Analytics & Artificial Intelligence
Nell’immaginario collettivo, il problema dell’era digitale è l’eccesso di dati, ma nella realtà operativa delle aziende, il vero ostacolo nei progetti di Data Analytics è spesso un altro: trovare i dati giusti, nel formato giusto, al momento giusto. Nonostante le imprese raccolgano enormi volumi di informazioni, queste restano spesso frammentate, intrappolate in silos dipartimentali o conservate in fogli di calcolo non accessibili in modo strutturato. La conseguenza? Iniziative strategiche che faticano a partire o si arenano già nelle fasi preliminari.
Il primo ostacolo: disponibilità e accessibilità del dato
Secondo un’analisi di McKinsey, tra il 60% e l’80% del tempo dei data scientist viene impiegato nella preparazione dei dati per la modellazione, attività che include la raccolta, la pulizia e l’organizzazione delle informazioni. Solo una parte molto più ridotta è dedicata all’analisi vera e propria. Questo squilibrio rallenta l’innovazione e rischia di compromettere il ritorno sugli investimenti dei progetti di analytics, trasformando ciò che dovrebbe essere un processo di generazione di valore in una complessa “caccia al tesoro” digitale.
In Cefriel, affrontiamo regolarmente questo tipo di sfide nei nostri progetti: spesso, prima ancora di poter parlare di modelli predittivi o visualizzazioni interattive, è necessario costruire le fondamenta,ovvero capire dove si trovano i dati, come vengono raccolti, chi li gestisce, se sono accessibili e quanto sono affidabili.
Dati frammentati e difficili da integrare: le sfide più comuni
Senza una gestione strategica del patrimonio informativo, qualsiasi ambizione analitica rischia di essere vanificata. Tra le problematiche più frequenti che riscontriamo nei progetti di Analytics:
- Formati disomogenei: i dati vengono estratti in modi non standardizzati, rendendo difficile l’attivazione di flussi automatici per l’analisi.
- Frammentarietà e tracciabilità limitata: i dati sono spesso raccolti manualmente, in file isolati o addirittura non registrati affatto. Questo rende difficile avere una visione completa e coerente del fenomeno da analizzare.
- Fonti non uniformi e disallineamenti informativi: è comune trovare fonti con nomi incoerenti per gli stessi concetti, colonne compilate in linguaggio libero o strutture che non riflettono le esigenze analitiche.
- Assenza di ownership: spesso non è chiaro a chi appartiene un dato, chi lo gestisce e ne garantisce l’aggiornamento. Una conseguenza diretta della mancanza di un modello di Data Governance formalizzato.
Dall’ostacolo all’opportunità: un caso pratico
Un esempio emblematico riguarda una nostra recente collaborazione con un’azienda del settore farmaceutico, produttrice di probiotici. L’obiettivo era analizzare i dati di produzione per identificare i fattori che influenzano la qualità del prodotto finale. I dati c’erano, ma erano disomogenei: rilevazioni manuali, output da macchinari diversi, informazioni critiche annotate saltuariamente in fogli di calcolo. Il primo passo è stato affiancare gli esperti di dominio per rimappare l’intero ecosistema informativo, rendendo interoperabili le fonti, uniformando i formati e costruendo un sistema di correlazione robusto.
Solo dopo questa fase preparatoria è stato possibile avviare un processo di Analytics strutturato. Abbiamo inoltre suggerito l’adozione di un sistema di alert su dispositivi mobili per favorire la raccolta tempestiva e strutturata dei dati in caso di guasti, creando uno storico informativo utile a migliorare la qualità del processo produttivo.
Per trasformare i dati in valore, è necessario che le aziende adottino un approccio strategico: strutturare processi chiari, assegnare responsabilità e dotarsi di strumenti che facilitino l’accesso, l’affidabilità e la tracciabilità dei dati. È fondamentale implementare processi di Data Governance e Data Strategy che ottimizzino la gestione dei dati in linea con le esigenze aziendali. La scarsa integrazione dei dati, oltre a generare inefficienze operative quotidiane, rappresenta una barriera significativa allo sviluppo di servizi e applicazioni innovative.
In Cefriel, il nostro approccio si basa su una visione d’insieme del portafoglio dati aziendale: partiamo da un’analisi approfondita delle criticità e delle opportunità, per poi definire linee guida operative, integrate nei flussi aziendali esistenti. Supportiamo i nostri partner nella definizione di una Data Strategy orientata al business, progettata per ridurre le inefficienze, abilitare scenari analitici avanzati e rendere i dati un vero motore per l’innovazione.
Francesca Biella
Data Analyst, Cefriel
Anastasia Leonidou
Information Designer, Cefriel
