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In un mondo in cui qualsiasi organizzazione ha la possibilità di acquisire ed utilizzare enormi quantità di dati da fonti disparate, sia interne che esterne, è fondamentale introdurre una disciplina che ne ottimizzi il valore. È essenziale per sapere la mole di dati di cui si dispone, dove sono collocati e come possono essere utilizzati.

Ciò consente alle organizzazioni di rimanere reattive, pronte a rispondere ai cambiamenti che le si presentano, soprattutto quando c’è una crescita esponenziale in cui diventa difficile ed inefficiente per i singoli eseguire attività interfunzionali. Ed è proprio qui che la data governance fa il suo ingresso.

La data governance si riferisce a pratiche che sono in grado di creare una migliore qualità dei dati, garantendo una maggiore accessibilità e sicurezza. Senza, si potrebbe incappare in problemi di conformità e analisi imprecise.

E’ ormai chiaro che ci sono organizzazioni che, al giorno d’oggi, pur avendo enormi quantità di dati, non riescano a trarne un reale vantaggio.  Ciò accade perché la gestione del dato viene vista solo dal punto di vista del “Costo di gestione”, senza valutare i reali benefici che essa apporta al valore aziendale. 

Il mio consiglio in questa area, è quello di partire con una valutazione dello stato attuale dei dati, definendo ruoli e responsabilità e creando una roadmap attuabile per il miglioramento.

La data governance è un processo continuo, che necessita di modifiche e perfezionamenti costanti, per cui è indispensabile non trascurare tale aspetto e continuare ad investire su di essa.

Al fine di migliorare i processi di Data Governance, sul mercato esistono svariate piattaforme eterogenee tra loro.

Questo genere di piattaforme rappresenta un ecosistema di servizi e tecnologie, necessario per poter analizzare dati di grandi volumi e complessi.

L’aspetto secondo me più importante nel processo di “riorganizzazione del dato “ è sicuramente la fase di studio e di progettazione.

È necessario studiare e progettare una piattaforma che sia il più scalabile possibile, poiché col tempo le esigenze e le richieste del Business cambieranno, e la piattaforma deve essere pronta ad accorpare tali modifiche senza stravolgere del tutto la logica sottostante.

Per farla breve, una buona fase di studio e progettazione, riduce notevolmente l’impiego di risorse economiche ed umane in ottica futura. 

Una scarsa progettazione, rischia anche di danneggiare l’aspetto “estetico” del tool, facendo sembrare il tool di data analytics inefficiente o non in grado di soddisfare le esigenze aziendali. 

Il consiglio che mi sento di dare in questo caso è quello di scegliere un partner che possa riconoscere la migliore pratica e che sia in grado di eseguire una progettazione iniziale in linea con gli obiettivi, organizzazione e processi aziendali.

È qui che entra in gioco ciò di cui parlerò oggi, ovvero IBM Planning Analytics

Quando i dati sono connessi, sono più potenti

Uno dei punti di forza di IBM Planning Analytics che tengo ad evidenziare, è sicuramente la capacità di gestire grandi volumi di informazioni, arrivando ad un alto livello di granularità del dato, ed in modo molto veloce e fluido.

Questa capacità consente di sfruttare i Big Data, integrandoli nei workflow, così da poter offrire ai manager la possibilità di avere una reazione istantanea, in tempo reale, alle tendenze in atto, per cogliere opportunità o virare il tiro in modo rapido.

Ma perchè dovremmo voler usare IBM Planning Analytics nei nostri processi?
Molte organizzazioni possiedono già IBM Planning Analytics, poiché magari hanno fatto un investimento passato in questa tecnologia, ma per varie ragioni non sono mai riuscite a sfruttarla a pieno. Ed è proprio per questo motivo che concludo questo approfondimento elencando i principali aspetti positivi della soluzione :

  • Aiuta a scoprire le tendenze, e consiglia visualizzazioni correlate per guidarti verso ulteriori esplorazioni
  • Permette di accedere, combinare e visualizzare in modo semplice i dati provenienti da altre applicazioni
  • Consente di facilitare la lettura del dato, con dashboard interattive, che rendono le informazioni più comprensibili e approfondite anche per il management e per gli altri stakeholders.

La nuova versione di Cognos Analytics, presenta numerose migliorie che lo rendono ancor di più user friendly e personalizzabile, portando l’AI ed il machine learning alla portata di ogni utente.

La tua organizzazione ha IBM Planning Analytics ma non riesce a sfruttarlo al meglio? Contattaci, abbiamo degli spunti interessanti sull’argomento.

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