La Democratizzazione del Dato

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La democratizzazione del dato si riferisce alla pratica di rendere i dati accessibili e utilizzabili da un’ampia gamma di utenti, indipendentemente dal loro livello di competenza tecnica. In altre parole, il termine si riferisce alla creazione di un ecosistema di dati in cui le informazioni sono accessibili e comprensibili da chiunque, non solo dai professionisti del settore informatico o da esperti di dati.

I benefici immediatamente intuibili sono che la democratizzazione del dato migliora la trasparenza, la responsabilità e l’efficienza delle aziende e della società nel suo insieme. Ad esempio, nel comparto dei Servizi della PA al pubblico, può favorire la riduzione della disuguaglianza nell’accesso alle informazioni e promuovere la trasparenza e della responsabilità della PA verso i cittadini.

Ma quali sono i passi necessari per arrivare a tali benefici?

La democratizzazione del dato è un processo aziendale prima di tutto. Secondo Gartner Group: It is a process that means everybody has access to data and there are no blockers and the goal is to utilize data without any barrier. Data Democratization creates more data-driven organizations. Moving forward, data democratization is defined as the top tech trends for enterprises.

Certamente, oggi, la tecnologia informatica favorisce questo processo attraverso la Data Virtualization, l’Intelligenza Artificiale, il Cloud Computing ed i Big Data Analytics, poiché grazie a queste tecnologie, è possibile elaborare grandi quantità di dati e offrire informazioni utili e pertinenti a chiunque ne abbia bisogno.

In questo articolo centriamo l’argomento su due aspetti che ci riguardano direttamente in quanto, come Humanativa Group, siamo direttamente coinvolti nel supportare i nostri Clienti a far diventare Data-Driven le proprie Organizzazioni:

  • il punto di vista del Cliente nell’affrontare questo processo di democratizzazione del dato
  • e il punto di vista dei Servizi tecnologici di Humanativa a supporto del processo stesso.

La percezione del Cliente sulla democratizzazione del dato

La percezione del cliente dipende senz’altro dal giusto bilanciamento tra specifiche esigenze aziendali e delle circostanze del mercato. Ma la democratizzazione del dato può offrire vantaggi significativi a lungo termine per le aziende che la adottano, consentendo di utilizzare i dati in modo più efficiente e di sviluppare nuove soluzioni per soddisfare le esigenze dei clienti finali. Esaminiamo I fattori chiave dal punto di vista del Business:

  • Costi: Investimenti in tecnologie e infrastrutture per la Governance dei Dati, come la Data Virtualization, e servizi a valore aggiunto come l’Intelligenza Artificiale, possono comportare costi iniziali elevati per l’azienda. Tuttavia, la democratizzazione del dato ridurrà i costi a lungo termine, poiché consente di utilizzare i dati in modo più efficiente e di prendere decisioni più informate.
  • Benefici: Rendere accessibili le informazioni ha due aspetti:
    • interno all’organizzazione: come il miglioramento della collaborazione e la condivisione delle informazioni
    • esterno all’organizzazione: come il consentire di identificare nuove opportunità di business, sviluppare nuove soluzioni e migliorare la soddisfazione del cliente.
  • Vincoli: Avviare il processo significa anche avere la determinazione come management di far rispettare le normative sulla protezione dei dati, la privacy e la sicurezza dei dati. Al tempo stesso occorre una maggiore trasparenza e responsabilità nella gestione dei dati, che potrebbero comportare ulteriori vincoli per l’azienda. Ma soprattutto occorre promuovere una cultura organizzativa collaborativa, che significa investire per un cambiamento culturale all’interno dell’organizzazione, poiché richiede la condivisione dei dati e la collaborazione tra i dipartimenti. Questo può essere difficile per alcune aziende che hanno una cultura organizzativa tradizionale o una mentalità “a silos”, in cui i dipartimenti lavorano in modo isolato e non condividono facilmente le informazioni.
  • ROI: La democratizzazione del dato ha una ricaduta positiva e indiretta su un ROI positivo a lungo termine, poiché consente di utilizzare i dati in modo più efficiente al fine di prendere decisioni più informate e sviluppare nuove soluzioni. Arrivare ad un ROI positivo richiede tempo per essere realizzato, varia a seconda dell’industria e delle specifiche esigenze aziendali e, soprattutto operativamente, può dipendere dall’efficacia delle tecnologie utilizzate per la democratizzazione del dato.

Le tecnologie di Humanativa a supporto del processo di “democratizzazione del dato” del Cliente

Due sono le tecnologie abilitanti per la democratizzazione del dato che in questo articolo vorremmo sottolineare, come competenza di Humanativa nel traghettare le imprese verso la democratizzazione del dato: Data Virtualization e Intelligenza Artificiale.

  • Data Virtualization: Come partner Denodo, utilizziamo la tecnologia di Data Virtualization, nell’ambito dei servizi di Data Governance, per integrare e combinare dati provenienti da fonti diverse, senza la necessità di spostare i dati fisicamente da una posizione all’altra. Questo è il primo tassello fondamentale per la democratizzazione del dato poiché la Data Virtualization mira a:
    • migliorare l’accesso e l’utilizzo dei dati
    • aiutare a semplificare il processo di analisi dei dati,
    • migliorare l’efficienza e la tempestività dell’analisi dei dati.

La Data Virtualization è una tecnologia abilitante perché può essere utilizzata per creare una vista virtuale dei dati, integrare i dati provenienti da diverse fonti, condividere i dati tra diverse applicazioni e accedere ai dati in tempo reale. Alcuni esempi:

  • Accedere a viste integrate di Dati di Vendite, CRM e ERP per consentire ad utenti nel ramo Commerciale e Marketing, ma anche di Controllo di Gestione di accedere ai dati relativi alle vendite, ai prodotti e ai clienti, ai dati CRM e ERP senza la necessità di accedere a diverse applicazioni o database.
  • Abilitare la costruzione di Advanced Analytics, consentendo agli utenti di eseguire analisi avanzate sui dati relativi ai clienti e alle vendite.
  • Accedere ai dati in tempo reale: consentendo agli utenti di utilizzare i dati più aggiornati e pertinenti. Ad esempio, i dati relativi alle transazioni dei clienti

 

  • Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Forniamo Servizi di Machine Learning e i servizi di AI che sono un valore aggiunto verso la democratizzazione del dato, specie se attinge ai dati resi disponibili nella fase di Data Preparation grazie alla Data Virtualization. In questo ambito, il ML e l’AI sono abilitanti nella democratizzazione del dato perché:
    • estraggono conoscenza dal Dato “integrato”
    • migliorano la qualità del Dato: identificando gli errori e identificando le tendenze nascoste. Conoscenza sicuramente difficile da individuare manualmente.
    • migliorano l’esperienza utente: ad es. dalle Interrogazioni di un Modello di ML in tempo reale, a Dashboard di Advanced Analytics, al Chatbot.

Gli algoritmi di ML sono quindi utili alla democratizzazione del dato. Alcuni esempi che mirano a migliorare l’esperienza utente:

  • Algoritmi di clustering: per esplorare i dati in modo più approfondito ed identificare le tendenze nascoste.
  • Algoritmi di classificazione: per classificare i dati in base a diverse categorie, rendendo più facile l’analisi dei dati da parte degli utenti non specializzati.
  • Algoritmi di regressione: per prevedere i risultati futuri, aiutando gli utenti a prendere decisioni basate sui dati.
  • Algoritmi di deep learning: per creare modelli predittivi avanzati su dati strutturati e non strutturati.

Come operativamente Humanativa accompagna il Cliente per favorire la democratizzazione del dato?

Attraverso le competenze dei nostri Data Steward (per la Virtualization) e Data Scientists (per il Machine Learning) forniamo i ruoli fondamentali nella democratizzazione del dato e svolgiamo alcune azioni per favorirla nei confronti dei clienti. Le 5 leve fondamentali che offriamo nei nostri servizi sia di Data Governance che di Machine Learning sono:

  • Comunicazione e Formazione: Il nostro management può comunicare l’importanza della democratizzazione del dato e della condivisione delle informazioni ai clienti finali e ai dipendenti dell’Organizzazione. Inoltre, offriamo formazione e supporto per garantire che i clienti comprendano i benefici e i rischi associati alla democratizzazione del dato.
  • Creazione di una Governance dei Dati: I nostri Data Steward hanno la competenza per poter collaborare con i clienti nella creazione di una governance dei dati che definisca le responsabilità e le procedure per la gestione, la protezione e la condivisione dei dati all’interno dell’azienda.
  • Utilizzo di strumenti di accesso ai dati virtualizzati I nostri Data Steward creano e gestiscono il Data Catalog e forniscono una standardizzazione e diffusione del dato integrato, consentendo al Cliente di accedere e utilizzare i dati in modo facile e sicuro, fino a rendere disponibili viste di dati per dashboard personalizzate o API per l’accesso ai dati.
  • Data Visualization & Advanced Analytics: I nostri Data Scientist sviluppano modelli di machine learning per aiutare i clienti a prendere decisioni più informate. Forniscono in output Advanced Analytics basati su Modelli di ML aumentando la conoscenza sui dati, aiutando il Cliente a comprendere meglio i dati e a identificare nuove opportunità di business.
  • Protezione dei dati: Attraverso tools standard e procedure operative la competenza dei Data Steward è anche nell’uso e proposizione di protocolli di sicurezza e di accesso ai dati per garantire che solo le persone autorizzate possano accedere ai dati sensibili. Allo stesso tempo i nostri Data Scientist assicurano che i dati di Machine Learning rispettino le normative sulla privacy e la sicurezza dei dati.

In sintesi, attraverso queste specifiche azioni, contribuiamo a promuovere un utilizzo più efficiente e responsabile dei dati e a favorire una maggiore collaborazione e condivisione delle informazioni all’interno dell’Organizzazione e con i clienti finali.

Per concludere, questo articolo prende spunto da un interessante indagine esplorativa realizzata dal nostro Partner Denodo che, in collaborazione con IKN Italia, ha pubblicato i risultati di un’indagine esplorativa sulle priorità che le aziende italiane hanno per la Data Democratization nel 2023, analizzando come le aziende italiane stiano interpretando, vivendo e attuando la democratizzazione dei dati.

Articolo scritto da Maurizio Mansueti.

Qui potete trovare il Report di Denodo che vi invitiamo a leggere:

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Buona lettura.