Enterprise Data Architecture: scegliere la strada giusta grazie alla metodologia Iconsulting - Iconsulting

Esiste un modo semplice per capire se stiamo dando valore ai dati disponibili in azienda?

Proprietà, direzione, operations, staff: figure che lavorano a diversi livelli dell’organizzazione si pongono spesso questa domanda. Quello che li spinge a riflettere su questo punto è probabilmente la preoccupazione di non riuscire a capire pienamente la reale disponibilità di dati in azienda e se l’impiego di questi sia efficace, funzionale e allineato alla strategia aziendale. Domanda più che legittima che spesso scaturisce a valle di investimenti in iniziative di Business Analytics che hanno portato risultati, ma sui quali non è facile esprimere un giudizio complessivo, perché mancano elementi di riferimento per la valutazione.

Dai trend di mercato sappiamo che sono tante le tecnologie sulle quali poter investire per implementare architetture e progetti software, ma una volta che il sistema è in esercizio è difficile misurare concretamente il valore ottenuto in termini di benefici per l’azienda e le persone.

È proprio partendo da questa problematica diffusa che il nostro centro ricerca in collaborazione con alcuni clienti rappresentativi ha iniziato a pensare ed elaborare una soluzione. Da questo confronto sono emersi molti spunti interessanti che hanno poi portato alla definizione di una vera e propria metodologia di cui vogliamo dare alcuni highlights.

Una strategia misurabile e condivisa: ecco il punto di partenza per la valutazione di un’iniziativa di Business Analytics

Per essere sicuri che l’uso dei dati sia allineato alla strategia aziendale, è importante che quest’ultima sia disponibile e manifestata in un piano, con obiettivi definiti e concreti. Partendo da questo assunto è necessario poi ragionare e trovare un legame, quando possibile, tra tre elementi principali:

  1. Obiettivi strategici di business
  2. Iniziative progettuali aziendali
  3. Progetti di Business Analytics

Le iniziative aziendali che concorrono alla realizzazione della strategia di business, hanno molto spesso anche punti di contatto con progetti in ambito Business Analytics, inerenti quindi ai dati. A partire da una piattaforma aziendale comune, per evitare la logica dei silos verticali, questi progetti dovrebbero privilegiare la condivisione informativa e rappresentare delle specializzazioni di una Data Platform unica, determinando infine i macro requisiti che questa dovrebbe assolvere.

Come anche vari studi di Gartner dimostrano, i requisiti dovrebbero essere intesi in forma allargata, identificando non solo quelli tecnici o tecnologici, ma anche quelli legati ai processi, all’organizzazione e ai dati.

Figura 1: The four Pillars for successful Business Analytics (Gartner)

Misurare le caratteristiche di un sistema di Business Analytics grazie ai 10 elementi standard

Sulla base di queste considerazioni, nella nostra metodologia abbiamo voluto creare un sistema che potesse mappare tutte queste dinamiche, ma anche essere un punto di riferimento per la valutazione di un’iniziativa di Business Analytics, in base alla rispondenza a specifici “livelli di servizio” e, quindi, di benefici tangibili. Il nostro approccio è finalizzato a identificare i gap e guidare una roadmap di sviluppo consapevole e commisurata ai bisogni. 

È nata così la metodologia dei Service Level: un sistema per definire e rendere misurabili le caratteristiche di un sistema di Business Analytics tramite 10 elementi standard:

  • Completezza
  • Flessibilità
  • Consistenza
  • Robustezza
  • Manutenibilità
  • Automazione IT
  • Automazione Business
  • Freschezza Dati
  • Velocità di risposta
  • Semplicità d’uso

Questi elementi sono semplici da comprendere perché non contengono aspetti tecnici, ma allo stesso tempo comprendono tutte le caratteristiche che impattano su un sistema di Business Analytics nell’area metodologica, tecnologica e organizzativa. Si definisce quindi un sistema di Business Analytics tramite un’attenta analisi delle variabili e quindi delle caratteristiche che lo costituiscono, mantenendo il legame iniziale con la strategia e l’iniziativa di business da cui è partita l’esigenza.

Tramite un percorso affinato in quasi 20 anni di consulenza su tanti progetti, siamo quindi in grado di definire il livello di servizio che un sistema di Business Analytics dovrebbe avere per assolvere ai requisiti declinati dalla strategia aziendale. Grazie ad una mappatura capillare, i 10 livelli di servizio discussi sopra, sono agganciati a funzionalità tecniche che ne abilitano i valori. Questo passaggio fondamentale specifica quindi le caratteristiche tecniche che il sistema dovrà implementare per essere completamente aderente alle esigenze strategiche definite a monte.

Figura 2: Esempio di una valutazione di un’architettura Enterprise

Raggiungere gli obiettivi grazie ad un approccio tailor made

Questa è una modalità molto trasparente che aiuta a creare un’intesa tra chi si occupa della costruzione del sistema di Business Analytics e il cliente finale. Questo perché entrambe le parti restano focalizzate sull’obiettivo finale tradotto in un linguaggio comprensibile, che funge da ponte tra due mondi apparentemente distanti. Si ottiene così un sistema adeguato alle effettive esigenze, evitando inefficienze e attività progettuali non allineate alle strategie aziendali.


linkedinGiulio AragiustoAdvisory Manager
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