Perchè alle medie imprese serve una strategia basata sui dati

I dati sono una risorsa e una funzionalità strategica anche per le medie imprese, che pure sinora hanno preferito concentrarsi sulla relazione diretta con i clienti

Pubblicato il 29 Apr 2019

data ingestion

E’ sotto gli occhi di tutti che la diffusa digitalizzazione dei processi, delle cose e delle interazioni umane, la disponibilità di piattaforme, tecnologiche dall’elevata performance, il cloud, i dati e i servizi analitici (in due parole: la Digital Transformation) hanno dischiuso nuove opportunità alle aziende, grazie alla possibilità di estrarre informazioni di valore dai dati in proprio possesso.  L’utilizzo intensivo di dati può infatti permettere non solo di garantire maggiore efficienza e produttività, ma anche di aumentare il fatturato, accelerare l’innovazione e aprire nuove opportunità di business.

Una strategia che sinora è stata adottata soprattutto dalle imprese di grandi dimensioni, ma è evidente che anche le medie imprese devono essere della partita. Anche perchè, dato l’aumento vertiginoso del numero di fonti di dati provenienti da applicazioni interne e servizi basati sul cloud, la complessità della gestione dei dati può crescere in modo esponenziale anche per questa tipologia di imprese, se non viene trattata come una priorità strategica. Eppure sinora le medie imprese hanno soprattutto adottato un approccio incentrato sulla relazione peculiare con i clienti, che però non entra necessariamente in conflitto con una strategia basata sull’impiego razionale dei dati a disposizione.

Scarica il White Paper di IDC e scopri perchè i dati stiano acquisendo un valore crescente nella gestione delle medie imprese

In particolare, secondo questa analisi di IDC fornita da SAP, ci sono sei punti che tutte le medie imprese possono e devono adottare:

  1. integrare rapidamente i dati divenuti recentemente disponibili o fonti di dati inattivi con il resto dei dati.
  2.  Rendere rapidamente operativi i nuovi KPI e i bisogni dell’azienda per la transizione alle nuove metriche.
  3. Avere una conoscenza completa degli asset di dati esistenti, incluso un catalogo che contenga l’archivio
    dei dati master e dei metadati gestiti.
  4.  Rispondere rapidamente alle nuove normative, incluse eventuali richieste di informazioni da parte
    dei governi.
  5.  Sviluppare e implementare rapidamente nuovi cruscotti, report o applicazioni analitiche per dirigenti,
    manager e analisti aziendali, nonché per i dipendenti operativi e a contatto con i clienti.
  6. Incorporare rapidamente gli insight nelle applicazioni operative senza dover riorganizzare l’intera
    infrastruttura software esistente, ed esporli al personale di front-line contestualizzati e in-process.

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