Posted On 16 Dicembre 2020 By In Innovazione With 259 Views

Come sviluppare ecosistemi di dati velocemente

Quando le aziende si riuniscono tra loro per la condivisione e gestione dei dati si crea un valore nettamente maggiore rispetto a quello che un singolo partner raggiungerebbe. I grandi ecosistemi di dati sono una fonte preziosa per risolvere i problemi a livello pubblico, come durante il Covid in cui è stato possibile monitorare i tassi di infezione, dando alla sanità pubblica e ai governi una grande mole di informazioni. Anche le aziende tra loro quando condividono , creano un ecosistema accessibile sia per i clienti sia per le parti interessate.

Se le crisi come COVID-19 stimolano uno sviluppo più rapido dell’ecosistema, esistono comunque degli “acceleratori” anche nelle situazioni non di crisi. Secondo McKinsey, che firma lo studio, sono quattro le azioni fondamentali per far decollare rapidamente gli ecosistemi di dati.

Perché condividere i dati all’esterno dell’organizzazione?

Perché così facendo si fornisce valore in tre modi:

Crescita: consentono alle aziende di perseguire nuove opportunità di business estendendo il proprio core business o addirittura abilitando prodotti o linee di business completamente nuovi.

Produttività: possono aiutare le aziende a migliorare le operazioni. Per esempio i portali di viaggio online che offrono informazioni sul comportamento dei consumatori possono aiutare le compagnie aeree e gli hotel a pianificare la domanda e fissare i prezzi.

Riduzione del rischio: gli ecosistemi di dati sono importanti per ridurre il rischio, soprattutto per i consorzi industriali in cui ogni membro contribuisce con i dati. Le banche, ad esempio, raccolgono dati per identificare transazioni e conti fraudolenti.

Ma prima di trarre vantaggio da tutto questo valore, le aziende dovranno vincere una serie di sfide. Per molte infatti questo potrebbe essere il primo tentativo in questa direzione e i leader potrebbero non essere convinti della condivisione a causa dei rischi che ciò potrebbe comportare. L’elaborazione di protocolli di governance e condivisione in modo che tutti i membri ricevano un valore equo è un altro ostacolo.

Gli ecosistemi di dati possono essere di tre principali tipologie:

Ecosistema di dati aperto: la condivisione avviene pubblicamente per il bene comune

Ecosistema di dati chiuso: la condivisione avviene in un ambiente chiuso

Partnership strategica: la condivisione avviene tra un ristretto numero di aziende con un obiettivo comune

 

Come velocizzare la creazione di un ecosistema di dati?

Condizione fondamentale è avere una chiara definizione del problema aziendale e del valore da generare. Il punto essenziale in molti casi è portare un partner con un prezioso set di dati che consentirà agli altri partner, lavorando insieme, di creare un’offerta unica. Secondo l’indagine di McKinsey esistono quattro azioni fondamentali per far decollare rapidamente gli ecosistemi di dati:

Acceleratore 1: creare una visione audace a lungo termine, ma iniziare in piccolo

Le aziende che sono in grado di costruire ecosistemi iniziano rapidamente su scala ridotta, concentrandosi inizialmente su pochi partner e un numero limitato di set di dati per ridurre la complessità. Spesso succede che la società fondatrice cerchi un unico partner principale e insieme definiscano una visione quinquennale e dettagliando i primi sei mesi, con un chiaro focus sulla creazione di valore per entrambi.

In questa fase iniziale, discutono anche importanti caratteristiche di progettazione, comprese le risorse fornite da ciascuno, i modelli di condivisione del valore, i requisiti di privacy, la tecnologia, il talento necessario e una visione di come l’ecosistema potrebbe scalare.

Acceleratore 2: semplificare, ma non scendere a compromessi, sul processo legale e di gestione del rischio

È fondamentale coinvolgere i team legali e di compliance all’inizio del processo. Questo passaggio è il fattore principale nel rallentare l’implementazione. Molte aziende affrontano questi problemi solo in una fase avanzata ma se vengono scoperti in ritardo, i vincoli legali comportano la necessità di riprogettare parti del modello di business. I partner fondatori dovrebbero concentrarsi su queste quattro aree di rischio principali all’inizio della partnership: rischio per la privacy, rischio reputazionale, rischio aziendale e sicurezza e governance dei dati.

L’obiettivo dei team legale e di compliance è lavorare su una visione comune e impostare barriere tra le aree a rischio. Ciò consente ai team interaziendali di elaborare i dettagli e man mano che il lavoro procede, i team dovrebbero progettare un modello di dati che soddisfi tutti i requisiti di conformità e sicurezza.

Acceleratore 3: non reinventare la ruota (tecnologica)

Per partire è possibile riutilizzare le piattaforme esistenti, compresi i modelli disponibili che combinano un’architettura del data lake, l’accesso ai dati basato su API e strumenti di gestione dei dati come i cataloghi di dati. Riutilizzando si evita di investire eccessivamente in piattaforme di grandi dimensioni prima che se ne abbia effettivamente bisogno.

Un altro approccio utile è quello di sfruttare le piattaforme di ecosistemi di dati precostituiti, create per gestire in modo sicuro i dati. Questi in genere creano una zona sicura in cui i dati vengono condivisi e solo i dati approvati possono essere rimossi.

Acceleratore 4: creare un modello di dati scalabile

In una prima fase, le organizzazioni dovrebbero semplicemente fornire i rispettivi dati “così come sono”, ovvero in formato dati di origine per un utilizzo rapido e immediato in casi di utilizzo aziendale iniziali e prioritari. I team di dati possono quindi iniziare a sviluppare una comprensione dei dati e come collegare o unire i dati ad altri set di dati.

Man mano che gli ecosistemi di dati si evolvono e più set di dati vengono condivisi, sarà spesso necessario un modello di dati più sofisticato in grado di supportare il collegamento di dati disparati e i team di dati saranno ora più preparati ad agire. Sebbene questo approccio graduale consenta alle organizzazioni di iniziare e iterare rapidamente, ha anche implicazioni per le funzionalità necessarie, che richiedono una profonda esperienza tecnica e di modellazione.

 

Gli ecosistemi di dati forniscono alle organizzazioni un modo potente per collaborare e risolvere importanti problemi

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato.