Data Management: i 5 problemi più comuni (e come superarli!)

Il data management è l’insieme di processi e strumenti che permettono ad aziende, enti e organizzazioni di raccogliere, organizzare, pulire e analizzare i dati, trasformandoli in insight utili per decisioni strategiche.

Ogni organizzazione oggi è alle prese con una quantità di dati senza precedenti,provenienti da fonti e sistemi sempre più eterogenei.  Vendite, marketing, operations, supply chain, customer care: ogni reparto genera continuamente informazioni preziose.

Ma avere molti dati non significa automaticamente avere informazioni di valore. Se i dati sono frammentati, incompleti o poco affidabili, si trasformano in un freno invece che un motore per la crescita.

Per questo non basta investire in strumenti tecnologici, ma devi anche mettere in campo soluzioni su misura per il data management e la data governance, adatte al contesto della tua organizzazione.

Di seguito approfondiamo insieme i 5 problemi più frequenti che aziende e enti affrontano nella gestione dei dati e alcuni consigli per superarli usando piattaforme best in class come Snowflake e Tableau.

Problema di data management n.1: i dati sono frammentati e isolati in silos

La frammentazione dei dati e la divisione in silos isolati è uno dei problemi più comuni per il data management di aziende e organizzazioni.
Spesso si verifica una situazione di questo tipo: ogni reparto aziendale utilizza sistemi diversi, ad esempio l’ERP per la produzione, il CRM per le vendite o la marketing automation, strumenti di supply chain e così via.

Tutti questi dati sono però sparsi in database separati, spesso senza possibilità di dialogo tra loro.

Perché la frammentazione dei dati è un problema?

Avere dati frammentati e isolati ti dà solo una visione parziale degli scenari. Di conseguenza i manager non hanno un quadro completo e coerente della realtà aziendale.

Reperire le informazioni e trasformarle in insights richiede tempo – e spesso le informazioni sono incoerenti. Inevitabilmente i processi decisionali sono più lenti e imprecisi.

Qual è la soluzione alla frammentazione dei dati?

Nel contesto del data management, la soluzione alla frammentazione dei dati e ai silos informativi è l’implementazione di una piattaforma centralizzata, dove convergono tutti i dati aziendali e di mercato.

Noi di Ecoh Media proponiamo ai clienti Snowflake, una cloud data platform completamente gestita, che consente di centralizzare, gestire e scalare i dati aziendali, integrandosi nativamente con piattaforme di analisi come Tableau.

I plus di questa soluzione sono:

• Integrazione nativa e semplificata con sistemi ERP, CRM (come Salesforce), MES, IoT e database esterni, grazie a connettori ufficiali e processi ETL/ELT automatizzati;
• Scalabilità automatica, perché la piattaforma cresce insieme all’azienda, senza i limiti posti dai server fisici;
• Accesso controllato e sicuro per ogni team e ogni utente, anche da sedi diverse o in remote working.

L’adozione di una piattaforma centralizzata genera un beneficio immediato, che è alla base di un data management efficace: un’unica fonte di verità (single source of truth) che elimina dati duplicati, incoerenza e silos.

Il secondo problema di data management: la scarsa qualità dei dati

Senza l’ausilio di strategie e strumenti di data management moderni, i data analyst spendono un’enorme quantità del loro tempo a preparare e pulire i dati, lasciando poco tempo ad analisi e interpretazione.

Più i dati sono frammentati, incompleti e incoerenti, più il problema si acuisce.

Quali sono i problemi più frequenti nella qualità dei dati?

Molto spesso aziende e organizzazioni si trovano a gestire dati non affidabili e non “pronti” per essere analizzati:

• Dati duplicati (es. I dati di uno stesso cliente vengono registrati più volte);
• Campi vuoti o valori mancanti;
• Formati non uniformi tra reparti (es. valute, date, codici prodotto);
• Errori di inserimento manuale su fogli di calcolo.

Se non accuratamente preparati e ripuliti questi dati inficiano la qualità dell’analisi e l’affidabilità delle decisioni, poiché le dashboard e i report forniscono risultati falsati e le previsioni diventano poco credibili.

I manager perdono fiducia negli strumenti di BI, aumentando la resistenza al cambiamento verso un approccio data driven.

Quali strumenti usare per automatizzare la preparazione dei dati?

Le piattaforme che consigliamo ai nostri clienti per risolvere questo problema e rendere il data management più veloce ed efficace sono Snowflake e Tableau.

Snowflake consente di automatizzare i processi di pulizia, validazione e trasformazione dei dati attraverso pipeline strutturate e job schedulati, garantendo dataset coerenti e pronti per l’analisi.

Per quanto concerne Tableau AI, puoi usare sia le funzionalità di Tableau Prep – supportate dall’AI con suggerimenti contestualizzati e azioni automatiche – che quelle di Visual Analytics.

Le dashboard oggi ti permettono di individuare rapidamente e con alert eventuali anomalie.

Snowflake e Tableau hanno inoltre un’integrazione nativa senza duplicazione di dati.

Terzo problema di data management: la mancanza di policy di Data Governance e sicurezza

Le aziende hanno bisogno di sviluppare una nuova cultura dei dati, per essere consapevoli di quanto sia importante gestirli in modo sicuro e conforme, e come farlo.
Normative come il GDPR in Europa e standard internazionali di sicurezza impongono regole precise sulla raccolta, conservazione e accesso ai dati, soprattutto quelli sensibili. Ci sono poi i dati aziendali riservati, il cui furto potrebbe causare gravi danni economici.

Quali sono i principali rischi di sicurezza se manca una policy di Data Governance?

I rischi principali ruotano attorno alle violazioni di dati sensibili, con gravi conseguenze legali e reputazionali. Si potrebbero verificare accessi non autorizzati a informazioni critiche, nell’ impossibilità di tracciare chi ha modificato cosa e quando.

Perciò ogni organizzazione dovrebbe disporre regole chiare per tutti i dipendenti e i collaboratori che hanno accesso ai dati, autorizzando accessi solo in base ai ruoli, condividendo best practices, do e dont.

L’implementazione di tecnologie avanzate è la ciliegina sulla torta, che devo però essere supportata da una buona data culture e da un approccio by design alla sicurezza.

Come costruire una policy di Data Governance?

Le misure di sicurezza per la protezione dei dati devono essere adeguate al rischio e all’impatto delle violazioni, per questo non possiamo fornire qui una risposta esaustiva. I nostri esperti sono però a tua disposizione per una consulenza su misura.

Una policy minima di Data Governance dovrebbe sempre:

1. Identificare i dati sensibili;
2. Definire ruoli e permessi chiari;
3. Monitorare gli accessi tramite dashboard dedicate;
4. Effettuare controlli periodici di compliance.

Problema n. 4 : scalabilità e prestazioni richiedono sistemi di data management flessibili

Man mano che l’azienda cresce, anche i dati da gestire e analizzare aumentano in volume e complessità.
Molti sistemi tradizionali on-premise non possono gestire una crescita sostenuta, causando rallentamenti e costi imprevisti.

Quali sono i problemi tipici di un’architettura dati non scalabile?

Alla crescita del volume e della complessità dei dati, un’architettura non scalabile porta a rallentamenti nel lavoro operativo, difficoltà ad accedere ai dati in tempo reale e limiti nella capacità di storage. A questo punto potrebbero essere necessari costi elevati per potenziare l’hardware fisico. Non a caso, molte organizzazioni stanno migrando i dati al cloud, mentre le soluzioni on prem sono preferite da aziende ed enti che per motivi di sicurezza preferiscono conservare i dati in strutture fisiche di cui sono proprietari.

Quali piattaforme adottare per un’architettura dati scalabile?

Anche in questo caso prediligiamo un’architettura integrata tra piattaforme in cloud. Per esempio, Snowflake e Tableau si integrano perfettamente senza duplicare i dati.

Snowflake ha un’architettura cloud elastica, con risorse di calcolo e di storage separate e performance altissime. L’accesso ai dati è veloce anche da remoto, migliorando sensibilmente la collaborazione. Inoltre, il pricing prevede il pagamento della fee in base all’uso effettivo.

Tableau consente di visualizzare e analizzare attraverso le dashboard – con il supporto dell’AI – anche dataset molto grandi senza perdita di performance.

Problema n. 5: le aziende non sanno trasformare i dati in valore reale

Superare le sfide tecniche è solo il primo passo per un data management di successo.
Il vero obiettivo infatti deve essere quello di attivare un flusso dati capace di trasformare le informazioni in insight strategici, che guidino decisioni dei manager.

Come avviare un progetto efficace di Data Management?

Per riuscire in questo, occorre partire da un assessment iniziale per analizzare sistemi e processi esistenti e identificare silos, inefficienze e criticità.

Il secondo step è la centralizzazione dei dati, con piattaforme come Snowflake che consentono di collegare tutte le fonti dati in un hub cloud unico, con un accesso sicuro e scalabile.

Poi, ti suggeriamo di investire in policy e strumenti di data quality e governance: regole per la pulizia e validazione dei dati, ma anche ruoli, permessi e azioni di monitoraggio costante.

Per completare i processi di analisi e supportare decisioni migliori, puoi integrare nel flusso strumenti di visualizzazione come Tableau o Tableau AI: dashboard intuitive, KPI chiari, analisi predittive e aumentate, suggerimenti AI contestuali e alert automatici su anomalie

Ultimo punto, ma non meno importante, le tue risorse hanno bisogno di formazione per costruire una cultura data-driven, con training mirati, per promuovere la consapevolezza sul data management e la sicurezza.

Trasformare i dati in vantaggio competitivo con Ecoh Media