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Come trasformare i Data Silos in una Single Source of Truth

Scritto da Christian Tufariello | 15-set-2021 13.08.00

In breve: bisogna diventare un'azienda guidata dai dati. Più facile a dirsi che a farsi, vero? Scopri qual è la strada da percorrere seguendo lo use case di un’azienda manifatturiera globale che si è trasformata in un'organizzazione guidata dai dati.

Trasformare i data silos in una single source of truth (SSOT)

Oggi la mancanza di fonti di dati non è un problema. In un'azienda manifatturiera globale con migliaia di dipendenti in oltre 100 siti di produzione vengono raccolti enormi volumi di dati, sia da un punto di vista qualitativo che quantitativo. Dati ERP, dati di produzione, applicazioni di vendita e finanza, sistemi CRM e HRM... per un totale di oltre 50 fonti di dati.

Le acquisizioni costituiscono una sfida tipica per aziende di queste dimensioni, poiché la maggior parte di questi dati è isolata in silos. Ciò significa che è necessario molto lavoro manuale per governare e analizzare questi dati. Poiché ogni Paese - e anche ogni sito, in alcuni casi - ha le proprie fonti di dati, ognuno riporta le informazioni a modo suo.

Ad esempio, ci sono più di 6 diversi strumenti di reporting in uso, dal più comune Microsoft Excel a strumenti più specializzati e piattaforme legacy come Hyperion e Cognos. Immagina la difficoltà di giungere a delle conclusioni - e di conseguenza di prendere delle decisioni - per l'intero gruppo sulla base di report diversi provenienti da tutti i siti e domini. In media, ci vogliono da 8 a 10 giorni per consolidare i report di vendita e finanziari, il che significa che i dirigenti non ottengono le informazioni di cui hanno bisogno per prendere le decisioni migliori.

Di conseguenza, ci vogliono da 8 a 10 giorni per consolidare i report, il che ha un forte impatto sulla buona riuscita del processo decisionale.

L'obiettivo ultimo?
Creare un ecosistema IT centrale presso la sede principale dell'azienda. Con tutti i dati unificati e raccolti in una piattaforma è possibile prendere decisioni rapide e informate a livello di gruppo. Ma non solo, una piattaforma dati è assolutamente necessaria per un approccio alla produzione a prova di futuro, e per aprire la strada all'advanced analytics e all'Industria 4.0.

Creare una piattaforma dati basata sul cloud

Il nostro cliente ha identificato tre passi per raggiungere questo approccio guidato dai dati:

Passo 1: Definire una data strategy esecutiva
Per ottenere i benefici di un approccio data-driven, è essenziale definire una data strategy per garantire che l'intera leadership esecutiva comprenda e supporti l'approccio. Questa strategia consiste in due pilastri:

01.

Data governance

Quali dati sono disponibili?
Come vengono raccolti e conservati?
Qual è il livello di qualità e sicurezza?

Scopri di più sulla data governance e su come rendere i dati gestibili.

02.

Analisi dei dati

Come vengono applicati i dati per migliorare le decisioni, sbloccare informazioni e sviluppare nuove applicazioni e tecnologie?

Scopri di più sulla business intelligence e su come prendere le giuste decisioni in base ai dati.

 

Passo 2: Implementare una piattaforma dati basata sul cloud
La piattaforma dati deve supportare e rispondere a questi requisiti:

  • Scalabilità: deve essere in grado di crescere con le esigenze di dati dell'azienda
  • Accessibilità globale per tutti gli utenti
  • PaaS e SaaS prima di tutto per concentrarsi sull'implementazione di nuovi casi d'uso consentendo l'innovazione
  • BI self-service, per un reporting personalizzato con la giusta governance e adozione
  • Data as a service, per integrare nuove fonti di dati in modo rapido e sicuro

Passo 3: Creare un competence center agile e centralizzato su dati e AI
La tecnologia è solo una parte dell'equazione. Un'azienda veramente data-driven adatta i suoi processi alle informazioni ricavate dai dati e crea nuove innovazioni e miglioramenti dall'interno. Come devono essere integrati i diversi Paesi? Qual è il modo migliore per cambiare la mentalità delle persone che sono abituate al "vecchio modo" di lavorare? Parte della soluzione è creare un competence center: un team focalizzato sui dati all'interno dell'azienda che stimoli la nascita di nuove idee e che guidi le tecnologie o i miglioramenti futuri.

Questo competence center ha numerosi compiti:

  • Funge da fucina di sviluppo dati agile
  • Centralizza i dati e la conoscenza analitica in azienda
  • Supporta e aiuta la data community
  • Assicura la user adoption

Processi a prova di futuro

Abbiamo investito nella piattaforma dati, ma quali sono i ritorni?
Il vantaggio di una piattaforma dati basata sul cloud è duplice. Non solo il gruppo può prendere decisioni più rapide e informate, ma l'infrastruttura agile e scalabile della piattaforma e l'architettura basata sui servizi offrono un'imbattibile livello sicurezza. Di conseguenza, è possibile implementare e aggiornare ogni volta che è necessario.

Report consolidati
Invece di 8-10 giorni, i report ora impiegano solo un giorno per raggiungere il livello esecutivo. Questo significa decisioni strategiche più rapide.

Informazioni centralizzate
Che i dati provengano da HR, finanza, salute e sicurezza o altri domini, tutti i flussi di dati sono stati migrati in un'unica piattaforma dati. Con i dati as-a-service, nuove fonti dati possono essere facilmente integrate.

BI self-service
Più di 1.000 utenti hanno ora accesso a uno strumento di BI self-service. Non hanno bisogno di sprecare tempo a creare innumerevoli file Excel. Le informazioni sono proprio lì, così i dipendenti possono concentrarsi sull'analisi e sulle azioni da intraprendere.

Accessibilità globale
La moderna piattaforma dati è ora disponibile a livello globale, pronta per l'IoT, a prova di futuro e scalabile.

Una piattaforma dati e molto di più

Anche se le sfide immediate sono state affrontate, un'organizzazione guidata dai dati non dovrebbe adagiarsi sugli allori. In un panorama in continua evoluzione, una buona piattaforma dati rende anche un’azienda solida e pronta ad abbracciare rapidamente nuovi sviluppi.

L'azienda manifatturiera continua a cercare nuove tecnologie che mantengano il gruppo sulla giusta strada. Quando si introducono casi d'uso come la manutenzione predittiva o la quality assurance, nuovi tipi di dati devono essere trasferiti per esempio IoT, sensori, PLC e altro. Questi nuovi tipi di flussi di dati devono essere facilmente analizzati e integrati nella piattaforma dati esistente.

Il nostro team guida le aziende sulla strada per diventare imprese guidate dai dati. L'azienda manifatturiera ha applicato la Cegeka reference architecture come modello.

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