Il mondo dei Big Data, dell’intelligenza artificiale e del machine learning si trova attualmente in una zona pericolosa. Dal cielo piovono continuamente nuove ricette tecnologiche da provare, ed è davvero un momento di grande fermento. Ma occorre fare le scelte giuste
Per ottenere valore di business sostenibile dalle tecnologie Big Data e dalle applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning è necessario prestare la dovuta attenzione alla costruzione e alla maturazione delle capacità di data analytics. È in questo ambiente che la funzione del chief data officer (CDO) svolge un ruolo sempre più importante. In sostanza, il CDO è responsabile dell’accelerazione dell’innovazione e della trasformazione delle imprese attraverso la gestione strategica e l’uso di dati e analytics. Nel 2015, c’erano solo poche centinaia di manager con la qualifica di chief data officer a livello globale. Oggi, quel numero è aumentato di dieci volte, anche se il ruolo è ancora emergente e continua a evolversi, con solo il 20-30% dei CDO che stabiliscono con successo una cultura dei dati nelle loro organizzazioni.
Le attività strategiche del CDO
Ma come può il chief data officer stabilire in modo efficace una cultura dei dati in un’organizzazione, consentendo di ricavare valore di business continuo dai dati e dagli analytics? È necessario stabilire un framework integrato di capacità che riunisca persone, processi, architetture e tecnologie, e che abbracci una visione end-to-end per dati e analytics. Le eventuali lacune in questo framework, se non affrontate, potrebbero compromettere la possibilità di ricavare valore continuo dagli investimenti in Big Data oltre che in AI e ML. Il Gavroshe Seven Streams Framework offre un approccio completo per garantire soluzioni di gestione dei dati efficaci e di lunga durata, in linea con le esigenze strategiche. Tramite questo framework, le persone, i processi, la tecnologia e i dati necessari alle aziende e alle agenzie sono presi in considerazione per sfruttare i propri dati come una risorsa e raggiungere più rapidamente gli obiettivi di business. Il CDO di successo ha bisogno di focalizzarsi su sette aspetti per la gestione strategica dei dati: 1) la data governance con la creazione del data governance council, della data policy e del processo di data stewardship; 2) la definizione di un’architettura di riferimento e del processo di modellazione dei dati; 3) il data asset development con la pianificazione, la progettazione, lo sviluppo e la distribuzione in modo iterativo degli asset di dati di classe enterprise; 4) la data quality con la profilazione, la mappatura e la pulizia degli elementi di dati critici; 5) il data context con lo sviluppo di un glossario di business e la data lineage; 6) l’analitica con l’implementazione di set di strumenti di business intelligence e advanced analytics per favorire la data science; 7) l’infrastruttura con la gestione del ciclo di vita dei data asset e delle piattaforme dati e analytics relative ai mondi SMAC (social, mobile, analytics e cloud).
Come gestire il cambiamento
Ci sono tre questioni chiave che richiedono l’attenzione della maggior parte dei CDO nell’ambiente di oggi: il cambiamento della cultura organizzativa, la privacy e la sicurezza dei dati, e l’etica dei dati. Secondo Edgar Schein, la cultura organizzativa si compone di tre livelli fondamentali: 1) pratiche e comportamenti aziendali; 2) dichiarazioni esplicite di valori e convinzioni; 3) presupposti e convinzioni di base profondamente radicati. Il terzo livello è dove risiede la vera essenza della cultura organizzativa. L’ambiente culturale di un’organizzazione è un fenomeno complesso a più livelli, spesso guidato da conoscenze e assunzioni condivise, che influenzano i valori fondamentali e che a loro volta guidano i modelli di comportamento (per esempio percezione, pensiero, sentimento e azione).
In alcune organizzazioni gli aspetti della cultura sono codificati esplicitamente, mentre in altre non sono scritti e si nascondono sotto la superficie. La cultura di un’organizzazione è troppo complessa per tentare di cambiarla a livello macro. È meglio concentrarsi su un problema organizzativo specifico e apportare modifiche ai suoi filoni culturali associati. Il CDO deve guidare il cambiamento organizzativo, prestando particolare attenzione alla business community e all’ambiente della tecnologia. Nella business community deve occuparsi di governance dei dati, analisi, scienza dei dati, AI/ML ed etica dei dati. Nell’ambiente della tecnologia deve occuparsi di progettazione/realizzazione Agile, cloud computing e altre piattaforme moderne, oltre al bilanciamento delle esigenze di sicurezza dei dati con la facilità di accesso ai dati.
Privacy e sicurezza dei dati
Il CDO collabora con il chief privacy officer e il chief information security officer per mantenere alta l’attenzione sulla sicurezza e il trattamento dei dati. Un buon esempio è il GDPR, che restituisce il controllo delle informazioni personali ai singoli proprietari, richiedendo alle aziende di acquisire, controllare e proteggere i dati secondo rigide linee guida che impongono pesanti multe per la mancanza di conformità. Il GDPR rappresenta un primo passo, il viaggio verso la compliance è in evoluzione poiché le aziende pianificano soluzioni più solide e sostenibili in grado sia di supportare una risposta efficiente in termini di costi alle richieste di accesso degli interessati sia di adeguarsi alle modifiche normative nel lungo periodo.
Etica dei dati
Questa è un’area di interesse sempre più importante per il CDO. Secondo Rob Kitchin – professore del National Institute of Regional and Spatial Analysis della Maynooth University, e autore nel 2014 del libro “The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences” – l’etica dei dati si riferisce alla sistematizzazione, alla difesa e alla raccomandazione di concetti di condotta giusta e sbagliata in relazione ai dati, in particolare ai dati personali. Partendo da questa definizione, il CDO deve collaborare con gli stakeholder dell’organizzazione per risolvere sette problemi chiave che riguardano la proprietà, le transazioni, il consenso, la privacy, i dati come nuova valuta, i dati aperti e la trasparenza gli algoritmi. Prima di tutto, gli individui possiedono i propri dati. Se vengono utilizzati i dati personali di una persona, questa dovrebbe avere un accesso trasparente al design dell’algoritmo utilizzato per generare set di dati aggregati. Se una persona fisica o giuridica desidera utilizzare i dati personali, è necessario un consenso informato ed esplicitamente espresso su quali dati personali vengono trasferiti a chi, quando e per quale scopo dal proprietario dei dati. Se si verificano transazioni di dati, è necessario compiere ogni ragionevole sforzo per preservare la privacy. Inoltre, le persone dovrebbero essere consapevoli delle transazioni finanziarie derivanti dall’uso dei loro dati personali e del valore di queste transazioni. Tutti i set di dati aggregati dovrebbero essere disponibili gratuitamente. E infine, i sistemi basati su decisione algoritmica possono incrementare le disuguaglianze sociali, escludendo o includendo alcune fasce della popolazione. E di questo rischio bisogna essere consapevoli.
Come creare un framework integrato
In passato sono state condotte ricerche e sono stati sviluppati diversi modelli per aiutare le aziende a diventare data-driven e a stabilire una cultura dei dati. Tuttavia, la maggior parte di questi studi sembra essersi concentrata sulla strategia, con pochissima attenzione alla cultura e alla gestione del cambiamento organizzativo. Il CDO saggio è alla ricerca di un framework completo che possa essere utilizzato come strumento di pensiero per tracciare il percorso di trasformazione dell’organizzazione per diventare un’azienda data-driven. Tale framework deve essere incentrato sul valore di business e deve includere un approccio incrementale alla gestione del cambiamento organizzativo e alla cultura organizzativa, tenendo conto della privacy, della sicurezza e dell’etica dei dati.
Derek Strauss
Fondatore, CEO e principal consultant di Gavroshe. È stato per cinque anni chief data officer di TD Ameritrade, con la responsabilità per data governance, data science, advanced analytics, data architecture e management. Con una carriera ultratrentennale in data management e information resource management, Derek Strauss ha gestito numerosi programmi e iniziative nei settori Big Data, advanced analytics, business intelligence, data warehousing, data quality improvement e IRM. È stato vice president di DAMA Software. Membro attivo della Roundtable e del Forum dei CDO del MIT. Fondatore della International Society dei CDO. Infine, è co-autore con Inmon e Neushloss del libro “DW 2.0: The Architecture for the next generation of Data Warehousing”, pubblicato nel 2006 da Morgan Kaufman.
Derek Strauss presenterà per Technology Transfer il seminario “Chief Data Officer Master Class” che si terrà online in live streaming il 21-24 Giugno 2021.
