Definizione ed esecuzione della Data Strategy: la proposta Sopra Steria
Affinché i dati esprimano al meglio il loro valore potenziale generando efficienza e vantaggio competitivo, è cruciale avviare all’interno dell’organizzazione un’attività di revisione e ottimizzazione dei processi noto come “trasformazione Data Driven”. Il cambiamento ha come prerequisito la definizione di una Data Strategy che includerà azioni di carattere tecnico, architetturale, organizzativo e culturale. L’esperienza dimostra infatti che la trasformazione sarà tanto più efficace quanto più la cultura del dato diverrà pervasiva all’interno dell’organizzazione, determinando l’estensione della platea dei data consumer in grado di accedere, comprendere e valorizzare i dati.
La Data Strategy va armonizzata con la strategia di business dell’organizzazione, stabilita considerando il livello corrente di Data Maturity e posta in essere secondo una roadmap sostenibile e condivisa, in un’ottica di priorità e progressiva creazione di valore per l’organizzazione. Al centro della roadmap la definizione e l’implementazione del modello operativo e del modello organizzativo che eseguiranno la strategia.
Sopra Steria supporta i propri clienti nel loro percorso di trasformazione grazie all’esperienza maturata nelle diverse aree del Data Management e a un approccio sempre attento all’innovazione e all’evoluzione delle normative, mettendo in campo le competenze e le partnership di un gruppo leader in Europa nella Digital Transformation.
L’ecosistema analitico è al centro del modello operativo che esegue la Data Strategy. In questo senso è fondamentale progettarne l’architettura in modo tale da favorire la raccolta, la persistenza, l’accesso e la fruizione ottimale ed efficiente dei dati.
In quanto asset fondamentale i dati necessitano inoltre di una Governance adeguata, con la definizione di responsabilità e strumenti atti a garantire la compliance normativa e interna, la qualità delle informazioni prodotte a supporto del processo decisionale, la sicurezza e la condivisione all’interno dell’organizzazione del patrimonio informativo disponibile.
Quanto precede costituisce la necessaria premessa perché il potenziale dei dati si concretizzi in valore economico e vantaggio competitivo. La business intelligence e, con hype crescente, il machine learning e più in generale la artificial intelligence sono alla base dell’estrazione di valore dei dati. Ciò richiede competenze tecniche ma anche la capacità di interpretare e rappresentare efficacemente i risultati prodotti dai modelli implementati e di integrarli nei processi di business. L’evoluzione tecnologica e metodologica procede nel frattempo a ritmi frenetici, imponendo alle organizzazioni un costante aggiornamento e al regolatore il varo di nuove normative per disciplinare l’utilizzo delle nuove tecnologie e governarne i possibili impatti a livello sociale, economico e politico. Norme che richiedono ovviamente alle aziende un pronto adeguamento.
Stare al passo di quanto descritto è quantomeno sfidante. Sopra Steria accompagna le organizzazioni nel percorso di integrazione dell’intelligenza artificiale nei loro processi e nella definizione di un framework di governance compliant rispetto alle nuove normative.
