Guida all'armonizzazione dei dati

I dati offrono una preziosa testimonianza del passato e un contributo decisivo per le nostre decisioni. Tuttavia, analizzare dati frammentati e disomogenei in diversi formati può risultare complesso e condurre a costosi passi falsi. Garantendo la compatibilità dei dati, l'armonizzazione aiuta ad aumentare la fiducia nelle decisioni basate sugli stessi.

Questa guida illustra nel dettaglio che cos'è l'armonizzazione dei dati, quali sono i suoi vantaggi e le applicazioni concrete e quali sono gli strumenti necessari per implementarla con successo nella tua organizzazione.

L'armonizzazione dei dati è il processo che garantisce la coerenza e la compatibilità dei dati provenienti da set diversi, spesso di grandi dimensioni. Armonizzare significa organizzare e allineare i dati provenienti da fonti diverse allo stesso formato o standard. L'armonizzazione elimina duplicati ed errori, una condizione essenziale quando, ad esempio, i dati provengono da paesi o piattaforme diverse, sono espressi in unità di misura differenti o non possiedono la stessa data di origine. Il risultato finale è un insieme di dati con unità o formati coerenti, facili da confrontare e analizzare.

Ad esempio, analizzare il rendimento dei propri annunci su varie piattaforme pubblicitarie, ciascuna con metriche di performance distinte, può risultare oneroso e richiedere molto tempo. Se i dati sono armonizzati, è più semplice decidere dove investire al meglio il proprio budget e automatizzare questa attività.

Gli strumenti e le piattaforme di armonizzazione possono armonizzare dati provenienti da più fonti, come ERPs, CRMs, registri sanitari pubblici, misurazioni scientifiche, social media, campagne e-mail e analisi web.

Di seguito sono riportate alcune caratteristiche dell'armonizzazione.

• Formato dei dati: standardizzazione dei dati in file .csv, HTML e JSON.
• Schema: riconciliazione delle differenze tra dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
• Unità di misura: conversione delle miglia in chilometri o delle libbre in chilogrammi.
• Semantica: comporta la riconciliazione del significato delle parole, spesso anche quando viene utilizzata la stessa terminologia. Ipotizziamo ad esempio una serie di set di dati che misurano l'incidenza di una malattia nei "giovani adulti". Alcuni potrebbero intendere il termine come età compresa tra 18 e 22 anni, altri invece come fascia d'età tra i 18 e 30 anni.

In un mondo automatizzato e guidato dai dati, l'armonizzazione aiuta ad aumentare la fiducia nelle decisioni e nelle informazioni basate sugli stessi. Può esserti utile, ad esempio, per decidere in merito all'allocazione del budget, all'espansione del mercato, allo sviluppo di nuovi prodotti e alle strategie di coinvolgimento dei clienti.

L'armonizzazione dei dati favorisce anche la collaborazione tra i team. Ad esempio, i reparti vendite e assistenza clienti possono collaborare in modo più efficace se i dati da loro generati sono armonizzati secondo uno standard comune. La riduzione dell'elaborazione dei dati ridondanti e l'automazione delle attività manuali consentono di abbattere le spese operative, permettendoti di concentrarti su nuove idee, prodotti e innovazioni.

Infine, il consolidamento e la standardizzazione dei dati consentono di soddisfare più facilmente i requisiti normativi. Grazie ai dati armonizzati, è possibile generare rapidamente report di audit accurati e adottare pratiche di governance dei dati, riducendo il rischio di sanzioni o danni alla reputazione e rafforzando la fiducia degli stakeholder.

Per comprendere appieno il potere dell'armonizzazione dei dati, è utile vederla in azione. Ecco alcuni esempi reali di come puoi utilizzare i dati armonizzati nella tua organizzazione.

L'armonizzazione dei dati svolge un ruolo fondamentale nell'AI e in particolare nell'AI agentica. I modelli di AI vengono addestrati sulla base di enormi set di dati. L'armonizzazione riduce il "rumore" dei dati e fornisce informazioni coerenti per l'addestramento dei Large Language Model (LLM). Gli agenti di AI, che prendono decisioni e agiscono in modo autonomo sulla base di dati provenienti da fonti diverse, possono intraprendere azioni che portano al risultato previsto quando i dati sottostanti sono puliti e armonizzati. Ad esempio, un agente di AI per l'e-commerce può agire come un concierge digitale e conversare con un cliente, aiutarlo a effettuare un ordine o a elaborare un reso sulla base di dati quasi in tempo reale relativi all'inventario, alle vendite e all'ID del cliente.

In passato FedEx si è trovata in difficoltà a causa della frammentazione dei dati dei clienti relativi a navigazione sul web e vendite, che richiedevano ai team commerciali fino a tre settimane di lavoro prima di poter contattare i clienti che avevano abbandonato i preventivi di spedizione. Unificare e normalizzare i dati combinando informazioni provenienti da CRM, social e transazioni offre una panoramica a 360 gradi del cliente. Questo consente ai team di marketing e vendite di prendere decisioni rapide e lanciare campagne mirate prima di perdere opportunità commerciali.

Con la crescita globale di OpenTable, che aiuta i ristoranti a riempire 1,7 miliardi di coperti all'anno, è aumentata anche la mole di lavoro del servizio clienti. Molte richieste di assistenza erano ripetitive, ma gli operatori di OpenTable dovevano districarsi tra dati disconnessi e frammentati per gestire attività di routine come le modifiche alle prenotazioni. Una volta integrati e armonizzati i dati in un'unica fonte di informazioni attendibili, il servizio clienti ha potuto concentrarsi sulla gestione delle situazioni più complesse.

Collegare e armonizzare i dati provenienti da ticket di assistenza, registri delle interazioni, e-mail e trascrizioni delle chat consente di ottenere una visione unificata dei clienti, favorire l'automazione e migliorare l'esperienza del cliente.

L'armonizzazione dei dati richiede una strategia chiara e gli strumenti giusti. Ecco alcuni esempi di sistemi e piattaforme.

• Piattaforme Master Data Management (MDM): aiutano a stabilire un'unica fonte di informazioni attendibili standardizzando e sincronizzando i dati fondamentali in tutta l'organizzazione. Ne sono un esempio i CRM e gli ERP.
• Strumenti di integrazione dei dati: unificano o trasferiscono i dati. Ad esempio, il framework zero copy unifica i dati senza duplicarli, mentre gli strumenti Extract-Transform-Load (ETL) trasferiscono i dati in batch.
• Data lakehouse e piattaforme di dati in tempo reale con latenza inferiore al secondo: grandi archivi di dati che consentono di applicare le proprie regole aziendali, analizzare i dati, addestrare gli LLM e fornire applicazioni di AI.
• Strumenti per la qualità e la pulizia dei dati: identificano, correggono e prevengono le incongruenze, in modo che i dati armonizzati rimangano affidabili.

Per decidere quali strumenti e piattaforme utilizzare, inizia definendo i risultati desiderati e specifici che vuoi ottenere con i dati armonizzati. Valuta il volume e la varietà dei tuoi dati, il budget, le competenze interne e il numero di risorse.

Una strategia di armonizzazione dei dati ben eseguita richiede attenzione e collaborazione. Ecco tre prassi fondamentali per il successo.

Definisci fin dall'inizio lo scopo delle tue attività di armonizzazione dei dati. Desideri migliorare il processo decisionale, ottimizzare l'esperienza del cliente o migliorare la conformità normativa? Avere degli obiettivi chiari aiuta a orientarsi e a misurare il successo delle iniziative intraprese.

L'armonizzazione dei dati spesso riguarda più team, tra cui IT, marketing, vendite, servizio clienti e data science. Coinvolgi gli stakeholder sin dalle prime fasi per assicurarti che concordino sugli obiettivi e si occupino delle esigenze di tutti i reparti. In questo modo sarà possibile intraprendere un percorso condiviso sul modo in cui verranno utilizzati i dati armonizzati.

Puoi automatizzare l'armonizzazione dei dati per rendere il processo più fluido. Gli strumenti automatizzati possono gestire attività ripetitive come la mappatura dei campi, la risoluzione delle incongruenze e la riconciliazione dei formati, consentendo di risparmiare tempo e ridurre gli errori. L'utilizzo dell'automazione permette al tuo team di concentrarsi sulla raccolta di informazioni piuttosto che sulla pulizia dei dati.

Queste prassi fondamentali possono aiutarti a creare una solida base per armonizzare i dati con successo e a sfruttare appieno il potenziale dei tuoi dati.

Anche le migliori tecnologie e procedure comportano delle sfide, e l'armonizzazione dei dati non fa eccezione. Fortunatamente, esistono alcune soluzioni pratiche che consentono di superare gli ostacoli più comuni.

L'armonizzazione dei dati è efficace solo quando i dati originali sono di alta qualità. Dati incompleti o obsoleti possono compromettere il processo.

Soluzione: implementa regole di convalida dei dati accurate per individuare e correggere gli errori. Monitora regolarmente le fonti di dati e integra controlli di qualità nei workflow di armonizzazione per mantenere standard elevati.

Sistemi diversi possono definire lo stesso punto dati in modi differenti. Ad esempio, "ID cliente" in un sistema può corrispondere a "codice cliente" in un altro. Queste incongruenze semantiche possono causare errori.

Soluzione: crea un dizionario dei dati standardizzato che definisca termini e campi chiave in tutti i sistemi, in modo da garantire coerenza ed evitare interpretazioni errate durante l'armonizzazione.

La combinazione di dati provenienti da più fonti rende più complesso il rispetto delle normative sulla privacy e aumenta il rischio di violazioni. Una gestione errata delle informazioni sensibili può portare a violazioni della conformità o aprire falle nella sicurezza.

Soluzione: integra policy di governance dei dati nel processo di armonizzazione. Utilizza strumenti per monitorare la derivazione dei dati e applicare controlli di conformità automatizzati per garantire il rispetto dei requisiti normativi e di privacy.

A prima vista, l'armonizzazione e l'integrazione dei dati possono sembrare simili, ma in realtà svolgono funzioni diverse. L'integrazione combina dati provenienti da più fonti in un unico sistema, ad esempio un data lake, senza risolvere le incongruenze. L'armonizzazione, invece, compie un ulteriore passo avanti standardizzando e allineando i dati e garantendone la coerenza per migliorare l'accuratezza di analisi e decisioni.