Poter contare su dati affidabili in tempi stretti è essenziale per l’efficienza del lavoro dei singoli team e per il successo dell’azienda nel suo complesso. Ma a causa dell’attuale esplosione dei dati e delle repository, questo obiettivo si rivela molto spesso un’ardua sfida per le organizzazioni. In questo contesto i Data Catalog sono destinati a conquistare un ruolo sempre più strategico, soprattutto per attività di business intelligence e business analytics. E ciò anche grazie al crescente numero di software dedicati che sfruttano l’AI per le query e i modelli di apprendimento automatico, per esempio per verificare automaticamente i dati.
I Data Catalog sono infatti fondamentali per organizzare, gestire e sfruttare efficacemente i dati, oltre che per disporre di informazioni utili a valutare l’idoneità dei dati o di una loro modifica rispetto ai differenti scopi o utilizzatori. Tuttavia affinché ciò accada è importante che ci sia un’evoluzione nella mentalità con cui tuttora molte organizzazioni costruiscono i Data Catalog: nel dettaglio che i set di dati vengano collegati a metadati.
Solo i metadati tecnici e aziendali sono infatti in grado di fornire informazioni sull’origine dei dati, sul loro percorso, formato, qualità, sulle autorizzazioni di accesso e sulle tipologie di utilizzo, etc. In sintesi di mappare e catalogare i dati. Passaggi indispensabili da un lato per permettere all’intera struttura aziendale di scoprire, comprendere, e gestire rapidamente i set di dati rilevanti, tra cui database, tabelle, file e report e prendere di conseguenza decisioni aziendali più data driven; dall’altro di consentire ai team IT una governance ottimale dei dati.
Nel dettaglio, l’utilizzo dell’AI e del ML (ma anche di avanzati sistemi di tagging) per la creazione e l’aggiornamento di metadati e quindi dei Data Catalog, mette le aziende nella condizione di poter:
- Ridurre i tempi d’individuazione dei dati tramite i sistemi d’interrogazione e altri processi automatici;
- Disporre della storia dei dati con il dettaglio delle fasi di elaborazione, delle trasformazioni, delle sue fonti e delle combinazioni con altri set di dati, utile soprattutto quando si devono effettuare delle variazioni o serve conoscere i legami tra set di dati diversi, soprattutto se ubicati su piattaforme differenti;
- Agevolare la governance dei dati attraverso la definizione di regole e pratiche di accesso, modifica e utilizzo dei dati e di conseguenza garantire l’affidabilità, la sicurezza e l’accuratezza del Data Catalog e quindi la qualità dei dati;
- Supportare la condivisione e partecipazione dell’intera organizzazione all’accuratezza e valorizzazione massima dei dati attraverso la raccolta di feedback e suggerimenti ma anche grazie alle informazioni rese disponibili per esempio su chi utilizza quel dato set di dati.
Tutto ciò si traduce in processi decisionali più veloci e precisi dal momento che i dipendenti possono trovare facilmente e rapidamente i dati che cercano e fare query più diversificate e profonde. E quindi in incremento dell’efficacia delle decisioni ma anche dell’efficienza in termini di tempo risparmiato.
Grande beneficio anche sul fronte della data quality sostenuta da una governance dei dati centralizzata che assicura la qualità sia dei singoli set di dati sia della loro applicazione anche in termini normativi.
Il ruolo di Axiante in questo panorama non è solo di supporto all’implementazione dei Data Catalog ma anche di consulenti della cultura del dato. Perché il primo obiettivo è far comprendere alle aziende come queste tecnologie possano assicurare un’evoluzione nella gestione dei dati in grado di sfruttare appieno il valore delle informazioni come risorsa strategica e abilitate per lo sviluppo non solo digitale delle aziende
A cura di Dario Valsecchi, Senior Consultant di Axiante
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