Data governance e semplificazione: la scommessa, vinta, di NPO Sistemi. I dati sono la linfa del successo delle aziende nell’era digitale. La chiave di questo agognato successo sta nel mantenerli in sicurezza e saperli valorizzare in maniera efficace grazie ad applicazioni capaci di sfruttare tutta la potenza analitica e generativa delle funzioni basate sull’intelligenza artificiale.
Per valorizzare in maniera efficace il patrimonio informativo aziendale risulta essenziale intraprendere una lucida e consapevole data governance, coerente ed allineata con la data strategy definita per raggiungere in principali obiettivi di business dell’organizzazione.
Per saperne di più sul ruolo moderno della data governance nel contesto aziendale, abbiamo incontrato due professionisti che ogni giorno si occupano di queste tematiche per supportare i processi di trasformazione digitale delle imprese italiane: Andrea Colmegna, Head of Digital Business Solutions di NPO Sistemi, e Lorenzo Viganò, Business Analytics Manager di NPO Sistemi.
Perché la data governance esercita un ruolo fondamentale nelle aziende che intendono implementare l’intelligenza artificiale nei loro processi?
La prima domanda che Marco Lorusso ha rivolto agli esperti di NPO Sistemi coincide con ogni probabilità con quella che le aziende si chiedono quando intendono valutare come adottare l’intelligenza artificiale all’interno dei loro processi: quali sono le sfide che la gestione e la governance dei dati comportano?
A rispondere è Andrea Colmegna: “Oggi tutti parlano di artificial intelligence, è il trend topic, ma è anche molto di più, perché l’AI può portare molto valore in azienda, ma anche complessità da gestire. Moltissime aziende cercano di realizzare e abilitare competenze e addirittura task force per occuparsi della AI adoption, ma a volte trascurano alcuni requisiti fondamentali, in particolare per quanto riguarda i dati”.
Secondo Andrea Colmegna i dati rappresentano la base su cui implementare qualsiasi attività basata sull’intelligenza artificiale: “Le task force della AI chiedono basi di dati ampie, digitali, ben organizzate di cui si sappia argomentare la qualità, l’affidabilità e la provenienza. Per questo è fondamentale predisporre opportune misure di data governance allineate alla data strategy aziendale. I processi interni interessati dalla AI potrebbero richiedere migliorie tali da renderli più flessibili, in modo da coglierne appieno i benefici e le potenzialità”.
Le competenze: aziende data-driven, ancor prima che AI-driven
Quando Marco Lorusso si interroga cosa dovrebbe fare in concreto un’azienda per diventare data-driven, davvero guidata dai dati, Andrea Colmegna non ha dubbi: “Per cogliere al meglio il potenziale dell’artificial intelligence occorrono competenze in grado di adottare questa tecnologia e valorizzarla. In alternativa, è necessario affiancarsi a un partner tecnologico in grado di semplificare le complessità tecniche, confrontarsi con le best practices e realizzare, caso per caso, le più adeguate strategie di implementazione. L’obiettivo è duplice, innovare e valorizzare l’offerta interna del catalogo dati e migliorare la fruibilità e il consumo dei dati stessi”.
Il vero significato della governance dei dati
Per comprendere appieno cosa si debba fare per gestire i dati, occorre in primo luogo interrogarsi su cosa voglia dire oggi parlare di data governance in un contesto aziendale. A dare una risposta è Lorenzo Viganò, che espone il punto di vista di un business analytics manager che si confronta quotidianamente con questo tema, che assume i connotati di un vero e proprio framework per le aziende che intendono diventare data driven: “Andrebbe inteso come il project management. La Data Governance non è uno strumento ma un vero e proprio framework: è una strategia che coinvolge processi, azioni, ruoli e appunto strumenti che permettono di mantenere la struttura corretta dei dati”.
In altri termini, secondo Viganò: “La Data Governance ha l’obiettivo di rendere i dati sicuri, accurati, e utilizzabili dalle persone corrette ad ogni livello: questo si traduce nel rendere disponibili in maniera semplice e sicura le informazioni all’interno dell’azienda garantendone l’affidabilità nel lungo periodo”.
In merito ai principali benefici che un’efficace data governance può garantire alle aziende, Lorenzo Viganò si sofferma in primo luogo sul supporto decisionale: “Come tutto ciò che concerne i dati, il primo beneficio è quello di prendere decisioni efficaci e avere la possibilità di decidere non in base all’esperienza o all’istinto, ma sulla base di numeri certi, offerti da dati oggettivi. Inoltre, la data governance garantisce un monitoraggio attento dei costi dei processi, e consente di ottenere una migliore fiducia dei clienti, con i quali sempre più spesso si condividono i dati e una maggiore conformità alle normative vigenti”.
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La Data Experience secondo NPO Sistemi: un concetto essenziale per valorizzare al meglio l’intelligenza artificiale
Nel lessico dei dati adoperato da NPO Sistemi si incorre spesso nella definizione di data experience, o meglio, di una nuova data experience. Per comprendere nel dettaglio di cosa si tratti, lo abbiamo chiesto direttamente ad Andrea Colmegna: “Data experience significa che l’obiettivo è allargare l’audience di chi può gestire i dati aziendali. Una sorta di democratizzazione insomma”.
Secondo Andrea Colmegna è infatti fondamentale responsabilizzare il più possibile tutti gli stakeholder attivi in azienda: “Prima la data governance era un ambito di competenza di poche persone in azienda, un onere importante perché si trattava di gestire una mole di dati consistenti. Oggi, invece, le aziende dovranno evolvere a un modello sempre più inclusivo, dove i dati possano essere condivisi, gestiti elaborati integrati e fruiti da una popolazione sempre più vasta così da diventare davvero una data driven company”.
Data experience: i casi studio reali delle aziende che semplificano i loro processi attraverso la governance dei dati
Dopo essersi soffermati sugli aspetti teorici, Andrea e Lorenzo ci raccontano due casi studio in cui la data experience è passata dall’essere un concetto stimolante ad una concreta realtà, capace di generare valore nei processi aziendali.
Andrea Colmegna si sofferma su un’esperienza basata sulla generative AI: “Una delle prime applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa si riferisce alla navigazione di contenuti e procedure. Prima di “accendere” questa potenza, è necessario però fare riflessioni sulla sensibilità delle informazioni con cui si fanno girare queste informazioni. La nostra soluzione Knowledge Base Navigator è nata proprio per supportare una società del settore banking che aveva la necessità di facilitare e velocizzare l’accesso alle informazioni di Knowledge Base (come policy aziendali, manuali di istruzioni per i device o altre procedure). È stato sviluppato un assistente virtuale in grado di effettuare una ricerca semantica nel testo di riferimento e identificare i contenuti attinenti alla domanda. Sulla base di questa ricerca, grazie a funzioni di intelligenza artificiale generativa, l’applicazione elabora la migliore risposta sintetizzata a partire dai contenuti identificati come attinenti nella Knowledge Base, in maniera rapida ed accurata. Knoweledge Base Navigator rappresenta quindi di un esempio concreto di accesso sicuro e circoscritto ai dati”.
Lorenzo Viganò prende invece in esame una data experience basata sulla creazione di un data catalog: “Vorrei citare il caso di un’azienda del settore servizi che aveva la necessità di integrare dati diversi con nomenclature e accezioni diverse. In questo caso abbiamo realizzato un programma di data governance che finalizzato alla creazione di un catalogo di dati centralizzato e dei relativi metadati, che ne abilita e ne semplifica l’accesso da parte degli analisti, incrementando sia la qualità che la produttività. Il grande vantaggio del data catalog è la garanzia dell’origine dei dati messi a disposizione, che in questo modo sono chiari, robusti e affidabili per design”.
