Negli ultimi anni, il panorama dell’analisi dei dati ha subito una trasformazione significativa. In particolare, c’è stata un’evoluzione verso strumenti di analisi self-service, che hanno iniziato a essere esplorati con sempre maggiore interesse da parte di tutte le linee di business. Le aziende hanno compreso l’importanza di questi strumenti, rendendoli parte integrante delle loro operazioni core. Questo ha portato a una crescente necessità di gestire un volume sempre maggiore di dati, sollevando nuove sfide non solo sul piano tecnologico, ma anche metodologico.
“La qualità dei dati è diventata cruciale, soprattutto in un contesto in cui le decisioni aziendali sono sempre più guidate dai dati stessi”, afferma Davide Donna, co-CEO e COO di The Information Lab (TIL), esperto di cultura del dato e progettazione strategica.
Prosegue: “Questa centralità della Data Quality è resa ancora più evidente dall’uso crescente di algoritmi di intelligenza artificiale, che richiedono dati accurati per generare informazioni affidabili. Per questo motivo, molte aziende stanno investendo in progetti strutturati per garantire che i dati siano puliti e razionalizzati, migliorandone così la rilevanza e la precisione. In questo contesto, è fondamentale che le persone rimangano al centro del processo”.
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Portare i dati vicino alle persone
Quando si vogliono esplorare soluzioni di analisi dei dati, l’obiettivo principale è permettere agli utenti di interagire direttamente con gli strumenti disponibili e comprendere il processo di raccolta, valutazione e arricchimento delle informazioni. Questo approccio consente di prendere decisioni più informate, mantenendo le persone al centro del percorso di trasformazione digitale.
“È strategico rendere i dati e le relative analisi comprensibili a tutti i livelli organizzativi”, ribadisce Donna. “Il nostro metodo si basa sull’empowerment degli utenti, permettendo loro di esplorare le piattaforme di analisi dati in modo autonomo e consapevole. Mettere questi strumenti nelle mani di chi li utilizzerà ogni giorno non solo migliora la capacità decisionale, ma stimola anche innovazione e partecipazione aziendale. Per ottenere questo risultato, è essenziale adottare un framework metodologico agile, che guidi l’utente nella scoperta delle potenzialità della tecnologia e ne favorisca un utilizzo mirato agli obiettivi strategici aziendali”.
Un percorso strutturato: dalla pianificazione alla sperimentazione
Offrendo alle organizzazioni la possibilità di testare direttamente le soluzioni tecnologiche, prima di adottarle su larga scala, la metodologia Guided Evaluation consente agli utenti di sperimentare concretamente le piattaforme di analytics e comprendere come rispondano alle loro esigenze operative, riducendo il rischio di scelte errate, migliorando il time-to-value della tecnologia e l’engagement aziendale.
“Il punto di partenza è un meeting di kick-off che coinvolge i decision maker, il personale IT e gli utenti destinati a utilizzare piattaforme dati – sottolinea Donna -. Questo incontro iniziale consente di identificare i vari casi d’uso e definire gli obiettivi progettuali. Una volta chiarite le esigenze concrete del panel di utenti coinvolto, si procede con la pianificazione dettagliata della timeline del progetto di valutazione, che può durare dalle 2 alle 3 settimane”.
Al centro della metodologia: una sperimentazione attiva
La metodologia include delle attività di confronto di tipo partecipativo che consentono alle persone di mettere direttamente mano ai dati e sviluppare in autonomia i processi di analisi più opportuni. L’obiettivo è che ogni membro dell’azienda, indipendentemente da ruolo e specializzazione, possa comprendere appieno il potenziale dell’analisi dei dati e delle tecnologie. Il personale TIL affianca ogni utente per insegnargli a utilizzare la piattaforma, lasciandogli un periodo di tempo concordato per sperimentare autonomamente. In seguito, viene organizzato un incontro di allineamento per raccogliere i feedback dell’utente: cosa è riuscito a fare e cosa necessita di ulteriore supporto. Questo passaggio aiuta a fotografare i successi raggiunti e perfezionare il percorso di analisi dei dati.
“Sessioni pratiche, chiamate Working Session, alternate al training on the job, si estendono per una quindicina di giorni, favorendo un apprendimento graduale e personalizzato – precisa Donna -. In due settimane l’utente sviluppa competenze per un primo utilizzo delle piattaforme. Questo permette agli utenti di business di consolidare con dei razionali solidi le motivazioni rispetto ad una possibile scelta tecnologica . Al termine della sperimentazione, il prototipo sviluppato viene presentato ai decision maker per valutare i risultati della Guided Evaluation e considerare il suo rilascio e l’eventuale estensione dell’uso della piattaforma ad altri utenti”.
Oltre l’analisi dei dati: la sfida del cloud
Le aziende che vogliono ottimizzare il proprio ecosistema dati non possono più limitarsi all’adozione di strumenti di analytics: devono considerare anche la scalabilità dell’infrastruttura. L’archiviazione e l’elaborazione dei dati su larga scala richiedono una potenza di calcolo flessibile, capace di adattarsi alle esigenze del business. In questo contesto, il cloud diventa un abilitatore indispensabile per gestire le analisi avanzate e i big data senza dover sostenere investimenti infrastrutturali ingenti.
“Il cloud è un abilitatore indispensabile – conclude Donna -. La flessibilità è imprescindibile per le analisi avanzate e i big data, dove la capacità di calcolo può essere aumentata per gestire picchi di lavoro e poi ridotta per ottimizzare i costi. Offrendo tutta la scalabilità necessaria, il cloud permette alle aziende di espandere anche solo temporaneamente le loro capacità di elaborazione senza il bisogno di investimenti infrastrutturali ingenti”.
Cloud Made Easy: un percorso strutturato per una transizione dei dati ottimale
In questo scenario, l’approccio Cloud Made Easy di TIL semplifica la migrazione e gestione dei dati nel cloud, garantendo scalabilità, sicurezza e qualità dei dati. Attraverso un framework strutturato e un processo di valutazione concreto, le aziende possono affrontare il passaggio al cloud in modo consapevole e strategico, riducendo rischi e accelerando il valore per il business. Il percorso si articola in tre fasi chiave:
- Caso applicativo
Il primo step consiste nell’identificare, insieme ai referenti aziendali, i processi che possono essere automatizzati e resi disponibili in modalità self-service agli utenti finali. Questa fase permette di stabilire un business case solido per la migrazione, assicurando che la strategia cloud sia allineata alle esigenze operative e alle priorità aziendali.
- Metriche
Per garantire il successo della transizione, vengono definiti KPI chiave per misurare l’efficacia della soluzione e valutare l’impatto del cloud sulla gestione e analisi dei dati. Questa fase si inserisce perfettamente nel modello di Guided Evaluation adottato da TIL, che consente di testare le piattaforme cloud e di valutarne il reale valore prima dell’adozione definitiva.
- Esecuzione
Grazie a un approccio agile, TIL fornisce in tempi rapidi un MVP (Minimum Viable Product) per verificare le potenzialità dell’infrastruttura cloud e degli strumenti di analytics. Questo processo si basa su sessioni di sperimentazione attiva e training on the job, che garantiscono agli utenti un apprendimento pratico e progressivo, portandoli rapidamente a una gestione autonoma delle nuove piattaforme.
Grazie a questo framework, le aziende possono affrontare la migrazione al cloud in modo consapevole, minimizzando il rischio di scelte errate e massimizzando il ritorno sull’investimento, permettendo di sfruttare appieno i vantaggi del cloud e delle analisi dei dati in modo semplice, efficace e scalabile.
