Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics Dati Informazioni Insights
La data governance, o governo dei dati, è un termine ampio applicato alla definizione di politiche, regole, processi e responsabilità sull'uso, la condivisione e la protezione dei dati. Gartner la definisce come “la mappatura dei diritti decisionali e la conseguente creazione di un quadro di responsabilità per garantire l’adozione di comportamenti appropriati nella valutazione, produzione, consumo e controllo dei dati e delle relative pratiche di analisi”.
Avere un sistema di data governance è necessario per garantire il rispetto delle normative in termini di privacy e per tutelare l’azienda da rischi finanziari e reputazionali. Ed è sempre più un requisito che sta alla base della fiducia su cui stabiliscono le relazioni con i clienti. Nella maggior parte delle aziende, il principale responsabile dei processi di governance dei dati è il reparto IT.
Secondo TDWI, la governance dei dati è più efficace quando il management definisce insieme all'IT le politiche e condivide la responsabilità. In questo modo si ottiene una maggiore collaborazione tra business e IT per la sicurezza e la privacy dei dati, nonché per la gestione dei progetti, la condivisione delle migliori pratiche, la formazione e altre attività legate alla valorizzazione di questo asset aziendale.
Le politiche di governance dei dati possono includere la garanzia della conformità con le decisioni di opt-in e opt-out dei clienti; procedure di crittografia, anonimizzazione e prevenzione della perdita di dati, incluso il monitoraggio dell'uso corretto dei dati dei clienti mentre fluiscono all'interno e all'esterno dell'organizzazione, documentando i privilegi di accesso ai dati specifici del ruolo. Per poter gestire la governance dei dati nel modo ottimale occorre conoscere quali sono i dati raccolti e il modo in cui vengono utilizzati per l'analisi e le attività aziendali. Per migliorare la definizione, l'integrazione e l'arricchimento dei dati dei clienti occorre quindi che ci sia un coordinamento tra la governance dei dati e gli altri processi come la gestione dei dati anagrafici del cliente (MDM), la qualità dei dati e i processi di profilazione dei dati.
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Avere un approccio data-driven significa far fruttare il tesoro dei dati che si raccolgono attraverso varie interazioni con i clienti e utilizzarli in modo efficace nel processo decisionale.
I modelli Next-Best-Action (NBA) consigliano in tempo reale le azioni da intraprendere con un cliente, in base al suo profilo, alle sue azioni e alle sue esigenze precedenti.
Secondo Gartner “la scarsa qualità dei dati distrugge il valore del business.
Per data enrichment, arricchimento dei dati, si intendono i processi attuati per validare, integrare e migliorare i dati grezzi e le informazioni nei database aziendali e ottenere un database integro…
Oggi è possibile raccogliere un’innumerevole quantità di dati da tutte le interazioni attraverso Internet, l’Internet of things e dalla diffusione della cosiddetta app economy.
Una volta compreso cos’è il modello data-driven, sorge spontanea una domanda: quali dati occorrono?
Le aziende data-driven sono quelle che considerano la gestione dei dati (data management) non come un fattore tecnico, ma come un pilastro strategico del business.
Le analisi che vengono effettuate sui dati raccolti danno vita a informazioni molto appetibili che possono essere vendute. Si parla quindi di monetizzazione diretta o indiretta: