L’uso dei dati nella gestione aziendale ha benefici noti e ampiamente riconosciuti. Tuttavia, le aziende oggi si trovano ad affrontare una nuova sfida: la moltiplicazione delle fonti di dati, dovuta a una presenza sempre più pervasiva del digitale all’interno dei processi aziendali.

In questo contesto, l’integrazione dei dati, ovvero la capacità di aggregare e armonizzare le informazioni provenienti da sistemi diversi, diventa cruciale per garantire l’efficienza, sia dal punto di vista strettamente operativo, sia da quello decisionale. Ma cosa si intende esattamente per integrazione dei dati e in quali situazioni è possibile applicarla? E soprattutto, perché è così importante?

Per comprenderlo appieno, facciamo un passo indietro: è ormai evidente che l’efficacia di un approccio data-driven è strettamente legata alla qualità dei dati stessi. Questo concetto non è più solo teorico o accademico, ma ha ricadute tangibili sul business.

Una ricerca relativa al mercato italiano¹, in collaborazione con gli Osservatori del Politecnico di Milano, evidenzia come attualmente solo il 20% delle aziende sia consapevole dei costi derivanti da una scarsa data quality.

data driven

L’avanzata dell’intelligenza artificiale sta contribuendo ad aumentare la consapevolezza in questo ambito: tra le realtà che stanno approcciando l’AI, infatti, la percentuale di quelle consapevoli dei costi legati alla scarsa qualità del dato sale al 41%.

L’integrazione dei dati rappresenta senza dubbio una strategia efficace per proteggersi da questo problema: un approccio corretto, infatti, richiede una serie di passaggi preliminari volti proprio a eliminare ridondanze e difformità, creando un corpus uniforme e normalizzato, tipicamente attraverso un data lake.

Definizione corrente di integrazione dei dati

L’integrazione dei dati è il processo di combinazione di informazioni provenienti da fonti diverse per creare una visione unificata e coerente. Questo approccio implica l’aggregazione, la trasformazione e la standardizzazione dei dati, rendendoli accessibili e utilizzabili in modo trasversale all’interno dell’azienda. Gli strumenti di integrazione consentono di abbattere i silos informativi e di creare una Single Source of Truth, una fonte unica e affidabile per l’intera organizzazione.

Esistono diverse possibili tecniche per raggiungere la data integration, fra le quali ricordiamo le quattro più diffuse:

  • ETL (Extract, Transform, Load): un metodo tradizionale che prevede l’estrazione dei dati dai sistemi sorgente, la loro trasformazione e il caricamento in un database o data warehouse di destinazione;
  • ELT (Extract, Load, Transform): una variante dell’ETL in cui i dati vengono prima caricati nel sistema di destinazione e successivamente trasformati secondo necessità;
  • Data Virtualization: fornisce una vista virtuale dei dati senza spostarli fisicamente, in questo modo sono accessibili e integrati in tempo reale;
  • Data Federation: combina dati provenienti da diverse fonti, presentandoli come un’unica fonte, spesso attraverso uno o più layer di virtualizzazione.

Queste tecniche rendono più semplice il consolidamento delle informazioni e abilitano analisi avanzate e l’adozione di tecnologie come l’intelligenza artificiale e il machine learning.

Approcci all’integrazione dei dati

L’integrazione dei dati è realizzabile in diverse circostanze, a condizione che vi siano sistemi compatibili o in grado di comunicare attraverso protocolli standard. I principali approcci includono:

  • Integrazione manuale: utile per contesti di piccola scala, dove è sufficiente combinare poche fonti di dati. Questo approccio è poco scalabile e richiede tempo.
  • Integrazione middleware: utilizza software intermedi che fungono da ponte tra applicazioni e sistemi, facilitando lo scambio di informazioni in modo automatico.
  • Data warehouse: concentra i dati in un unico repository centralizzato, dove possono essere analizzati e interrogati.

Nella realtà odierna, soprattutto in ambito produttivo, è possibile intervenire sui sistemi per rendere i dati utilizzabili: una buona piattaforma di integrazione dati dispone solitamente di tutti gli strumenti necessari. In questo modo sarà possibile far convergere i dati in una advanced analytics platform.

Da qui, con il supporto di esperti e consulenti come quelli messi a disposizione dei propri clienti da Regesta Lab, è possibile valorizzare i dati aziendali in base alle esigenze specifiche di ogni realtà e settore.

Vantaggi dell’integrazione dei dati

I benefici dell’integrazione dei dati si estendono praticamente a ogni ambito della gestione aziendale in cui sia necessario prendere decisioni, anche di carattere operativo, basate sulle informazioni. Più queste sono complete e accurate, migliore sarà il risultato finale. Riassumiamo qui i vantaggi più interessanti e generalmente applicabili:

Decisioni basate sui dati: la single source of trust consente di prendere decisioni informate e riduce il rischio di errori dovuti a dati incoerenti, incompleti o di scarsa qualità.

Efficienza operativa: una volta eliminati i silos informativi e risolto il problema dei dati duplicati o ridondanti, il beneficio si estende all’efficienza e alla riduzione dei tempi operativi, oltre naturalmente alla riduzione delle risorse necessarie per calcoli ed elaborazioni.

Personalizzazione: anche nel campo della customer experience o della user experience in generale, l’integrazione dei dati provenienti da diversi touchpoint permette di comprendere meglio le esigenze di clienti o utenti e di offrire esperienze su misura.

Maggiore conformità normativa: un sistema integrato facilita la gestione e il monitoraggio dei dati in conformità con le normative vigenti.

Supporto all’innovazione: grazie all’accesso a dati completi e aggiornati, le aziende possono implementare tecnologie avanzate e sviluppare nuove opportunità di business in modo più agile e consapevole.

In questi casi, la data integration, grazie alla sua capacità di abbattere i silos informativi e democratizzare il dato all’interno dell’azienda, manifesta tutto il suo potenziale e diventa un elemento abilitante per le aziende che vogliono orientarsi verso un approccio sempre più data-driven.

Data integration: informazioni più efficaci per decisioni migliori

L’integrazione dei dati dovrebbe essere un passaggio preliminare e fondamentale per tutte le aziende che intendono abbracciare la filosofia data-driven, ma non solo: anche le realtà alla ricerca di una maggiore efficienza operativa possono trarne beneficio, soprattutto grazie alla razionalizzazione delle risorse che questa presuppone.

La Data Integration, infine, è alla base della maggior parte delle soluzioni offerte da Regesta Lab per l’efficienza aziendale e la riduzione dei costi, dalla riduzione di scarti e fermi macchina fino all’analisi dei comportamenti di acquisto. Avere visibilità completa sui propri dati e l’opportunità di metterli a valore significa ottenere un importante vantaggio competitivo.

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Nota ¹: Corrierecomunicazione.it