Tutti siamo a conoscenza del fatto che avere acqua pulita è una condizione necessaria alla sopravvivenza. Senza, è possibile restare in vita per circa tre giorni. Quindi cosa succede quando la fonte è inquinata? A meno di non filtrare acqua con particolare attenzione, le conseguenze per l’organismo saranno sicuramente negative. In modo simile, avere dati "incontaminati" è indispensabile per il successo delle aziende. Ed è qui che entra in gioco il Data Management.

La necessità di una gestione integrata e contestualizzata dei dati è più che mai necessaria, dal momento in cui sono stati introdotti sul mercato i dispositivi connessi. L’Internet of Things è stato un vero e proprio game changer per chi si occupa di analisi dei dati, perché le fonti di produzione degli stessi sono moltiplicate entrando in contatto con tutti e in qualsiasi momento. Ne deriva che la mole di informazioni che ognuno di noi ogni giorno produce è incredibilmente più grande di quanto non lo fosse fino ad alcuni anni fa.

Per i business la moltitudine di dati a disposizione provenienti da fonti sempre più eterogenee è una grande opportunità per ottenere insight preziosi, ma anche un possibile pericolo senza una gestione efficace.

La gestione delle informazioni deve quindi essere contestualizzata per essere efficace: i dati devono arrivare all’utilizzatore in modo definito e consistente, integrato e trasversale tra molteplici fonti. Implementare in azienda sistemi di Data Management esclude il rischio di avere dati poco attendibili o non conformi in fase di analisi. Particolare enfasi deve essere posta su due processi necessari a garantire che i dati a disposizione degli utenti siano efficaci e funzionali al raggiungimento degli obiettivi e a supporto delle decisioni strategiche:

• Data Integration
• Data Quality

La Data Integration è l’elemento base di un processo di Data Management: consente di standardizzare i dati, spesso provenienti da fonti diverse, in modo da unificarne i risultati e al tempo stesso aumentarne il valore. Ciò consentirà ad ogni nuovo dato che entra nel processo di analisi, non solo di aggiungersi alla quantità di informazioni già presenti, ma anche di moltiplicare il suo valore combinandosi con quelli attuali.

La Data Quality consente di migliorare l’affidabilità dei dati e di certificare e governare le successive fasi di produzione e distribuzione dei dati. Una sorta di “controllo qualità” delle informazioni, che consente di avere la certezza che gli elementi che avranno un impatto decisivo sulle decisioni di business sono completi e corretti.

Ancora oggi molte aziende analizzano dati non ancora pronti per gli Analytics. Se i dati risultano incompleti, duplicati, corrotti o non aggiornati, il risultato è un’analisi non corrispondente alla realtà. O, peggio ancora, uno spreco di tempo e risorse. Chiedetelo a un qualsiasi data scientist: la maggior parte di loro vi risponderà che trascorre tra il 50% e l’80% del suo tempo sulla preparazione dei dati.

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“Il futuro dei dati si chiama Data Management”