1. L’importanza di una corretta raccolta
dei dati in azienda
I dati come risorsa aziendale:
•quali sono i dati significativi ?
•come organizzarli?
•come si integrano nei processi aziendali ?

2. 22
“ENTRO IL 2017, IL 33 PERCENTO DELLE
ORGANIZZAZIONI DEL FORTUNE 100 INCONTRERANNO
UNA CRISI DI INFORMAZIONE, A CAUSA DELLA LORO
INABILITÀ A VALUTARE, GOVERNARE E AFFIDARSI
EFFICACEMENTE ALLE INFORMAZIONI AZIENDALI”
Gartner, Egham, UK, 27 Febbraio 2014
Le quantità elevate di dati da gestire tra numerose
unità operative porta inevitabilmente a
problemi di qualità dei dati
Impatto dei dati sul business

3. 33
La raccolta di DATI QUALITATIVAMENTE VALIDI è
un fattore critico del processo decisionale in quanto
costituiscono la BASE DELLE SUCCESSIVE ANALISI
L’uso di dati di scarsa qualità (bad data) porta a risultati
inaccurati e quindi al degrado delle scelte operative
GARBAGE IN -> GARBAGE OUT
Qualità dei dati per scelte corrette

4. 44
Il termine «bad data» indica che i dati raccolti contengono
valori non affidabili e/o errati
I bad data

5. 55
Non è sufficiente una definizione formale di dato
Un dato per essere QUALITATIVAMENTE VALIDO
ai fini decisionali, pertanto deve essere:
Qualità dei dati

6. 6
«Esiste una generale mancanza di maturità
quando si tratta di governare le informazioni
come bene (asset) aziendale.
Quando diciamo ‘gestire’, intendiamo ‘gestire le
informazioni per ottenere un vantaggio di business’,
in opposizione al solo mantenimento dei dati su
supporti fisici o virtuali.
In un’economia digitale, le informazioni stanno
diventando la risorsa competitiva per guidare il
vantaggio competitivo, e costituiscono la
connessione fondamentale che collega la catena
del valore delle organizzazioni.
Andrew White, research vice president at Gartner
I dati come risorsa competitiva

7. 7
è l’insieme dei processi, regole e procedure di gestione dell’intero
ciclo di vita dei dati, finalizzata alla loro trasformazione in un asset
aziendale utilizzabile in maniera efficace agli utilizzatori dei dati
stessi (decision maker)
Dati grezzi Data management Dati raffinati
Il Data Management è come la macinatura del grano: si occupa della corretta raccolta,
trasporto, selezione, lavorazione, separazione degli scarti, ecc. e produce diversi tipi di
farine, pronte per essere impiegate negli stadi successivi
La gestione dei dati (DATA MANAGEMENT)

8. 8
Il Data Management è un processo complesso che ha come
obiettivo:
GARANTIRE L’AFFIDABILITÀ DEI SET DI DATI
* DAMA-DMBOK Editorial Board, "DAMA-DMBOK Functional Framework v3"
Le 10 componenti del Data Management

9. 9
L’Enterprise Data Management (EDM) è l’estensione del processo di
gestione dei dati (DM) a tutti i processi aziendali
Obiettivo:
creare dati affidabili coinvolgendo tutti i reparti aziendali
per la creazione di una base di dati comune e condivisa,
anche per quei dati che generalmente non hanno un
«proprietario» specifico
Estensione a tutta l’IMPRESA

10. 10
Sul piano tecnico si integrano i dati all’interno degli
applicativi aziendali con quelli al loro esterno, e si
coordinano la loro trasmissione e integrazione lungo
l’intera catena dei processi aziendali
l’EDM compone un «PUZZLE
D’IMPRESA»
ogni fonte di dati aziendali mette a
disposizione il proprio tassello, che
si collega in armonia con gli altri per
il completamento di un disegno più
grande
Come un puzzle

11. 11
Per una azienda è fondamentale ottenere un alto livello di qualità dei dati
per raggiungere una corretta base informativa per le scelte strategiche
Un dato di qualità è un dato affidabile: le analisi per le scelte strategiche
presuppongono alla base dati corretti. Da dati distorti, si ottengono analisi
distorte, con la conseguenza di prendere decisioni strategiche errate
Per ottenere dati di alta qualità occorre introdurre una politica di Gestione
dei Dati (Data Management) in ogni processo aziendale
La corretta e attiva gestione dei dati aziendali crea una protezione che
previene la generazione di dati non affidabili (bad data)
Il completo governo attivo dei dati consente ai decisori di avere una
rappresentazione accurata, completa e reale dell’impresa e dei suoi processi
CONCLUSIONI

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