4 migliori pratiche per ottimizzare il processo di gestione dei dati
Se la tua azienda è come molte organizzazioni oggi, dispone di alcuni strumenti e procedure per la gestione dei dati. È in grado di raccogliere, elaborare, analizzare e generare report su dati di vario tipo per prendere decisioni aziendali informate.
Ma se sei anche come molte aziende oggi, le tue pratiche di gestione dei dati sono tutt’altro che perfette. Possono essere buone, ma non eccezionali – e vorresti che fossero migliori.
Come puoi effettivamente fare questo? Come puoi trasformare la gestione dei dati da "sufficiente" a "eccezionale"?
Vuoi di più da The CTO Club?
Crea un account gratuito per completare questo articolo e unirti a una comunità di CTO e leader ingegneristici che condividono framework, strumenti e approfondimenti reali per progettare, implementare e scalare tecnologie guidate dall'IA.
Have an account? Log In
Non esistono risposte semplici. Ma ci sono passi pragmatici che le organizzazioni possono intraprendere per ottimizzare la gestione dei dati e l’analitica, come spiega questo articolo.
Definire una gestione dei dati eccezionale
Lascia che inizi affermando qualcosa che potrebbe sembrare ovvio, ma che è facile trascurare: il significato di una gestione dei dati "eccezionale" varia molto.
Dopotutto, ci sono molti modi per essere eccezionali. Forse ottimizzare la produttività dei tuoi data analyst perché hai un team ridotto e sovraccarico è ciò che renderebbe eccezionali i risultati della tua gestione dei dati.
Forse migliorare la qualità dei dati a causa di fonti di dati incoerenti o inaccessibili è una priorità assoluta. Magari invece è migliorare l’accuratezza della reportistica di business intelligence. E così via.
Il punto qui è che il primo passo per decidere come ottimizzare la gestione dei dati è determinare cosa si vuole ottimizzare esattamente. Gli obiettivi possono essere tanti e variano da un’organizzazione all’altra.
Best practice per ottimizzare la gestione dei dati
Detto questo, le strategie fondamentali per migliorare la gestione dei dati sono coerenti indipendentemente dai tipi di miglioramenti che si desiderano ottenere. Ecco alcune di queste pratiche.
1. Puntare a cambiamenti incrementali
Spesso, quando i risultati della gestione dei dati non sono soddisfacenti, la reazione immediata è rivoluzionare tutto. Ad esempio, l’azienda potrebbe assumere un nuovo responsabile o direttore con l’obiettivo di rivoluzionare l’approccio organizzativo alla raccolta, all’elaborazione e all’analisi dei dati.
Questo raramente porta a cambiamenti misurabili e duraturi. Più probabilmente, sostituisce una serie di pratiche subottimali con un’altra, con il rischio aggiuntivo di generare risentimento tra i data analyst e gli ingegneri, che solitamente non amano sentirsi dire che tutto ciò che fanno è sbagliato.
Un approccio migliore consiste nell’introdurre i cambiamenti in modo graduale. Misura i tuoi processi attuali di gestione dei dati, identifica quelli che vuoi aggiornare, aggiorna e poi continua a misurare per confermare che i cambiamenti producano davvero risultati positivi. Un approccio lento e costante è ciò che porta alla vera ottimizzazione.
2. Quantificare il tempo impiegato
Sullo stesso filo conduttore, sapere esattamente quanto tempo richiede svolgere i vari compiti all’interno dei flussi di lavoro di gestione dei dati è fondamentale. Non solo ti aiuta a capire quali attività richiedono più tempo del dovuto, ma anche a stabilire tempistiche accurate per i nuovi progetti.
Per questo motivo, non limitarti a chiedere ai tuoi ingegneri di stimare quanto tempo hanno dedicato a un processo come la preparazione dei dati o la creazione dell’infrastruttura dati. Traccia regolarmente i loro sforzi in modo da avere dati dettagliati e quantificabili.
Vale la pena notare che agli ingegneri spesso non piace che il loro tempo venga monitorato troppo da vicino (e non gliene si può fare una colpa, perché agli esseri umani in generale non piace essere osservati costantemente). Per ridurre questa frizione, sottolinea come la quantificazione del tempo impiegato sia utile anche per il singolo ingegnere, aiutando i responsabili ad evitare di assegnare troppi compiti a una sola persona mentre un altro ingegnere resta inattivo.
Se fatta in modo corretto, una gestione accurata del tempo apporta benefici sia ai lavoratori sia all’azienda nel suo complesso.
3. Ridurre al minimo il tempo di pianificazione
In generale, la maggior parte del tempo del personale dedicato alla gestione dei dati dovrebbe essere impiegato nell’implementazione, non nel pianificare cosa fare. Se i tuoi ingegneri e analisti passano gran parte della giornata in riunione a pianificare sprint (cioè unità di lavoro che si intende completare entro una tempistica definita) o progetti, non sono in grado di offrire il massimo valore, generando un processo di gestione dei dati subottimale.
A questo proposito, lavorare per ridurre il tempo di pianificazione e massimizzare quello di implementazione è uno dei modi per ottimizzare i flussi e i risultati della gestione dei dati. Ad esempio, se la pianificazione degli sprint richiede troppo tempo, valuta di suddividere i tuoi sprint in unità operative più piccole. Così saranno più facili da gestire e pianificare, consentendo al tuo team di concentrarsi sul lavoro concreto anziché solo sulla sua organizzazione.
4. Adattarsi e deviare dai piani
L’ultima best practice fondamentale per ottimizzare la gestione dei dati è non aver paura di discostarsi da procedure o schemi prestabiliti. Anche rispetto agli standard del settore IT, che nessuno potrebbe definire semplici, il mondo della gestione dei dati è particolarmente incoerente e complesso.
Ogni progetto è diverso perché ogni set di dati è diverso. Inoltre, variabili come l'impossibilità di prevedere la qualità dei dati prima di iniziare a processarli e analizzarli possono portare a sfide impossibili da anticipare in anticipo.
Per questo motivo, è importante non legarsi a un insieme specifico di strumenti o processi di gestione dei dati. Bisogna adattarsi e deviare dai piani standard quando necessario. Va bene – e, in un certo senso, è necessario – trattare ogni progetto come un caso unico. Facendo così, non sarà possibile stabilire processi altamente standardizzati e coerenti, ma si ottimizzeranno comunque i risultati, perché si potranno seguire i processi più adatti per ogni singolo progetto.
Massimizzare i Risultati dalla Gestione dei Dati
Per usare una frase fatta, non esiste un approccio universale alla gestione dei dati. Tuttavia, esiste un ideale di gestione dei dati che quasi tutte le organizzazioni condividono: l'obiettivo di rendere la gestione dei dati il più efficiente ed efficace possibile.
Il significato di questa affermazione varia in base agli obiettivi e alle priorità dell'organizzazione, così come alle sfide uniche che si trova ad affrontare. Tuttavia, adottare pratiche come una buona gestione del cambiamento, un attento monitoraggio dei tempi e un manuale operativo altamente flessibile per la gestione dei dati permette di mettere la propria organizzazione nella condizione migliore per ottimizzare la gestione dei dati, qualunque cosa significhi nel vostro caso specifico.
Iscriviti alla newsletter di The CTO Club per ulteriori suggerimenti, strumenti e best practice sulla gestione dei dati.
