Il ruolo del Data Management nell’era dei dati

Introduzione: quanti dati generiamo ogni giorno?

Iniziamo questo articolo sui dati con un dato concreto. Ogni giorno generiamo oltre 402.74 milioni di terabytes di dati. Una cifra enorme, difficile persino da immaginare. 

Per dare un’idea, un terabyte corrisponde a 10.000.000.000.000.000 byte. 

Questo volume di dati è il risultato della nostra continua connessione digitale. Ogni giorno, tramite tablet, computer, smartphone, smartwatch e altri dispositivi, generiamo una mole infinita di dati senza nemmeno accorgercene. La foto pubblicata su Instagram, l’email inviata al collega, la musica che ascoltiamo su Spotify mentre facciamo jogging: tutte queste attività contribuiscono alla generazione dei cosiddetti big data.

Tuttavia, non tutti i dati sono ugualmente importanti. La foto del nostro cane pubblicata su Instagram può avere sicuramente un valore affettivo, ma per un’azienda i dati rilevanti sono di tutt’altro tipo. Parliamo, ad esempio, di dati di vendita, delle campagne di marketing, delle informazioni sui dipendenti, e molto molto altro ancora. La gestione efficace dei dati è diventata quindi fondamentale. 

Il Data Management: dare senso al caos dei dati

Per le organizzazioni, indistintamente dal settore di appartenenza, la mancata raccolta o la cattiva gestione della moltitudine di dati rappresenta un limite nel processo di ricerca dell’economicità.

Come si può risolvere questo problema? Diventa fondamentale adottare una strategia strutturata per raccogliere, analizzare e comprendere i dati. 

La soluzione risiede nel data management, un approccio che comprende tutte le attività legate alla gestione e alla governance dei dati aziendali. Comprendere il concetto di data management può essere complesso, in quanto non esiste una vera e propria definizione univoca. Proviamo a spiegarlo tramite una metafora.

Immagina di acquistare un puzzle composto da migliaia di pezzi. Apri la confezione e sparpagli le tessere su una superficie, con l’intenzione di vedere il quadro generale in mezzo al caos. Tuttavia, quello che ti ritrovi davanti è solo tanta confusione. Non sai da dove iniziare e i pezzi del puzzle sembrano tutti così simili da non riuscire a dare forma a qualcosa di concreto. Ora immagina ogni tessera del puzzle come un frammento di informazione, ad esempio un dato su un cliente, un report di vendita, una metrica, inventari e molto altro. 

Senza un piano ed una strategia per assemblare questi pezzi rimane tutto caotico e incompleto, impedendoti di vedere il quadro generale. 

Immagina il data management come l’insieme di strategie per assemblare questo insieme caotico di tessere del puzzle. È il sistema per mettere assieme i pezzi e dare un senso generale, creando un quadro chiaro e coeso che consente alle aziende di prendere decisioni informate basate su dati precisi e concreti. 

Le componenti del data management

Il data management è una pratica multidisciplinare che comprende la raccolta, l’organizzazione e l’accesso ai dati con l’obiettivo di aumentare la produttività e l’efficienza di un’azienda.

Il dato di per sé è inutile. Va saputo interpretare e analizzare, trasformandolo in informazione, affinché possa acquisire valore all’interno di un processo decisionale. 

Perciò, la gestione del dato coinvolge una serie di attività fondamentali:

• Raccolta dei dati: la gestione del dato inizia con la sua raccolta. Questa fase potrebbe sembrare banale ma è cruciale in quanto implica l'acquisizione da una varietà di fonti sia interne che esterne all’azienda;
• Archiviazione: una volta raccolti, i dati devono essere conservati in modo sicuro e organizzato. Questo processo comporta l’utilizzo di database relazionali e soluzioni di cloud storage. È molto importante implementare backup regolari e piani di disaster recovery per prevenire la perdita del dato, assicurandosi che le informazioni siano facilmente accessibili e sempre disponibili per gli utenti autorizzati;
• Pulizia del dato: i dati grezzi non sono immediatamente utili. Spesso contengono errori, duplicati o informazioni mancanti. La pulizia del dato, anche detta data cleaning, è il processo di eliminazione di questi errori per garantire la loro affidabilità e usabilità; 
• Analisi: è il processo che trasforma i dati grezzi in informazioni significative. Questo processo implica l’uso di strumenti precisi, come algoritmi di machine learning e tecniche di data mining, analisi statistica e business intelligence, utili per identificare pattern, tendenze ed insight che permettono di guidare le decisioni strategiche. L’analisi di questi dati permette alle aziende di comprendere meglio il comportamento dei clienti, prevedere tendenze di mercato e, in generale, migliorare i processi operativi;
• Protezione e sicurezza: consiste nell’implementare misure di sicurezza per proteggere i dati da accessi non autorizzati e violazioni. Ciò include l’uso di tecnologie come la crittografia, i firewall, le VPN e molte altre;
• Visualizzazione: è la fase in cui le informazioni vengono presentate in formati comprensibili e utilizzabili. L’uso di strumenti come dashboard interattive, grafici e report è fondamentale per facilitare la comprensione e l’utilizzo delle informazioni per tutti i livelli dell’organizzazione.

Data governance Act e l’importanza della condivisione dei dati

Per comprendere meglio ciò che abbiamo detto fino ad ora è necessario considerare anche il concetto di data governance. Mentre il data management riguarda principalmente le operazioni pratiche di gestione, raccolta e analisi dei dati, la data governance rappresenta il quadro normativo ed operativo che regola la gestione dei dati all’interno di una organizzazione. Stabilisce, ad esempio, chi prende le decisioni riguardo i dati, come questi devono essere utilizzati e come garantirne la sicurezza. 

La crescente importanza dei dati ha spinto l’Unione Europea ad implementare il Data Governance Act (DGA), un regolamento per guidare la gestione e la condivisione dei dati.

I dati possiedono un potenziale economico e sociale potentissimo. Nel settore medico, ad esempio, l’analisi e l’utilizzo dei dati sanitari può migliorare la qualità dei trattamenti, ottimizzando l’assistenza sanitaria ma soprattutto giocando un ruolo cruciale nel campo della ricerca. La possibilità di condividere ed elaborare queste informazioni diventa fondamentale per accelerare l’innovazione e permettere l’emergere di nuovi servizi basati sulle tecnologie emergenti. Tuttavia, affinché la condivisione dei dati avvenga in modo fluido, è essenziale semplificare i processi e superare le sfide esistenti.

Il DGA mira a creare un quadro normativo per una gestione dei dati più trasparente ed affidabile. Tra i suoi principali obiettivi c’è la risoluzione di diverse sfide come la scarsa fiducia nella condivisione dei dati e le barriere tecniche che limitano l’accesso ai dati. Questo regolamento non solo cerca di facilitare la condivisione dei dati ma punta a garantire la sicurezza di tale condivisione.

Con una maggiore condivisione dei dati il settore pubblico può elaborare politiche migliori, il che si traduce in un aumento della qualità di vita dei cittadini. Pensiamo al settore della mobilità urbana: l’analisi dei dati sui flussi di traffico e i modelli di spostamento, per esempio, possono fornire indicazioni preziose per pianificare ed implementare interventi più efficaci, con un risparmio di capitali notevole.

Il ruolo di WiData nella gestione del dato

Per comprendere quanto i dati siano importanti se gestiti nella maniera più corretta portiamo l’esempio del nostro lavoro. Ci occupiamo di monitoraggio e analisi dati, offrendo soluzioni avanzate per trasformare i dati grezzi in informazioni utili. Tramite i nostri sensori, raccogliamo dati che vengono trasmessi ad una piattaforma cloud, così da essere visualizzati in formati facilmente comprensibili tramite dashboard, grafici e report. 

Questo processo consente di trasformare dati apparentemente privi di un significato immediato in informazioni preziose, supportando le amministrazioni nel prendere decisioni strategiche basate su dati concreti. 

Un esempio concreto è il nostro lavoro nel campo della mobilità urbana. Raccogliamo dati sui flussi di persone all’interno dei mezzi di trasporto pubblico, monitorando il numero reale di passeggeri a bordo per stimare il carico dei mezzi. Inoltre, tracciamo in maniera anonima i movimenti del singolo passeggero grazie alla matrice origine-destinazione, comprendendo dove questi salgono e dove scendono. Analizziamo anche il tempo di permanenza a bordo, ottenendo un quadro dettagliato che consente di comprendere al meglio la domanda di mobilità, migliorando così i servizi e l’efficienza del trasporto pubblico.

Ci impegniamo anche nel monitoraggio delle folle in spazi pubblici, con un focus particolare sui luoghi turistici, come per esempio le spiagge. Questo fatto è particolarmente rilevante nel contesto dell’overtourism, il fenomeno che si verifica quando una destinazione turistica viene visitata da un numero di persone superiore alle sua capacità, con effetti dannosi sia per l’ambiente che per i residenti del luogo. Nel caso delle spiagge, per esempio, l’eccessiva affluenza causa danni irreparabili agli ecosistemi costieri. Un alto numero di visitatori accelera l’erosione delle spiagge, riducendo la capacità naturale di protezione delle coste. Inoltre, la vegetazione può essere danneggiata o peggio distrutta, compromettendo l’intero ecosistema.

Attraverso il nostro sistema di monitoraggio, siamo in grado di identificare le aree più affollate e mappare i picchi di flusso di visitatori. Questo ci consente di fornire dati cruciali alle amministrazioni locali, permettendo loro di gestire meglio la distribuzione dei turisti e ridurre la congestione nelle aree particolarmente critiche. 

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