Ti è mai capitato di non riuscire a leggere una tabella di dati in un foglio di calcolo ma poi riuscire a cogliere in un attimo quello che cercavi vedendo gli stessi dati visualizzati in un grafico?
In tutte le realtà aziendali ci troviamo a dover gestire moli di dati considerevoli, generati in modo spesso non strutturato e non facilmente aggregabili in modo omogeneo.
Il primo problema che tutte le aziende si trovano ad affrontare è la generazione di valore a partire da dati grezzi.
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Come generare valore a partire un dato
Le fonti di dati possono essere classificate principalmente in:
- Fonti interne: i dati sono generati da attività riferite alla vita aziendale, al rapporto tra i collaboratori e i dipendenti, alle interazioni con gli applicativi e i sistemi (CRM, ERP, gestionali HR, ecc.)
- Fonti esterne: i dati sono generati dalle interazioni aziendali da e verso l’esterno (fornitori, clienti, sistemi informativi di terze parti)
Il dato, in entrambi i casi, può assumere forme, tempi di disponibilità e modalità di gestione estremamente diverse tra loro.
Quando il dato diventa informazione? Non esiste una regola precisa se non una sensibilità e una consapevolezza che accresce con gli anni e con l’esperienza.
In generale il dato diventa informazione quando a seguito di manipolazione contiene “qualcosa in più” che gli consente di essere il motore per poter prendere decisioni, intraprendere azioni o evitare dei rischi.
La corretta manipolazione dei dati, la correlazione tra le diverse fonti, formati e sorgenti diverse, la velocità con cui sono resi disponibili e la forma con cui sono presentati porta, in modo naturale, a far emergere il contenuto informativo (e quindi efficace) da tutto l’insieme dei dati esistenti in un panorama aziendale.
L’insieme dei dati, se opportunamente gestito, permette di conoscere modellare e prevedere il comportamento dei sistemi sotto analisi: è fondamentale sapere manipolare senza sprechi, sia in termini di tempo che economici, questa ricchezza aziendale.
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I dati e il loro trattamento
Il comportamento di un sistema può essere modellato e reso prevedibile a partire dai dati storici che ha generato:
- Il comportamento di un utente su un sito web può essere compreso e previsto attraverso i dati generati dalla sua interazione con il sito web stesso
- Il funzionamento di un macchinario industriale può essere descritto a partire dai dati storici che ha generato durante il suo utilizzo
- Il flusso di clienti in un negozio può essere delineato usando le interazioni e le attese registrate durante gli orari di apertura
I modelli di comportamento sono utili per indirizzare scelte di marketing o tecnologiche, per individuare problemi, attuali o prevedibili, (ad esempio il traffico su apparati di rete o efficacia della UX) e individuare soluzioni in tempo utile.
Il processo di gestione dei dati può essere schematicamente descritto in alcune fasi o momenti:
- Acquisizione: il dato viene recuperato dalle varie sorgenti e conservato in modo opportuno per i successivi passaggi
- Elaborazione e validazione: il dato viene preparato e reso utile e manipolabile per i successivi passaggi. In questo momento è possibile verificare la bontà del dato effettuando controlli e incroci
- Cross-correlazione: permette la correlazione tra gruppo di dati diversi, sia per evincere comportamenti che per verificare la bontà dei dati stessi
- Ottimizzazione e sintesi: in questa fase il dato viene manipolato per permettere un suo maggiore affinamento e leggibilità
- Dashboarding: la data visualization come strumento di arricchimento e comprensione è uno degli aspetti cruciali del flusso di gestione del dato
In quale momento nasce il valore del dato? In ogni fase sopra elencata può nascere un arricchimento del dato così da renderlo informazione significativa per i diversi attori aziendali (vendite, acquisti, sviluppo, produzione, ecc.)
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Origine dei dati
Per la nostra esperienza i dati possono essere generati e presenti in molte forme:
- Database di applicativi esistenti
- Fogli di calcolo o documenti
- Estrapolazioni da sistemi terzi nei vari formati standard (XML, CSV, file di testo)
L’enorme problema è individuare e implementare dei processi snelli e gestibili che permettano di mettere in correlazione questi dati ed evidenziare in modo estremamente chiaro e netto le informazioni.
Esistono diversi approcci e soluzioni a questo problema: la nostra esperienza ci insegna che prima di approccio è fondamentale che tutte le possibili opzioni siano vagliate con cura ed attenzione.
Non esistono panacee ma solo competenza ed esperienza nel trovare il giusto approccio al problema e le giuste tecniche (ETL, sviluppo custom di processi, correlazione visiva, ecc.)
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Bigdata o database tradizionale
I dati di navigazione devono necessariamente essere conservati per le successive analisi e la scelta di dove conservare e mantenere questi dati è fondamentale e non sempre una scelta scontata, viste le numerose alternative sia in termini di tecnologie che di prodotti.
Il primo dilemma è sul tipo di tecnologia: un sistema tradizionale (Database relazionale, file system) o una tecnologia Bigdata (Hadoop, MongoDB, Custom, ecc.) ?
La scelta deve essere effettuata prendendo in considerazione diversi fattori quali la mole di dati, la velocità di arrivo dei dati stessi e come verranno trattati e visualizzati oltre che aspetti di natura finanziaria e di costo di gestione dello storage e dei sistemi di calcolo.