l’importanza di una corretta raccolta dei dati in azienda
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L’importanza di una corretta raccolta dei dati in azienda
I dati come risorsa aziendale:•quali sono i dati significativi ?•come organizzarli? •come si integrano nei processi aziendali ?
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“ENTRO IL 2017, IL 33 PERCENTO DELLE ORGANIZZAZIONI DEL FORTUNE 100 INCONTRERANNO
UNA CRISI DI INFORMAZIONE, A CAUSA DELLA LORO INABILITÀ A VALUTARE, GOVERNARE E AFFIDARSI EFFICACEMENTE ALLE INFORMAZIONI AZIENDALI”
Gartner, Egham, UK, 27 Febbraio 2014
Le quantità elevate di dati da gestire tra numerose unità operative porta inevitabilmente a problemi di qualità dei dati
Impatto dei dati sul business
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La raccolta di DATI QUALITATIVAMENTE VALIDI è un fattore critico del processo decisionale in quanto costituiscono la BASE DELLE SUCCESSIVE ANALISI
L’uso di dati di scarsa qualità (bad data) porta a risultati inaccurati e quindi al degrado delle scelte operative
GARBAGE IN -> GARBAGE OUT
Qualità dei dati per scelte corrette
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Il termine «bad data» indica che i dati raccolti contengono valori non affidabili e/o errati
I bad data
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Non è sufficiente una definizione formale di dato
Un dato per essere QUALITATIVAMENTE VALIDO ai fini decisionali, pertanto deve essere:
Qualità dei dati
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«Esiste una generale mancanza di maturità quando si tratta di governare le informazioni come bene (asset) aziendale.
Quando diciamo ‘gestire’, intendiamo ‘gestire le informazioni per ottenere un vantaggio di business’, in opposizione al solo mantenimento dei dati su supporti fisici o virtuali.
In un’economia digitale, le informazioni stanno diventando la risorsa competitiva per guidare il vantaggio competitivo, e costituiscono la connessione fondamentale che collega la catena del valore delle organizzazioni.
Andrew White, research vice president at Gartner
I dati come risorsa competitiva
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è l’insieme dei processi, regole e procedure di gestione dell’intero ciclo di vita dei dati, finalizzata alla loro trasformazione in un asset aziendale utilizzabile in maniera efficace agli utilizzatori dei dati stessi (decision maker)
Dati grezzi Data management Dati raffinati
Il Data Management è come la macinatura del grano: si occupa della corretta raccolta, trasporto, selezione, lavorazione, separazione degli scarti, ecc. e produce diversi tipi di farine, pronte per essere impiegate negli stadi successivi
La gestione dei dati (DATA MANAGEMENT)
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Il Data Management è un processo complesso che ha come obiettivo:
GARANTIRE L’AFFIDABILITÀ DEI SET DI DATI
* DAMA-DMBOK Editorial Board, "DAMA-DMBOK Functional Framework v3"
Le 10 componenti del Data Management
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L’Enterprise Data Management (EDM) è l’estensione del processo di gestione dei dati (DM) a tutti i processi aziendali
Obiettivo:creare dati affidabili coinvolgendo tutti i reparti aziendali per la creazione di una base di dati comune e condivisa,
anche per quei dati che generalmente non hanno un «proprietario» specifico
Estensione a tutta l’IMPRESA
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Sul piano tecnico si integrano i dati all’interno degli applicativi aziendali con quelli al loro esterno, e si coordinano la loro trasmissione e integrazione lungo l’intera catena dei processi aziendali
l’EDM compone un «PUZZLE D’IMPRESA»
ogni fonte di dati aziendali mette a disposizione il proprio tassello, che
si collega in armonia con gli altri per il completamento di un disegno più
grande
Come un puzzle
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Per una azienda è fondamentale ottenere un alto livello di qualità dei dati per raggiungere una corretta base informativa per le scelte strategiche
Un dato di qualità è un dato affidabile: le analisi per le scelte strategiche presuppongono alla base dati corretti. Da dati distorti, si ottengono analisi distorte, con la conseguenza di prendere decisioni strategiche errate
Per ottenere dati di alta qualità occorre introdurre una politica di Gestione dei Dati (Data Management) in ogni processo aziendale
La corretta e attiva gestione dei dati aziendali crea una protezione che previene la generazione di dati non affidabili (bad data)
Il completo governo attivo dei dati consente ai decisori di avere una rappresentazione accurata, completa e reale dell’impresa e dei suoi processi
CONCLUSIONI
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