I big data rappresentano una formidabile forza motrice per innumerevoli organizzazioni. Quali sono i dati di maggior valore? Senza dubbio quelli inerenti alle persone fisiche.
Si tratta di un bacino di informazioni preziose, quasi indispensabili per lo sviluppo di strategie di business efficaci, soprattutto nell’economia post-Covid.
Tuttavia, proprio per il loro grande valore e legame con l’individuo, i big data si prestano a riflessioni profonde e per molti versi indispensabili. Sono tre i punti fondamentali che abbiamo voluto evidenziare.
La trasposizione digitale di un individuo richiede che venga garantita la sua “integrità digitale”. Si tratta di una forma di rispetto morale; inoltre è innegabile che vi siano anche potenziali risvolti legali anche alla luce del GDPR.
La qualità dei dati è un altro punto fermo in una big data strategy. È evidente che un database scarsamente affidabile risulti quasi privo di valore. Certamente nessuna società baserebbe le proprie strategie su dati inaffidabili.
Il terzo pilastro, senza il quale nulla sarebbe possibile, è la sicurezza del dato.
Una sicurezza che va intesa nella sua accezione più ampia. Le organizzazioni devono garantire il rispetto delle normative vigenti, prima di tutto. Inoltre, i data breach sono in costante aumento: la cybersecurity è chiaramente parte della sicurezza. Infine, i dati vanno tutelati anche con adeguate policy di backup e strategie di ridondanza. Un fattore da non sottovalutare per tutti i data center e per le aziende che ne fanno uso.
Su questi argomenti, il nostro interlocutore è Roberto Fraccapani, Head of presales di Sap Italia
L’importanza di una data strategy aziendale
La risposta migliore che si possa dare alla domanda: quali sono i dati di maggior valore? Sono quelli che ci permettono di scoprire informazioni nascoste non visibili senza l’aiuto di strumenti come il machine learning e l’artificial intelligence. Secondo Gartner, entro il 2021, il ruolo di Chief Data Officer (CDO) «sarà una funzione mission-critical al pari dell’Infomation Technology, delle business operations, risorse umane e finanza nel 75% delle grandi imprese».
L’importanza dei dati e delle tecnologie basate sui dati è aumentata in seguito allo scoppio della pandemia da Covid-19. Molte aziende hanno sentito un’intensa pressione per fare un uso migliore dei propri dati e utilizzarli per prevedere eventi futuri e adattare o stravolgere rapidamente piani di lavoro e modelli di business.
Ma non solo, prosegue Fraccapani. Nell’era dell’economia digitale, in costante accelerazione, i clienti richiedono esperienze connesse, affidabili e personalizzate. Le aziende devono quindi essere in grado di fornire questa rilevanza e personalizzazione in ogni punto di contatto digitale e di persona attraverso i canali, dal commercio e marketing alle vendite e ai servizi. I dati relativi alla persona fisica, alle sue preferenze, ai suoi comportamenti (e non solo d’acquisto) ricoprono un valore elevato per l’azienda, che va preservato e alimentato nel tempo. Il rischio dell’obsolescenza è infatti dietro l’angolo.
Le aziende devono dare un senso ai dati sia operativi, cioè determinati dai sistemi tradizionali come ERP e CRM, che esperienziali, cioè derivanti dalle “esperienze” che i clienti hanno vussuto con il brand, e trovare rilevanza nel rumore creato da diversi sistemi e tecnologie. I dati sono al centro della scena e da soli, sono inutili: le aziende hanno bisogno di una strategia, di una governance e di un modello di gestione dei Big Data a loro disposizione efficaci per sfruttare tutte le forme di dati per un uso pratico ed efficiente attraverso catene di approvvigionamento, reti di dipendenti, ecosistemi di clienti e partner.
Big Data come dice la parola stessa “grande” , “enorme” rappresenta solo la prima delle 3 dimensioni fondamentali che definiscono il valore del dato: volume, qualità e utilizzo.
Come in una moltiplicazione: Valore = volume x qualità x utilizzo, se uno dei fattori è 0 il valore totale risulterà nullo.
Non esiste più solo un concetto di supervisione dei Big Data, ma occorre avere una chiara “data strategy” aziendale. Che permetta davvero di ottenere una trasformazione digitale “Data-Driven”.
Una data strategy si articola solitamente in tre momenti.
Identificare i tipi specifici di dati di cui l’azienda ha bisogno e utilizzerà.
In secondo luogo, assegnare la responsabilità di gestione per ogni tipo di dati. Infine, stabilire le procedure per disciplinare l’acquisizione, la raccolta e la gestione di tali dati.
Uno dei principali vantaggi di una strategia e di un’infrastruttura di gestione dei dati aziendali è che riunisce l’organizzazione, coordinando tutte le attività e le decisioni a sostegno dello scopo dell’impresa, ovvero fornire prodotti e servizi di qualità ai clienti in modo efficace ed efficiente.
Le soluzioni di Sap per i big data
I dati sono alla base dei processi gestiti con le soluzioni Sap. Attraverso la Sap Business Technology Platform i clienti possono gestire l’intero ciclo di vita del dato. Includendo database, sviluppo di applicazioni, integrazione, analisi e tecnologie intelligenti, dall’on-premise al cloud.
Sap gestisce il volume dei dati ovvero il datalake con un concetto di “federazione”. Mettendo a disposizione in Sap HANA Cloud diverse tipologie di risorse di archiviazione e gestione del dato in base alla sua temperatura e rilevanza. Garantendo la “prossimità” e la disponibilità alle applicazioni transazionali o analitiche che ne devono sfruttare il contenuto.
La qualità del dato per noi ricopre un’importanza fondamentale e abbiamo una soluzione specifica, Sap Data Warehouse Cloud. Questa soluzione centralizza tutte le sorgenti dati che alimentano un modello di dati unico e condiviso nelle organizzazioni. Lo fa attraverso un’interfaccia business user oriented per dare autonomia agli utenti ma con la certezza del dato live.
A chiusura dell’equazione troviamo il reale utilizzo dei dati che avviene attraverso Sap Analytics Cloud un unico front-end analitico, di pianificazione e per analisi predittive. Questo è il grande valore dell’unicità della nostra strategia, garantire a tutti gli utenti, interni o esterni all’azienda la possibilità di far leva sugli stessi dati, provenienti da sistemi eterogenei, con obiettivi diversi ad esempio per la pianificazione, per scenari di tipo what-if o addirittura sfruttando l’intelligenza degli algoritmi di Machine Learning interni per scoprire in maniera automatica correlazioni e insight nascosti.
La sicurezza dei big data secondo Sap
Ultimo elemento da tenere sotto strettissima osservazione è la sicurezza, non solo dei dati che riguardano le persone e i loro comportamenti sui sistemi informatici per cui esistono soluzioni dedicate come Sap Access Control e Sap Process Control ma anche relativamente ai processi di business che possono essere messi in grave difficoltà dai cyber-attacchi. La sicurezza non riguarda solo i database ma anche il codice applicativo, ad esempio le applicazioni custom scritte all’interno di progetti implementativi per rispondere a specifici requisiti funzionali possono essere un bersaglio per gli attacchi informatici. Per questo motivo, Sap Code Vulnerability Analyzer è uno strumento di scansione del codice statico che aiuta a identificare e correggere le vulnerabilità di sicurezza nel codice custom delle applicazioni Sap prima ancora di portare in produzione le applicazioni evitando così la perdita di dati riservati di clienti e aziende, informazioni sui processi aziendali e sui dati personali.
