Il glossario definitivo dei dati per i leader aziendali

La quantità di dati generati in tutto il mondo raddoppierà ogni 12 ore entro il 2025. Sarà quindi necessario mettere tutti in condizione di poter gestire l’enorme volume di dati che transitano nella tua organizzazione, non soltanto gli esperti in materia di dati. L’intelligenza artificiale (AI) aiuterà i team a ricavare preziosi insight dal mare di informazioni disponibili ma, per apprendere e migliorare i processi decisionali, l’AI ha bisogno, a sua volta, di dati. Abbiamo quindi creato un glossario di termini legati al mondo dei dati affinché tutti nella tua organizzazione, dai senior leader ai singoli operatori, possano acquisire un buon livello di alfabetizzazione dei dati (data literacy). 

Una maggiore familiarità con questi termini fondamentali consentirà a te e ai tuoi team, indipendentemente dalle loro abilità tecniche, di parlare dei dati con più sicurezza e di capire come utilizzarli al meglio per creare valore di business.

Termini sui dati per argomento

Elaborazione batch

Si parla di elaborazione batch quando un computer esegue automaticamente un’attività o un gruppo di attività ripetitive su un volume elevato di dati, gestendole come se fossero una sola unità anziché operazioni separate. Può risultare inefficiente eseguire singolarmente alcune attività che richiedono un uso intensivo del processore; con l’elaborazione batch, i processi di dati vengono eseguiti insieme, spesso al di fuori delle ore di punta per non consumare tutte le risorse di calcolo a disposizione.

• Cosa significa per i clienti: quando le operazioni, come l’elaborazione degli ordini, vengono eseguite in modalità batch, i clienti beneficiano di tempi di risposta più rapidi rispetto alla gestione individuale dei processi, oltre a ottenere risultati più accurati e coerenti. 
• Cosa significa per i team: i team possono risparmiare riducendo al minimo i costi generali necessari per eseguire singolarmente le attività e ottenere un controllo della qualità più coerente applicando regole di business standard al processo batch.

Business analytics

Per business analytics si intende il processo che utilizza i dati per testare ipotesi e fare previsioni o prendere decisioni più informate che spesso riguardano le performance future. La business analytics è incentrata sull’analisi predittiva, il che significa che i dati vengono modellati e analizzati per individuare nuovi insight e anticipare le tendenze.

• Cosa significa per i clienti: i clienti beneficiano di esperienze migliori sotto tutti i profili, ricevendo consigli personalizzati sui prodotti e messaggi di marketing mirati, inviati nel momento opportuno.
• Cosa significa per i team: la business analytics consente ai team di stare sempre un passo avanti, aiutandoli a creare previsioni più accurate e a prendere decisioni più efficaci in termini di pianificazione delle risorse, previsioni della domanda, valutazione dei rischi e non solo. 

Business intelligence

La business intelligence è il processo che riunisce grandi quantità di dati per ottenere, in qualsiasi momento, un’istantanea della performance da cui ricavare insight fruibili in grado di guidare le decisioni. La business intelligence è descrittiva, ovvero fornisce una “descrizione” di ciò che accade, o è accaduto, in un determinato momento.

• Cosa significa per i clienti: quando le organizzazioni possono avere una visione completa dell’andamento attuale o passato della loro attività e utilizzare questi insight per apportare dei miglioramenti, sono maggiormente in grado di offrire un servizio adeguato ai clienti, che contribuisce a migliorare la loro soddisfazione e fidelizzazione. 
• Cosa significa per i team: i team utilizzano la business intelligence per attività interne, come il monitoraggio degli indicatori chiave delle prestazioni (KPI), ed esterne, come l’individuazione di eventuali rischi di business all’interno dei reparti o dei team o il monitoraggio dei punteggi sulla soddisfazione dei clienti (CSAT). 

Customer data platform (CDP)

La CDP consente alle aziende di raccogliere, organizzare e utilizzare i dati dei clienti provenienti da varie fonti, tra cui siti web, app mobile, e-mail e social media, per creare profili unificati dei loro clienti.

• Cosa significa per i clienti: grazie alla CDP, le aziende riescono ad anticipare meglio l’esigenza dei clienti di avere interazioni più significative con il brand che possano aiutarli a risolvere i loro problemi.
• Cosa significa per i team: grazie a una visione unificata dei clienti, i team possono creare esperienze, offerte e campagne più mirate e significative. Inoltre, man mano che vengono acquisiti altri dati, sono maggiormente in grado di monitorare, misurare e migliorare le performance.

Dashboard

La dashboard è una visualizzazione dei dati che permette di monitorare le situazioni o di facilitarne la comprensione. Le dashboard solitamente includono diversi grafici interattivi che raffigurano importanti processi e KPI aziendali.

• Cosa significa per i clienti: le organizzazioni che sono in grado di monitorare i propri processi in modo efficace possono produrre insight mirati che rispondono maggiormente alle esigenze dei clienti. 
• Cosa significa per i team: monitorando i progressi compiuti rispetto ai principali obiettivi aziendali, le dashboard consentono di individuare le tendenze positive e negative e di analizzarne le cause di fondo per poter intraprendere le azioni più opportune.

Dati e big data

Con il termine dati si fa riferimento a fatti, cifre e altre informazioni, come i nomi e i dati di contatto dei clienti, che le organizzazioni raccolgono, archiviano e analizzano. I dati possono provenire da fonti diverse, come sondaggi, interazioni con i clienti, sensori e social media. Il termine big data si riferisce a grandi quantità di informazioni complesse. Le cinque “V” dei big data, ovvero volume, velocità, veridicità, varietà e valore, descrivono le sfide legate alla necessità di archiviarli, governarli e analizzarli in forme strutturate, non strutturate e semistrutturate.

• Cosa significano per i clienti: quando le aziende utilizzano i big data, i clienti non soltanto ricevono messaggi più pertinenti e mirati ma beneficiano anche di una maggiore sicurezza e affidabilità in quanto l’analisi dei big data consente di individuare schemi ricorrenti che riflettono possibili comportamenti fraudolenti.
• Cosa significano per i team: i team utilizzano i dati per creare migliori interazioni con i clienti. Inoltre, possono raccogliere e analizzare i dati che riguardano i loro acquisti precedenti, il comportamento di navigazione e altri punti dati per consigliare prodotti o servizi specifici. Ciò contribuisce a migliorare la customer experience e ad aumentare le probabilità di acquisto.

Data analytics

La data analytics è la scienza che si basa sull’analisi di dati non elaborati per trarre delle conclusioni. Comprende strumenti e tecnologie che facilitano la comprensione, l’aggregazione e la visualizzazione dei dati. 

• Cosa significa per i clienti: i clienti sperimentano i benefici della data analytics quando interagiscono con prodotti e servizi migliorati.
• Cosa significa per i team: i team utilizzano la data analytics per apportare miglioramenti continui alle principali funzioni aziendali, come il servizio clienti, lo sviluppo di prodotti, il marketing e non solo.

Cultura dei dati

Per cultura dei dati si intende l’insieme di comportamenti e convinzioni delle persone che promuovono e privilegiano l’uso dei dati per migliorare i processi decisionali. Una cultura dei dati consente a chiunque, non solo agli analisti di settore, di sfruttare la potenza dei dati per creare valore di business. 

• Cosa significa per i clienti: quando ogni dipendente o collaboratore di un’organizzazione ha la possibilità di utilizzare i dati, tutti possono prendere decisioni più intelligenti su ciò di cui hanno bisogno i clienti.
• Cosa significa per i team: i team possono risolvere i problemi più rapidamente. Dando priorità ai dati, sono in grado di anticipare le tendenze, creare offerte più personalizzate, migliorare le previsioni e non solo.  

Governance dei dati

Per governance dei dati si intende il framework che le organizzazioni utilizzano per definire regole e responsabilità al fine di gestire i dati in modo efficace in tutto il loro ciclo di vita e di garantirne l’affidabilità e la pertinenza. Queste regole definiscono i processi e i protocolli che assicurano la fruibilità, la qualità, la conformità alle policy, la privacy e la sicurezza dei dati.

• Cosa significa per i clienti: la possibilità di disporre di dati pertinenti e affidabili è fondamentale per creare customer experience di qualità. Inoltre, i clienti sono maggiormente disposti ad accordare fiducia a un’organizzazione che dimostra di rispettare il loro diritto alla privacy e di proteggere le informazioni personali sensibili. 
• Cosa significa per i team: i team possono lavorare con maggiore tranquillità e sicurezza sapendo che i dati sono pertinenti e affidabili e che esistono norme e pratiche chiare e ben definite per proteggere i dati e ridurre il rischio di violazioni. 

Armonizzazione dei dati

L’armonizzazione dei dati è il processo che consente di raggruppare i dati provenienti da origini diverse per creare un set di dati unificato che funge da singola fonte di dati. Prevede l’allineamento di elementi, formati e strutture di dati per eliminare eventuali incoerenze e facilitare il raffronto e l’analisi dei dati. 

• Cosa significa per i clienti: i clienti beneficiano di un’esperienza coerente tra i vari reparti in quanto le organizzazioni possono accedere ai dati, come le preferenze e lo storico degli acquisti dei clienti, acquisiti da diversi canali come se provenissero da un’unica fonte. 
• Cosa significa per i team: i team beneficiano di una visione più completa dei clienti e possono consultare e analizzare le informazioni con maggiore rapidità, senza dover accedere a più sistemi diversi.

Data insight e insight in tempo reale

I data insight sono i principali risultati, come gli schemi ricorrenti e le tendenze, che si ottengono dall’analisi dei dati. Gli insight in tempo reale sono le informazioni immediate e aggiornate che si ottengono dall’analisi dei dati nel momento stesso in cui avviene un evento, come una vendita su un sito di e-commerce. Questi insight possono essere utilizzati per orientare i processi decisionali e le strategie. 

• Cosa significano per i clienti: i data insight offrono ai clienti importanti benefici in tutte le interazioni con il brand, tra cui la possibilità di ricevere offerte di prodotti e servizi più rispondenti alle proprie esigenze e un’assistenza proattiva. Grazie agli insight in tempo reale, le organizzazioni possono offrire una personalizzazione immediata, messaggi di marketing più mirati e risposte quasi istantanee ai problemi. 
• Cosa significano per i team: i team possono ottenere un vantaggio competitivo sul mercato utilizzando i data insight per acquisire una maggiore conoscenza dei clienti, migliorare i processi e prendere decisioni più efficaci. 

Data lake

Il data lake è un repository centralizzato in cui sono archiviate grandi quantità di dati non elaborati. Si tratta di un sistema di archiviazione vasto, economico e flessibile che le organizzazioni utilizzano per raccogliere e conservare grandi volumi di dati strutturati, non strutturati e semistrutturati nel loro formato nativo. I data lake permettono di acquisire un’enorme quantità di dati non strutturati, come i post sui social media, i log dei sensori e i dati di geolocalizzazione.

• Cosa significa per i clienti: grazie all’immensa quantità di informazioni disponibili nel data lake, i brand sono in grado di prevedere i desideri e le necessità dei clienti.
• Cosa significa per i team: dal momento che i team possono accedere a un volume enorme di dati conservati in un’unica posizione, sono in grado di muoversi più rapidamente e di stare al passo con la concorrenza (o persino di acquisire un vantaggio competitivo). 

Data lakehouse

Il data lakehouse ha la stessa scalabilità e flessibilità di un data lake con la struttura e la governance di un data warehouse, coniugando così il meglio di entrambe le soluzioni. Data la sua architettura ibrida, le organizzazioni possono estrarre, in modo semplice e rapido, preziosi insight da tutti i dati in loro possesso, indipendentemente dalle dimensioni o dal formato. 

• Cosa significa per i clienti: i clienti possono beneficiare di esperienze omnicanale unificate, tempi di risposta più rapidi e una migliore sicurezza dei dati. 
• Cosa significa per i team: poiché i team non hanno più bisogno di utilizzare strutture separate per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati, possono riunire i dati storici e in tempo reale in un’unica posizione.

Alfabetizzazione dei dati

Per alfabetizzazione dei dati si intende la capacità di leggere, comprendere e utilizzare i dati per comunicare.

• Cosa significa per i clienti: i clienti vogliono essere certi che i brand capiscano le loro esigenze e li aiutino a risolvere i loro problemi. Le organizzazioni che coltivano l’alfabetizzazione dei dati sono in grado di acquisire questa conoscenza approfondita dei clienti nei vari punti di contatto.
• Cosa significa per i team: i team che vantano solide competenze di alfabetizzazione dei dati possono crescere a livello personale, professionale e organizzativo favorendo il pensiero critico, le opportunità di carriera e il successo basato sui dati. 

Data masking

Per data masking si intende il processo che consiste nel sostituire dati sensibili con dati fittizi o anonimizzati per proteggere le informazioni private o sensibili e rispettare le normative in materia di privacy. Il data masking viene utilizzato in contesti di formazione o in scenari di test che non richiedono l’uso di dati reali o per la condivisione dei dati con terze parti. È anche possibile ricorrere al “mascheramento” per assicurarsi di aver eliminato tutti i dati personali quando si scrivono prompt AI o si addestrano modelli basati sull’AI.

• Cosa significa per i clienti: i clienti sono più tranquilli e fiduciosi quando le aziende proteggono i dati sensibili e le informazioni che consentono l’identificazione personale.
• Cosa significa per i team: i team possono rispettare facilmente i requisiti in materia di privacy pur avendo a disposizione dati funzionali da utilizzare per le attività di formazione, test o sviluppo. 

Data mining

Il data mining è il processo che consente di individuare schemi ricorrenti in grandi set di dati. Per trasformare i dati non elaborati in informazioni utili e fruibili, sfrutta le tecniche dell’apprendimento automatico, le statistiche e i sistemi di database. 

• Cosa significa per i clienti: i tuoi clienti possono ottenere consigli predittivi su ciò che desiderano e di cui hanno bisogno, spesso prima di essere consapevoli dei loro desideri o bisogni. Consigli personalizzati, promemoria e offerte di prodotti aggiuntivi sono tutti risultati ottenuti applicando la tecnica del data mining.
• Cosa significa per i team: una conoscenza più approfondita del comportamento dei clienti consente ai team di migliorare l’efficienza e l’efficacia delle strategie di marketing e vendita. 

Data science

Il termine data science si riferisce a una disciplina che combina metodologie scientifiche, statistiche, algoritmi e tecniche di data mining per generare insight a partire da dati strutturati e non strutturati.

• Cosa significa per i clienti: i clienti beneficiano di un servizio più rapido e di una migliore personalizzazione grazie agli strumenti di data science, come gli algoritmi di raccomandazione, che forniscono suggerimenti “su misura”, e gli algoritmi di apprendimento automatico che automatizzano attività di supporto specifiche.  
• Cosa significa per i team: i team si servono della data science per migliorare costantemente e reiterare le offerte di prodotti e servizi al fine di creare customer experience più pertinenti, proficue e soddisfacenti. 

Sicurezza dei dati

La sicurezza dei dati si riferisce alle misure e pratiche utilizzate per proteggere i dati di un’organizzazione, come le autorizzazioni degli utenti e l’accesso basato sui ruoli, al fine di assicurare che solo le persone autorizzate possano accedere a determinati dati.

• Cosa significa per i clienti: la fiducia è la cosa più importante per i clienti. La consapevolezza che un’organizzazione pone la massima attenzione nel proteggere i dati e tutelare la privacy contribuisce a rafforzare le relazioni con i clienti e la loro fidelizzazione. 
• Cosa significa per i team: l’adozione di misure di protezione dei dati consente ai team di proteggersi da possibili violazioni dei dati, tutelare la reputazione e conservare la fiducia dei clienti, garantire il rispetto delle norme regolamentari, oltre a salvaguardare la proprietà intellettuale.

Storytelling dei dati

Il termine storytelling dei dati si riferisce all’uso di dati, visualizzazioni e narrazioni per comunicare informazioni approfondite e raccontare al pubblico una storia avvincente. È possibile creare storie che consentono la narrazione dei dati, forniscono contenuti, mostrano la relazione causa-effetto tra decisioni e risultati o, più semplicemente, costruiscono un caso convincente e coinvolgente.

• Cosa significa per i clienti: le organizzazioni usano lo storytelling dei dati per favorire una comprensione più profonda e significativa dei loro clienti. 
• Cosa significa per i team: i team ricorrono allo storytelling dei dati per semplificare informazioni complesse e per condividerle in modo coinvolgente in tutta la loro organizzazione. Ciò facilità la comprensione dei concetti chiave dei dati e l’acquisizione del consenso sulle attività di progetto correlate.

Visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati è il processo di creazione di grafici dettagliati, diagrammi e mappe per facilitare la comprensione delle informazioni. Questa tecnica aiuta le organizzazioni a individuare più accuratamente tendenze spot e schemi ricorrenti nei dati e consente alle persone che non possiedono conoscenze tecniche di comprendere e interpretare i dati. 

• Cosa significa per i clienti: i clienti possono avere interazioni più connesse con un brand se le organizzazioni sono sulla stessa lunghezza d’onda per quanto riguarda i data insight. 
• Cosa significa per i team: i team possono approfondire la loro comprensione dei dati e scoprire insight nascosti mediante visualizzazioni dettagliate.

Data warehouse

Un data warehouse è un grande spazio organizzato di archiviazione dei dati in cui le organizzazioni raccolgono e conservano informazioni provenienti da diverse fonti in modo strutturato. 

• Cosa significa per i clienti: i clienti si attendono di interagire con i brand senza soluzione di continuità. Le organizzazioni possono soddisfare meglio questa aspettativa se tutti i loro dati sono organizzati in un unico spazio.
• Cosa significa per i team: i team dispongono di un hub centralizzato per i dati, a cui possono accedere rapidamente ogni volta che ne hanno bisogno per creare report, prendere decisioni e svolgere altre attività. 

Analisi predittiva

L’analisi predittiva utilizza le tecniche statistiche (tra cui l’apprendimento automatico) per prevedere eventi futuri o risultati sulla base di dati storici. Nell’ambito del CRM, può servire per prevedere quali clienti sono maggiormente a rischio di abbandono o quali sono più propensi a reagire positivamente a una determinata promozione.

• Cosa significa per i clienti: grazie all’analisi predittiva, i clienti ricevono informazioni e promozioni più pertinenti e in linea con i loro interessi.
• Cosa significa per i team: i team possono usare l’analisi predittiva per prevedere la domanda, identificare tendenze, prendere decisioni proattive e definire strategie di business.

Estrazione sicura dei dati

Nell’ambito dell’AI generativa, l’estrazione sicura dei dati significa che, per ogni prompt generativo (ad es., quali sono le previsioni di vendita?), i dati e gli output vengono forniti in modo tale da rispettare i livelli di autorizzazione e le politiche in materia di governance affinché gli utenti possano ottenere solo le informazioni che sono autorizzati a vedere.

• Cosa significa per i clienti: i clienti hanno più fiducia in un sistema AI che garantisce la sicurezza dei dati in tutte le fasi del processo.
• Cosa significa per i team: i team possono prevenire in tutta tranquillità eventuali accessi non autorizzati ai dati poiché le autorizzazioni vengono mantenute in ogni fase.

Dati strutturati, non strutturati e semistrutturati

I dati strutturati sono dati che utilizzano un formato standard ben definito, come un foglio di calcolo o un database dei clienti, organizzato in tabelle con righe per ciascun cliente e colonne contenenti il nome, l’indirizzo, il numero di telefono e l’indirizzo e-mail. I dati strutturati sono facili da comprendere, ricercabili e leggibili automaticamente dai tradizionali strumenti analitici. 

I dati non strutturati sono informazioni che non hanno un formato predefinito né un modello di dati specifico e, pertanto, è necessario utilizzare strumenti specializzati per ricavarne degli insight. Tra gli esempi di dati non strutturati figurano le e-mail, i post sui social media, registrazioni audio e video, immagini e pagine web. Poiché i dati non strutturati crescono a una velocità superiore rispetto ai dati strutturati, le tecnologie dei big data in grado di analizzarli facilmente saranno sempre più fondamentali per le aziende. 

I dati semistrutturati sono parzialmente organizzati, ma il loro formato non è facile da analizzare; pertanto, devono essere organizzati o puliti prima di poterli importare in un database relazionale come dati strutturati.

• Cosa significa per i clienti: i brand che sono in grado di utilizzare tipi di dati diversi possono servire meglio i propri clienti ricavando utili insight da dati strutturati più quantitativi e dati non strutturati più qualitativi.
• Cosa significa per i team: i team possono utilizzare tutti e tre i tipi di dati per eseguire analisi servendosi di una combinazione di soluzioni, come Hadoop per l’acquisizione di dati non strutturati e Tableau per l’analisi e la visualizzazione di dati strutturati e semistrutturati.

Fai il passo successivo con i dati

I dati non sono mai stati così importanti e l’espansione continua del loro volume comporta un’enorme responsabilità in termini di gestione e governance. Ma i dati hanno anche enormi potenzialità. Quanto più si amplia l’accesso ai dati e si rafforza l’alfabetizzazione dei dati delle persone che operano all’interno di un’organizzazione, tanto maggiore è la possibilità di ottenere insight di business in grado di orientare le decisioni e creare customer experience straordinarie. Combinando i dati utilizzabili in tempo reale con l’AI e il CRM, è possibile mettere in atto azioni intelligenti e offrire esperienze personalizzate su larga scala.

Ecco perché è importante comprendere i concetti di base dei dati. Se l’alfabetizzazione dei dati si diffonde e diventa parte integrante della cultura della tua azienda, tutti riusciranno a ottenere insight preziosi grazie ai dati e a creare maggiore valore.