Ed ecco che il team IT si deve destreggiare tra milioni di informazioni fondamentali per il business della propria organizzazione.
Un approccio reattivo non è sufficiente
Immaginati di giocare una partita di calcio: se stai costantemente in difesa, ad aspettare che accada qualcosa, difficilmente avrai il mano il gioco. Se rispondi solo quando tirano verso la tua porta, saltando e correndo dietro ai colpi altrui, il numero di tiri in porta continuerà a crescere. Se invece punti sulla proattività, la storia cambia.
Scegliere di adottare un programma proattivo per migliorare la qualità dei dati, ti permette di evitare molti errori comuni e a identificare gli altri prima che possano diventare un problema.
Come sai, la qualità del dato misura lo stato per identificare eventuali problemi e valutarne l’affidabilità complessiva. Questo consente di capire se i dati di cui disponiamo siano adatti per lo scopo per cui sono necessari.
Perché dei dati non potrebbero essere affidabili?
Esistono un’infinità di ragioni plausibili per cui dei dati potrebbero risultare inaffidabili. Pensiamo, ad esempio, ai banali errori di immissione manuale delle informazioni. Quando in questi casi si identifica un errore, verrà poi corretto da attività quali profilazione e pulizia dei dati, adottando eventuali misure correttive per evitare che si ripeta in futuro.
Ci sono poi le debolezze sistemiche che si traducono in complessità non semplici da risolvere. Quali? Ad esempio il non trattare i dati come una risorsa, sottovalutandone l’importanza. A volte per gli stakeholder che li utilizzano, a volte per la mancanza di budget IT. Altre, invece, per il team IT che non ha il tempo materiale di implementare e monitorare le best practice per garantire la qualità dei dati. Dalla creazione, all’archiviazione, all’analisi e governance continua, diventa sempre più difficile destreggiarsi da grandi volumi crescenti di dati.
Come possiamo essere proattivi?
Indipendentemente dalla grandezza di un’organizzazione e dal numero di persone dedicate all’IT, i dati sono una vera e propria risorsa aziendale. La maggior parte dei dati non è inattiva: si dirama in più archivi e applicazioni. Puoi tranquillamente paragonare un errore su un dato come un virus informatico: una volta immesso, si spande a macchia d’olio e provoca problemi a tutta l’infrastruttura.
Per ovviare a queste situazioni, il consiglio che mi sento di darti è quello di iniziare gli sforzi fin dal principio, quando i dati vengono creati e raccolti. Se vuoi arrivare ad ottenere set di alta qualità, devi definire e seguire con costanza delle best practice adatte a questo scopo. Questo si applica ai dati delle transazioni convenzionali e ai big data, in cui sono inclusi una combinazione di dati strutturati, non strutturati o semistrutturati.
La maggioranza dei database fornisce un solido insieme di vincoli per garantire la conformità delle informazioni, che può aiutare a rendere i dati più affidabili. La struttura di procedure e strumenti delle soluzioni di master data management, è un’ottima base per un programma di qualità, in quanto aiuta a mantenere un solo punto di vista sui dati.
Tengo a sottolineare come anche (a prescindere dalla maturità del sistema), l’esecuzione di revisioni periodiche durante il ciclo di vita dell’informazione, aiuta le organizzazioni a impedire che i dati errati o incompleti condizionino le operazioni e i processi aziendali. Anche se si affrontano e risolvono le complessità nella fase iniziale, è importante valutarli regolarmente durante l’asse del tempo, così che continuino a essere adatti allo scopo per cui vengono raccolti. Qui entra in gioco la proattività, così da determinare quali avrebbero un impatto pesante sull’azienda e identificare i problemi prima che si verifichino.
Come qualunque iniziativa aziendale, la creazione di una mentalità è un tassello imprescindibile, così come l’investimento nella formazione.
Un’altra attività in cui dovresti essere proattivo, riguarda le metriche: identificarle e documentarle grazie alla collaborazione tra tutti gli stakeholder, dovrebbe essere uno di quei punti che si aggiornano nel tempo. Prima di utilizzare dei KPI, valuta sempre che siano applicabili, sia agli stessi set su cui sono stati usati in precedenza, sia su quelli nuovi.
La proattività porta un migliore processo decisionale, una migliore efficienza a livello operativo e un servizio clienti più forte e apprezzato. Questi sono punti che elevano un’organizzazione rispetto alle altre e segnano il goal della vittoria.
