Tutto quello che devi sapere sulla gestione dei dati aziendali

Gestire, archiviare e utilizzare correttamente i dati è importante nel mondo degli affari del 2024. L’Enterprise Data Management (EDM) è una strategia chiave. Aiuta a prendere decisioni e pianificare assicurandosi che i dati siano corretti, facili da ottenere e sicuri. Questa guida esamina da vicino i sistemi di gestione dei dati aziendali (EDMS). Copre le parti principali, come l'EDM è diverso dal Master Data Management (MDM) e come scegliere la migliore soluzione EDM. Inoltre, condivide approfondimenti dai report Magic Quadrant di Gartner. Questi report mostrano le migliori soluzioni e le nuove tendenze. Aiutano le aziende a orientarsi nel complesso mondo dell'EDM.

Che cos'è la gestione dei dati aziendali?

Fondamentalmente, l’EDM prevede la definizione di politiche, pratiche e procedure per gestire il ciclo di vita dei dati. Ciò include integrazione, qualità, governance e gestione dei dati, con l'obiettivo di fornire una visione unica e unificata dei dati in tutta l'azienda. Un EDM efficace consente alle aziende di sfruttare la potenza dei propri dati, migliorando le relazioni con i clienti, ottimizzando le operazioni e promuovendo l'innovazione.

Nel contesto del marketing, l'EDM è fondamentale per ottenere informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti, sulle tendenze del mercato e sull'efficacia delle strategie di marketing. Supporta iniziative di marketing mirate, migliora l'esperienza dei clienti e, in definitiva, contribuisce alla crescita dei ricavi.

I pilastri della gestione dei dati aziendali

Al centro di un'efficace gestione dei dati aziendali (EDM) si trovano i pilastri fondamentali che garantiscono l'integrità, l'accessibilità e la sicurezza dei dati di un'organizzazione. Questi pilastri sono essenziali per creare un solido framework EDM che supporti il ​​processo decisionale basato sui dati e le operazioni aziendali strategiche.

Governance dei dati

La governance dei dati rappresenta un pilastro fondamentale nel quadro della gestione dei dati aziendali. Si tratta di definire chi ha autorità e controllo sulle risorse di dati e come tali risorse vengono utilizzate e mantenute.

Il fondamento della governance dei dati risiede nella creazione di linee guida chiare per l'utilizzo dei dati, gli standard di qualità dei dati e la conformità ai requisiti legali e normativi. Questo approccio strutturato aiuta a mitigare i rischi, garantire la riservatezza dei dati e migliorare le capacità decisionali fornendo alle parti interessate dati affidabili e coerenti.

Qualità dei dati

La qualità dei dati è un pilastro fondamentale dell'EDM, in quanto si concentra sull'accuratezza, la coerenza e l'affidabilità dei dati di un'organizzazione. Comprende processi e policy che garantiscono che i dati siano adatti all'uso previsto, esenti da errori e completi.

Nel campo della qualità dei dati, gli sforzi sono diretti verso pratiche regolari di pulizia, convalida e arricchimento dei dati. Queste attività aiutano a identificare e correggere imprecisioni, duplicazioni e incoerenze nei dati.

• La pulizia dei dati prevede la rimozione di errori e incoerenze, come errori di battitura o informazioni obsolete, garantendo l'accuratezza dei dati.
• I processi di convalida confrontano i dati con una serie di regole o parametri di riferimento per confermarne l'affidabilità e la pertinenza, individuando errori che la pulizia potrebbe non rilevare.
• L'arricchimento migliora i dati aggiungendo ulteriori informazioni pertinenti, fornendo una visione più completa.

Insieme, queste attività sono essenziali per salvaguardare la qualità dei dati utilizzati per il processo decisionale e la pianificazione strategica.

Improvado è una piattaforma ETL specifica per il marketing che aiuta i marchi a migliorare la qualità dei dati senza la necessità di competenze tecniche approfondite. Automatizza le fasi di estrazione e trasformazione, garantendo coerenza e accuratezza dei dati su diversi canali e piattaforme. Con Improvado, le aziende possono integrare dati provenienti da più fonti in una visione unificata, riducendo significativamente le possibilità di errori e duplicazioni.

Integrazione dei dati

L'integrazione dei dati è un pilastro cruciale dell'Enterprise Data Management (EDM), in quanto si concentra sulla fusione di dati provenienti da fonti disparate in un sistema coeso e unificato. Questo processo è fondamentale per le organizzazioni che desiderano acquisire una visione olistica delle proprie operazioni, delle interazioni con i clienti e delle tendenze del mercato.

Un'efficace integrazione dei dati consente l'accesso e l'analisi senza interruzioni dei dati raccolti su varie piattaforme, dipartimenti e fonti esterne. Elimina i silos, garantendo che i decisori e gli analisti possano fare affidamento su set di dati completi e accurati per informare le decisioni strategiche.

Ancora una volta, gli strumenti ETL sono fondamentali per un’integrazione dei dati di successo. Automatizzano il processo di consolidamento, riducono al minimo gli errori e mantengono l'integrità dei dati. Ad esempio, Improvado fornisce oltre 500 connettori dati API predefiniti e origini dati flat, ovvero funzionalità per raccogliere dati da un foglio di calcolo. Improvado facilita ulteriormente l'integrazione e l'automazione dei dati offrendo modelli di estrazione dei dati, fino a 5 anni di caricamento dei dati storici e sincronizzazione oraria dei dati.

La sicurezza dei dati

La sicurezza dei dati è un altro componente fondamentale della gestione dei dati aziendali che garantisce la protezione dei dati da accessi non autorizzati, violazioni e altre minacce. Incorpora una serie di tecnologie, politiche e pratiche appositamente progettate per proteggere le informazioni digitali durante tutto il loro ciclo di vita, dalla creazione e archiviazione alla trasmissione e smaltimento.

Nel panorama attuale, in cui le violazioni dei dati possono avere un impatto significativo sulla stabilità finanziaria e sulla reputazione aziendale, sono essenziali solidi protocolli di sicurezza dei dati. Le misure chiave includono tecniche di crittografia avanzate, rigorosi controlli di accesso, formazione continua sulla sicurezza per i dipendenti e rispetto degli standard di conformità normativa come GDPR e HIPAA.

Gestione dei metadati

La gestione dei metadati si concentra sull'organizzazione e sull'amministrazione dei descrittori di dati che forniscono informazioni su varie risorse di dati. Questo processo prevede la categorizzazione e la catalogazione dei dati per garantire che possano essere facilmente individuati, accessibili e utilizzati in modo efficace.

Una gestione efficace dei metadati migliora la rilevabilità dei dati, ne semplifica l'interpretazione e garantisce la coerenza tra diversi sistemi e processi. Serve come tabella di marcia per decisori e analisti, consentendo loro di comprendere il contesto, la fonte e la qualità dei dati su cui fanno affidamento per la pianificazione e l'analisi strategica.

Standardizzando i metadati all'interno di un'organizzazione, i marchi possono semplificare l'integrazione dei dati, migliorare la qualità dei dati e facilitare la conformità agli standard di governance dei dati. L’implementazione di una solida strategia di gestione dei metadati consente alle organizzazioni di massimizzare l’utilità delle proprie risorse di dati, promuovendo una cultura di processo decisionale informato ed efficienza operativa.

Gestione del ciclo di vita dei dati

La gestione del ciclo di vita dei dati si concentra sulla gestione efficace dei dati dalla loro creazione o acquisizione fino al loro ritiro.

Comprende diverse fasi critiche, ciascuna delle quali richiede una gestione precisa per garantire l'integrità e l'utilità dei dati. A partire dalla creazione o acquisizione dei dati, questa fase prevede l'acquisizione accurata dei dati da varie fonti, comprese transazioni, interazioni e output dei sensori. L’obiettivo qui è garantire la qualità iniziale e la pertinenza dei dati.

La fase successiva, ovvero l'archiviazione e la manutenzione dei dati, affronta l'archiviazione sicura ed efficiente dei dati in database, data lake o ambienti cloud. Durante questa fase, i dati vengono organizzati, indicizzati e resi accessibili agli utenti autorizzati, pur essendo protetti da accessi non autorizzati o violazioni. Vengono eseguiti controlli e aggiornamenti regolari per mantenere l'accuratezza e la pertinenza dei dati nel tempo.

L’utilizzo dei dati implica l’analisi dei dati per ricavare approfondimenti e supportare il processo decisionale. Ciò include l'esecuzione di query, la generazione di report e l'applicazione di modelli di analisi. In questa fase è fondamentale applicare metodologie appropriate per garantire che l'analisi dei dati fornisca informazioni accurate e utilizzabili.

Infine, entrano in gioco l’archiviazione e la cancellazione dei dati quando i dati raggiungono la fine della loro vita utile. Le politiche per la conservazione dei dati, basate su requisiti legali, normativi e aziendali, determinano la durata della conservazione dei dati. Dopo questo periodo, i dati devono essere archiviati in modo sicuro per riferimento futuro o eliminati in modo sicuro per proteggere le informazioni sensibili e gestire in modo efficiente i costi di archiviazione.

Una gestione efficace del ciclo di vita dei dati richiede una combinazione di tecnologie, processi e policy.

Selezione di una soluzione di gestione dei dati aziendali

Investire in una soluzione di gestione dei dati aziendali è un viaggio. Semplifica la governance, la qualità, l'integrazione e la sicurezza dei dati. Scegliere la giusta soluzione EDM è fondamentale. Garantisce una gestione efficace dei dati in tutta l'azienda. Ciò supporta un migliore processo decisionale e il rispetto delle normative.

Ecco i passaggi chiave per la scelta di una soluzione EDM.

1. Valuta le tue esigenze e i tuoi obiettivi relativi ai dati

• Identificare i tipi di dati chiave: comprendere i tipi di dati gestiti dalla propria organizzazione, inclusi dati relativi a clienti, prodotti, finanziari e operativi.
• Definisci i tuoi obiettivi: cosa spera di ottenere la tua organizzazione con una soluzione EDM? Gli obiettivi possono includere una migliore qualità dei dati, un migliore processo decisionale, conformità normativa ed efficienza operativa.

2. Valutare le capacità di governance dei dati

• Framework di governance dei dati: cerca soluzioni che offrano solidi framework di governance dei dati, consentendo la definizione e l'applicazione di policy e standard sui dati.
• Ruoli e autorizzazioni utente: assicurati che la soluzione fornisca un controllo granulare sull'accesso degli utenti a diversi tipi di dati.

3. Considerare l'integrazione dei dati e le caratteristiche di qualità

• Integrazione con i sistemi esistenti: la soluzione deve integrarsi perfettamente con i database e le applicazioni software esistenti per consolidare e gestire i dati in modo efficace.
• Strumenti per la qualità dei dati: le funzionalità essenziali includono la pulizia dei dati, la deduplicazione, la convalida e l'arricchimento per mantenere un'elevata qualità dei dati.

4. Cerca scalabilità e flessibilità

• Architettura scalabile: scegli una soluzione in grado di crescere insieme alla tua organizzazione, gestendo quantità crescenti di dati e utenti senza degrado delle prestazioni.
• Opzioni di distribuzione flessibili: valuta se le opzioni di distribuzione basate su cloud, locali o ibride si adattano meglio alle esigenze della tua organizzazione.

5. Rivedere le misure di sicurezza e conformità

• Sicurezza dei dati: la soluzione deve includere robuste funzionalità di sicurezza, come crittografia, controlli di accesso e audit trail, per proteggere i dati sensibili.
• Supporto per la conformità: assicurati che supporti la conformità alle normative pertinenti (ad esempio GDPR, HIPAA) attraverso funzionalità come l'anonimizzazione dei dati e la gestione del consenso.

6. Verificare le funzionalità di analisi e reporting

• Analisi avanzata: alcune soluzioni EDM offrono strumenti di analisi integrati, consentendo alle organizzazioni di ricavare informazioni direttamente dai dati gestiti.
• Strumenti di reporting: le funzionalità di reporting sono importanti per monitorare la qualità dei dati, la conformità e le metriche di governance.

7. Valutare il supporto dei fornitori e la comunità

• Supporto dei fornitori: cerca fornitori che offrano un supporto completo, tra cui formazione, assistenza per l'implementazione e supporto tecnico continuo.
• Comunità di utenti: una vivace comunità di utenti può fornire preziosi approfondimenti, best practice e assistenza per la risoluzione dei problemi.

8. Considera il costo totale di proprietà

• Modello di prezzo: comprendere la struttura dei prezzi, inclusi eventuali costi iniziali, tariffe di abbonamento e addebiti per utenti o funzionalità aggiuntivi.
• Ritorno sull'investimento: considerare il potenziale della soluzione per ridurre i costi, migliorare l'efficienza e favorire un migliore processo decisionale a lungo termine.

I migliori strumenti di gestione dei dati aziendali

Quando scelgono una soluzione EDM, le aziende hanno bisogno di uno strumento che si adatti alle esigenze attuali e cresca con loro. Ecco alcuni dei migliori strumenti EDM e le loro caratteristiche principali.

Alazione

Alation si distingue come uno strumento leader nello spazio Enterprise Data Management (EDM), progettato per migliorare la scoperta, la governance e l'alfabetizzazione dei dati nelle organizzazioni. Funziona come un catalogo di dati completo che consente agli utenti di trovare, comprendere e fidarsi dei dati di cui hanno bisogno per i loro progetti di analisi.

Uno dei punti di forza principali di Alation è la sua piattaforma collaborativa, che consente agli utenti di diversi dipartimenti di contribuire con conoscenze, curare dati e condividere approfondimenti. Questo approccio collaborativo garantisce che i dati siano accessibili, compresi e utilizzati in modo efficace all'interno dell'azienda.

Alation eccelle anche nell'automazione della governance dei dati. Fornisce funzionalità affidabili per la gestione delle policy sui dati, degli standard e delle normative sulla privacy, rendendo più semplice per le organizzazioni conformarsi alle normative di settore come GDPR e CCPA.

Ideale per: aziende che necessitano di funzionalità avanzate di rilevamento e governance dei dati.

Erwin Modellatore dati

Erwin Data Modeler è un altro strumento popolare all'interno del framework Enterprise Data Management (EDM), specializzato nella creazione e gestione di architetture di dati complesse.

Una caratteristica chiave di Erwin Data Modeler sono le sue robuste capacità di modellazione dei dati. Consente la costruzione di modelli di dati logici, fisici e concettuali, facilitando una chiara comprensione e organizzazione delle strutture dei dati. Questo processo di modellazione è fondamentale per garantire l'integrità e la coerenza dei dati, in particolare in ambienti complessi che coinvolgono più database e sistemi.

Inoltre, Erwin Data Modeler supporta la standardizzazione e la governance dei dati consentendo la definizione di dizionari e standard di dati che possono essere applicati a tutti i modelli. Ciò garantisce che le definizioni, le regole e le strutture dei dati rimangano coerenti, il che è fondamentale per la conformità normativa e la gestione della qualità dei dati.

Ideale per : organizzazioni alla ricerca di potenti strumenti di modellazione dei dati e progettazione di database.

Informatica

Informatica è nota per la sua capacità di facilitare la perfetta integrazione dei dati tra varie fonti, sia on-premise che nel cloud, rendendola uno strumento vitale per le organizzazioni che devono affrontare le complessità dei moderni ecosistemi di dati.

Fondamentalmente, Informatica fornisce solide soluzioni di integrazione dei dati, inclusi processi ETL (estrazione, trasformazione, caricamento) essenziali per consolidare dati provenienti da fonti disparate in un formato unificato.

Informatica fornisce inoltre funzionalità di gestione della qualità dei dati, inclusi strumenti sofisticati per la pulizia, la profilazione e la garanzia dell'accuratezza dei dati. Questa attenzione alla qualità è fondamentale per le imprese che desiderano basare le proprie decisioni strategiche su dati solidi e privi di errori.

Ideale per : grandi imprese con ambienti dati complessi e strategie cloud-first.

Governance dei dati anagrafici SAP

SAP Master Data Governance (MDG) è uno strumento fondamentale nell'ambito dell'Enterprise Data Management (EDM), appositamente studiato per semplificare la gestione e la governance dei dati anagrafici di un'organizzazione. Questa applicazione è progettata per garantire l'uniformità, l'accuratezza e la responsabilità dei dati master all'interno di un'azienda, rendendola una risorsa essenziale per le aziende che cercano di mantenere elevati standard di qualità dei dati.

SAP MDG facilita il controllo e la governance centralizzati dei domini dei dati master, come clienti, prodotti, dipendenti e fornitori, consentendo alle aziende di creare un'unica fonte di verità. Questo consolidamento è fondamentale per eliminare i silos di dati e le incoerenze, il che, a sua volta, migliora l’efficienza operativa e l’accuratezza del processo decisionale.

SAP MDG è inoltre dotato di solidi framework e flussi di lavoro di governance dei dati che consentono alle aziende di semplificare i processi di creazione, modifica e approvazione dei dati. Questi flussi di lavoro non solo migliorano la qualità dei dati, ma garantiscono anche la conformità alle politiche e alle normative sui dati interne ed esterne.

Ideale per : organizzazioni che utilizzano ecosistemi SAP e necessitano di una solida governance dei dati e di gestione della qualità.

Gestione dei dati master IBM InfoSphere

IBM InfoSphere Master Data Management è una soluzione sofisticata progettata per centralizzare, semplificare e migliorare la gestione dei dati aziendali critici attraverso sistemi e processi complessi.

Questo strumento eccelle nella creazione di un hub di dati master unificato, consentendo alle organizzazioni di gestire, consolidare e sincronizzare i dati master indipendentemente da dove risiedono, sia in sistemi basati su cloud che on-premise. L'obiettivo è eliminare i silos di dati, ridurre le incoerenze e garantire che tutti i dipartimenti e le unità aziendali operino con lo stesso set di informazioni accurate e aggiornate.

IBM InfoSphere MDM supporta un'ampia gamma di domini di dati e utilizza algoritmi avanzati per pulire, abbinare e deduplicare i dati. Questo processo garantisce l'elevata qualità e affidabilità dei dati master, essenziali per l'eccellenza operativa, la conformità normativa e un processo decisionale informato.

Inoltre, InfoSphere MDM è noto per le sue opzioni di implementazione flessibili, inclusi modelli on-premise, cloud e ibridi, che soddisfano le esigenze specifiche e le infrastrutture IT di diverse organizzazioni. Presenta inoltre forti capacità di governance e stewardship, che consentono alle aziende di definire e applicare in modo efficace politiche e regole sui dati.

Ideale per : grandi imprese con requisiti complessi di gestione dei dati su più domini di dati.

Migliorato

Improado è una soluzione di gestione dei dati aziendali intuitiva e basata sull'intelligenza artificiale, pensata appositamente per l'integrazione e la gestione dei dati di marketing.

Si distingue per la sua capacità di automatizzare il consolidamento dei dati provenienti da un'ampia gamma di piattaforme, canali e database di marketing, offrendo agli esperti di marketing e agli analisti una visione unificata del proprio panorama di dati senza la necessità di un ampio coinvolgimento dell'IT.

Un vantaggio fondamentale di Improvado è la sua ampia connettività, con supporto per oltre 500 piattaforme di marketing e vendita, fonti offline e online. Questa funzionalità garantisce che le aziende possano amalgamare facilmente dati provenienti da sistemi diversi, inclusi social media, piattaforme pubblicitarie digitali, sistemi CRM e altro ancora, in un set di dati coeso pronto per l'analisi.

Una delle caratteristiche distintive di Improvado è la sua flessibilità nella trasformazione e normalizzazione dei dati. La piattaforma consente agli utenti di automatizzare la mappatura e la trasformazione dei dati, garantendo che i dati provenienti da fonti diverse possano essere armonizzati in un formato coerente. Questo processo è fondamentale per un'analisi e un reporting accurati su più canali.

Ideale per: aziende che desiderano migliorare la gestione dei dati con uno strumento potente e facile da usare.

Domande frequenti