Aiutiamo imprenditori, CEO e manager ad acquisire una comprensione della governance dei dati come approccio olistico, creando connessioni tra le funzioni aziendali
Gestione estesa a tutti i processi che generano dati utili a fini decisionali
Riduzione dei rischi derivanti da dati incoerenti o imprecisi
Promozione dell' innovazione per riutilizzo e integrazione dei set di dati tra le varie funzioni
Scalabilità migliorata, come solida base per la crescita futura
Decisioni migliori con insights di alta qualità e attuabili
Preparazione dei dati
(audit & valutazione)
1
Analisi delle fonti di dati esistenti e valutazione della loro qualità
2
Conduzione di un audlt completo della situazione attuale del dati
Normalizzazione dei dati
3
Standardizzazione dei formati dei dati
4
Studio di posslblll metodi che garantiscano la compatlbllltà del daticon strumentl e software in uso e/o daimplementare
Monitoraggio e creazione di Dashboard
5
Creazione di dashboard decisionali con KPI chiave
6
Impostazione di sistemi di monitoraggio continuo dei dati (KPI)
La data governance va oltre la conformità e comprende la qualità e la standardizzazione dei dati e il controllo degli accessi a tali dati.Comprende qualsiasi processo o flusso di lavoro che influisce sul modo in cui i dati vengono generati, elaborati e utilizzati per il processo decisionale.L’implementazione di strutture di governo dei dati ha lo scopo di migliorare i processi decisionali.
Sebbene la sicurezza e la privacy siano componenti fondamentali della governance dei dati, essa può e deve essere estesa a qualsiasi processo che generi o utilizzi i dati per le decisioni aziendali. Alcuni esempi sono:
Modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico: Stabilire una governance per i dati di training utilizzati nei modelli predittivi per garantire un processo decisionale imparziale ed etico.
Efficienza operativa: Governance su come i dati operativi (ad esempio, metriche della catena di fornitura, tassi di produzione) vengono tracciati e analizzati per ottimizzare i processi.
Approfondimenti sui clienti: Gestione dei dati di feedback dei clienti o delle analisi comportamentali per migliorare l'esperienza dei clienti e le strategie di fidelizzazione.
Gestione dei dati finanziari: Definizione di standard per i dati di budgeting, forecasting e reporting finanziario per guidare decisioni finanziarie solide.
Qualità e integrità dei dati: Garantire che i dati raccolti attraverso i sistemi CRM, gli strumenti di inventario o le piattaforme di marketing & sales siano accurati, coerenti e affidabili.
Definizione e allineamento delle singole iniziative di data governance, e stesura di una roadmap
Traduzione in data strategy della strategia aziendale, in coerenza con gli obiettivi di business fissati dall’azienda (Quali dati sono necessari nelle varie funzioni aziendali interessate e come impattano il business a livello decisionale)
Semplificazione della complessità: Demistifichiamo il gergo tecnico e i framework di governance, rendendoli accessibili ai leader delle PMI.
Analisi dei gap: Valutiamo i processi esistenti, identificando le lacune nella gestione, nella qualità e nella sicurezza dei dati.
Automazione e strumenti: Forniamo raccomandazioni per strumenti economicamente vantaggiosi per automatizzare la convalida dei dati, il monitoraggio e la conformità.
Integrazione dei processi: Assicuriamo che le politiche di governance siano perfettamente integrate nei flussi di lavoro esistenti senza interrompere le operazioni.
Soluzioni scalabili: Progettiamo sistemi di governance che crescono con l'azienda, evitando l'eccessiva complessità iniziale.
Responsabilizzazione dei dipendenti: Formiamo il personale sui loro ruoli all'interno del quadro di data governance, promuovendo una cultura della responsabilità.
Coinvolgimento della leadership: Educhiamo la leadership delle PMI sul valore strategico della data governance per garantire risorse e impegno.
Monitoraggio e aggiornamenti: Forniamo un supporto continuo per monitorare l'efficacia della governance e aggiornare le politiche secondo le necessità.
Fiducia nel processo decisionale: I solidi quadri di governance riducono i rischi, consentendo di prendere decisioni aziendali migliori.
Ottimizzazione delle risorse: Le PMI evitano la necessità di avere specialisti di data governance a tempo pieno, sfruttando la consulenza su base progettuale.
Implementazione accelerata: Le competenze esterne accelerano l'adozione delle pratiche di data governance.
Un piano di livello che delinea come un'organizzazione utilizzerà i dati per raggiungere i propri obiettivi. Si concentra sull'allineamento delle iniziative relative ai dati con gli obiettivi dell'organizzazione per massimizzare il valore dei dati.
Ampia e orientata al futuro, che affronta il “perché” e il “cosa” dell'utilizzo dei dati per raggiungere gli obiettivi aziendali.Esempio: Una strategia per utilizzare i dati dei clienti per migliorare la personalizzazione e aumentare la fidelizzazione.
Definizione di obiettivi per l'uso dei dati.
Identificare le opportunità di monetizzazione dei dati.
Definire lo stack tecnologico e le capacità necessarie.
Un quadro di regole, politiche e processi per garantire che i dati siano accurati, sicuri, coerenti e accessibili. Si concentra sulla gestione della qualità dei dati, della conformità e della responsabilità.
Tattica e operativa, che affronta il “come” e il “chi” della gestione dei dati.Esempio: Implementazione di una politica per limitare l'accesso ai dati dei clienti in base alle gerarchie dei ruoli.
Stabilire standard e metriche di qualità dei dati.
Creare flussi di lavoro per l'accesso e l'approvazione dei dati.
Monitoraggio della conformità nell’acquisizione e/o esportazione di dati
1
Consentire ai clienti di prendere decisioni basate su dati affidabili
2
Porre enfasi sull’impegno a rendere i dati passati compatibili con i nuovi sistemi
3
Dare focus sull'identificazione di 4-5 KPI critici per un processo decisionale efficace
La realizzazione della piattaforma SaaS Órchestra è stata confinanziata da Smart&Start Invitalia con l'obiettivo di integrare e digitalizzare i processi di vendita delle PMI, migliorare l'esperienza di acquisto e la relazione con il cliente.
