Cinque pratiche chiave per una buona disintossicazione dai dati: come riprendere il controllo sui dati aziendali

Con l'arrivo di settembre, molte aziende approfittano di questo periodo per fare il punto della situazione e riordinare i propri dati. Dopo mesi di costante accumulo di informazioni, le organizzazioni si trovano ad affrontare la sfida di rivedere, ripulire e ottimizzare il proprio inventario digitale. Molti di questi dati non vengono utilizzati attivamente, creando costi inutili, complicando il processo decisionale e aumentando i rischi per la sicurezza e la conformità.

Infatti, secondo Secoda, circa il 50% dei dati archiviati dalle aziende sono dark data, cioè informazioni raccolte, archiviate e mantenute, ma non utilizzate attivamente, e questo può generare un costo annuale fino a 26 milioni di dollari solo per l'archiviazione.

A fronte di questo scenario, Knowmad Mood, multinazionale tecnologica specializzata in soluzioni di trasformazione digitale, e con il supporto del suo framework Know4Data, ha identificato cinque pratiche chiave che ogni organizzazione dovrebbe seguire;

Know4Data, ha identificato cinque pratiche chiave che ogni organizzazione dovrebbe adottare se vuole estrarre un valore reale dal proprio patrimonio informativo e prepararsi alle sfide dell'intelligenza artificiale, dell'automazione e della conformità:

1. Individuare ed eliminare i dati obsoleti. Uno studio di Veritas stima che il 33% dei dati aziendali sia ridondante, obsoleto o banale (dati ROT). Questo arretrato non solo crea un sovraccarico di costi, ma ostacola anche l'efficienza operativa e aumenta il rischio normativo. L'applicazione di politiche di conservazione dei dati e l'analisi dei modelli di utilizzo aiutano a identificare quali informazioni possono essere archiviate o smaltite in modo sicuro.

2. Eliminare i duplicati e migliorare la qualità dei dati. I dati duplicati e incoerenti hanno un impatto diretto sull'efficienza e sui costi aziendali. Uno studio IBM rivela infatti che la scarsa qualità dei dati può costare alle aziende fino a 15 milioni di dollari all'anno. Pertanto, l'implementazione di processi di standardizzazione e l'utilizzo di strumenti di rilevamento automatico dei duplicati, come proposto dal framework know4Data di knowmad mood, è fondamentale per migliorare l'affidabilità e il valore delle informazioni. Disporre di architetture moderne come Data Lakes e Data Fabrics è fondamentale per gestire grandi volumi di dati eterogenei e sfruttare l'intelligenza artificiale. Secondo uno studio di Salesforce, si stima che il 73% dei dati aziendali non venga utilizzato per l'analisi e il 95% delle aziende fatica a gestire i dati non strutturati. Ciò sottolinea l'urgente necessità di Data Lake e Data Fabric per sbloccare il valore e accelerare la modellazione predittiva.

5. Decentrare la gestione dei dati e promuovere l'intelligenza artificiale. Decentrare la gestione dei dati e promuovere la governance dei dati come asset strategico. Il decentramento della gestione dei dati, attraverso modelli come il Data Mesh, dà potere ai team aziendali, migliora la qualità e la tracciabilità dei dati e accelera il valore generato. Secondo McKinsey, trattare i dati come prodotti permette di implementare nuovi casi d'uso fino al 90% più velocemente e riduce il costo totale di proprietà di circa il 30%.

Nell'era digitale, non è sufficiente accumulare dati; è essenziale purificarli e gestirli con giudizio per estrarne il vero valore. Il nostro approccio, supportato dal framework know4Data, guida le aziende attraverso una disintossicazione strutturata dei dati che riduce i costi, attenua i rischi e prepara le organizzazioni ad affrontare le sfide dell'intelligenza artificiale, dell'automazione e della conformità normativa,

Alejandro Morales, Data Governance Consultant di Knowmad Mood.

Alejandro Morales, Data Governance Consultant di Knowmad Mood.