I dati come risorsa strategica

di Tekin Mentes, Head of Enterprise Information Management, LeasePlan

Un asset di dati è una terminologia che ha iniziato ad essere usata circa 10-15 anni fa. A quel tempo, solo poche aziende hanno capito come i dati potessero cambiare il business e creare valore per le organizzazioni. Quelle aziende hanno investito in tecnologie e persino creato le loro tecnologie per costruire il loro patrimonio di dati. Anni dopo, si sono ripagate da sole. Questo fenomeno ha portato all'ascesa della data economy e al concetto di monetizzazione dei dati. Più grande è l'ecosistema, più valore ha nel mercato dei dati. Google, Amazon, Facebook, e recentemente Alibaba, stanno conducendo il gioco.

Oggi, le tecnologie sono avanzate e i dati sono disponibili, ma le aziende stanno ancora lottando per monetizzare i loro dati, pur non riuscendo a costruire il loro patrimonio di dati.

Le sfide dei dati che le aziende devono affrontare sono:

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  Tecnologia tradizionale, spesso decentralizzata e non connessa
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  Strutture organizzative e processi di business isolati
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  La comprensione dei dati non è solo per il reporting ma per costruire nuovi modelli di business

Le aziende affrontano la necessità di un cambiamento di paradigma per creare una cultura data-driven per trasformare le risorse di dati in un processo di creazione di nuovi prodotti e servizi. Per abilitare dati connessi, veloci e condivisibili, che restituiscano rapidamente gli investimenti di sviluppo al business, le vecchie tecnologie e i modelli operativi devono essere messi in discussione.

Considerare i dati come un asset strategico e costruire una piattaforma di dati centralizzata e condivisa è fondamentale per acquisire valore, ottenere un vantaggio competitivo ed essere un'organizzazione data-driven. Questo approccio permetterà alle aziende di muoversi velocemente e di digitalizzare in modo incrementale i processi e di sfruttare l'ecosistema dei dati, aprendo un mondo di nuove possibilità.

Le organizzazioni dovranno anche costruire una strategia moderna e lungimirante incentrata sui dati stessi, e non solo sulla tecnologia. Questo include la garanzia che i dati:

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  non siano mai in silos isolati e possano essere collocati nel posto giusto in base alle necessità
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  siano sempre disponibili e facilmente condivisibili
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  possano essere utilizzati sia da sistemi di reporting che da strumenti analitici avanzati per produrre applicazioni intelligenti

Per sfruttare al meglio questa incredibile opportunità di dati, alcune aziende potrebbero cadere nella trappola di applicare una strategia di dati solamente offensiva e trascurare il controllo delle loro risorse di dati, che alla fine si traduce in fallimenti nei progetti legati ai dati. In altre parole, mentre creano nuovi prodotti e servizi di dati, le aziende non dovrebbero scendere a compromessi nello stabilire un adeguato servizio di gestione dei dati (ad esempio, governance dei dati, gestione dei metadati, sicurezza, privacy). Perché i dati rumorosi e incompleti sono un ostacolo enorme per creare soluzioni efficaci e la gestione dei dati è necessaria per preservare e propagare il valore dei dati.

In LeasePlan comprendiamo l'importanza e i vantaggi che i dati possono portare al nostro business e ai nostri clienti. Attualmente stiamo sviluppando modelli ML (Machine Learning) per automatizzare il processo di controllo dei costi RMT (Repair, Maintenance and Tyres). Utilizzando informazioni storiche sulla manutenzione, il nostro agente AI Alex può "prevedere" se una richiesta di lavoro di manutenzione in arrivo deve essere approvata automaticamente o se è necessaria una revisione manuale. Il valore del business viene fornito aumentando il tasso di approvazione automatica. Questo si traduce in meno lavoro manuale da parte degli specialisti RMT e in tempi più brevi per i nostri clienti in officina.

Infine, la creazione di un processo di "creazione di valore collaborativo" che alimenta la collaborazione continua tra il business e l'organizzazione dei dati è un must per avere successo nel data journey. Avere una strategia dei dati allineata alla strategia aziendale e ai team interfunzionali porta a una cooperazione di successo.

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