Guida alla piattaforma dati

Una data platform è un sistema progettato per gestire, archiviare, integrare e attivare i dati della tua organizzazione. Rappresenta la base per trasformare grandi quantità di dati in valore aziendale. Questo valore comprende tutto: dalla visione a 360 gradi dei tuoi clienti e della tua azienda al supporto di numerosi casi d'uso, come AI, AI agentica e analytics, fino all'orientamento delle decisioni e all'automazione di vendite, assistenza, marketing ed e-commerce. Migliorando il modo in cui i dati vengono raccolti, elaborati e analizzati, le piattaforme dati ti aiutano a gestirli e utilizzarli lungo tutto il loro ciclo di vita.

Queste piattaforme svolgono anche un ruolo fondamentale nell'unificare i dati di tutta l'organizzazione, abbattendo i silos e rendendo i dati accessibili e utilizzabili da gruppi e stakeholder diversi.

L'architettura di una data platform include in genere questi componenti:

• Data ingestion
• Archiviazione dei dati
• Trasformazione e integrazione dei dati
• Analisi e visualizzazione
• Governance e sicurezza

L'infrastruttura di una piattaforma dati comprende ambienti cloud o on-premises, reti e sistemi di archiviazione che lavorano insieme per acquisire, elaborare e distribuire i dati in tempo reale o in batch. Un'infrastruttura di piattaforma dati moderna è progettata per scalare con la crescita dei volumi di dati e della loro complessità, e consente una gestione dei dati sicura e conforme alle normative.

Le piattaforme dati ti aiutano a raccogliere e gestire i tuoi dati, seguendo i passaggi indicati di seguito.

L'acquisizione dei dati è il processo di raccolta e importazione dei dati nella piattaforma, che rappresenta il punto di ingresso per tutti i flussi di lavoro sui dati. Comporta la raccolta di dati da varie fonti, come sistemi aziendali, applicazioni, data lake e data warehouse, social media e sensori IoT. I dati vengono solitamente integrati con:

• Acquisizione in tempo reale: ideale per casi che richiedono insight immediati, come il monitoraggio dei mercati finanziari.
• Acquisizione in batch: ottimale per l'elaborazione pianificata di grandi set di dati, come i report mensili sulle vendite.

Per gestire l'elaborazione in batch si ricorre comunemente alle tradizionali pipeline ETL (Extract-Transform-Load) o ELT (Extract-Load-Transform).

Una volta acquisiti, i dati vengono archiviati in repository centralizzati che, idealmente, sono scalabili, affidabili e facilmente accessibili. Questi repository possono essere:

• Data lake: possono archiviare grandi volumi di dati strutturati, non strutturati o semi-strutturati, in genere grezzi e non elaborati.
• Data warehouse: sistemi di gestione dei dati aziendali che raccolgono dati strutturati da più fonti, come il tuo software di gestione delle relazioni con i clienti e le transazioni nei punti vendita. I data warehouse possono archiviare anche dati non strutturati una volta elaborati.
• Data lakehouse: combinando i punti di forza dei data warehouse e dei data lake, i data lakehouse ti permettono di unire tutti i tuoi dati ed estrarne insight in modo più rapido e semplice, indipendentemente dal formato o dal volume.

Prima di diventare utili, i dati grezzi devono spesso essere puliti, standardizzati e arricchiti. Questa fase di trasformazione comprende:

• Eliminazione di errori e duplicati.
• Conversione dei dati in formati compatibili.
• Armonizzazione dei dataset per una visione a 360 gradi dei tuoi clienti.

Strumenti come Apache Spark sono ideali per l'elaborazione distribuita dei dati, mentre SQL è utile per le trasformazioni strutturate.

I processi in questa fase includono:

• Pulizia dei dati : rimozione di errori, duplicati e incongruenze.
• Normalizzazione: standardizzazione dei formati per una maggiore compatibilità.
• Arricchimento: aggiunta di contesto o dati esterni per migliorare i dataset.

Gli strumenti che automatizzano questi processi possono accelerare l'integrazione dei dati, consentendoti di unificare i tuoi dati più rapidamente. Riprendendo l'esempio del retailer, le funzionalità di analisi dei dati e l'AI elaborano i dati creando profili cliente unificati con dettagli come preferenze, comportamento d'acquisto e dati demografici.

Le piattaforme dati possono rivoluzionare la tua strategia di business e la tua efficienza operativa. Ecco alcuni dei principali vantaggi.

• Operazioni ed efficienza migliorate: le piattaforme dati possono unificare i tuoi dati e ridurre i silos di dati. I dati unificati aumentano l'efficienza in tutta l'organizzazione: non dovrai più perdere tempo a cercare risposte o aspettare settimane affinché i team di analisi estraggano dati da vari sistemi per creare report personalizzati. I dati unificati sono più accurati perché non vengono duplicati su più sistemi, e sono anche più completi, poiché combinano set di dati eterogenei provenienti da numerose fonti. La maggior parte delle piattaforme dati offre strumenti per ottimizzare i flussi di lavoro dei dati unificati e gestirne la qualità lungo tutto il loro ciclo di vita.
• Costruire le fondamenta dei dati per il successo dell'AI: l'AI e l'AI agentica svolgono un ruolo fondamentale nel rendere le piattaforme dati più efficaci. Queste tecnologie sono in grado di elaborare e analizzare i dati molto più rapidamente degli esseri umani, assicurando che i tuoi dati siano sempre pronti all'uso. Ad esempio, l'AI può ripulire automaticamente i dati non strutturati eliminando errori e duplicati, facendo risparmiare tempo e risorse. L'AI agentica, che opera in modo autonomo, monitora e migliora costantemente la qualità dei tuoi dati, garantendo che le informazioni ottenute siano sempre accurate e aggiornate.
  
  Le piattaforme dati basate sull'AI possono anche aggregare dati provenienti da fonti diverse, come le informazioni sui clienti dal tuo sito web e i dati di vendita dai tuoi punti vendita, per offrirti un quadro completo. Questo ti aiuta a prendere decisioni migliori, che tu stia prevedendo tendenze future o facendo scelte in tempo reale. Ad esempio, un retailer può usare l'AI per combinare rapidamente i dati degli acquisti online e in negozio, così da identificare i prodotti più richiesti e gestire le scorte di conseguenza. In questo modo, l'AI trasforma i dati grezzi in informazioni di valore capaci di far crescere il tuo business.
• Personalizzare l'esperienza del cliente: unificando i dati su tutti i punti di contatto, le piattaforme dati ti offrono una visione a 360 gradi del cliente che aiuta i tuoi team di marketing e vendita a offrire esperienze su misura. Le aziende di e-commerce come Amazon, ad esempio, usano le piattaforme dati per personalizzare i consigli sui prodotti, favorendo una maggiore soddisfazione e fidelizzazione del cliente.
• Accelerare l'innovazione e la reattività: le piattaforme dati favoriscono l'innovazione e la sperimentazione rapida. Ad esempio, un'azienda di logistica può tracciare le spedizioni in tempo reale e ottimizzare i percorsi di consegna con l'aiuto dell'AI per evitare condizioni meteorologiche avverse. E qualsiasi azienda con un nuovo prodotto può testare ipotesi e rivedere le proprie strategie sulla base di aggiornamenti dei dati in tempo reale inferiore al secondo.
• Prendere decisioni migliori con dati immediatamente utilizzabili: le piattaforme dati ti aiutano ad analizzare i dati storici e in tempo reale, a individuare le tendenze e a prevedere i risultati futuri. Grazie a strumenti avanzati di analisi e visualizzazione, puoi prendere decisioni più rapide e accurate. Ad esempio, un retailer può analizzare i dati storici per identificare i prodotti più venduti e aumentare le scorte in vista di un'imminente promozione.

Le piattaforme dati esistono in forme diverse, ciascuna progettata per rispondere a specifiche esigenze di business e di gestione dei dati. Di seguito sono illustrati quattro tipi comunemente adottati dalle organizzazioni.

Le piattaforme dati cloud utilizzano l'infrastruttura cloud per archiviare tutti i tuoi dati. Possono essere una soluzione dati scalabile, facilmente accessibile e flessibile, perché ti consentono di elaborare, analizzare e archiviare dati senza i vincoli dei sistemi on-premises. Di seguito alcuni vantaggi di una piattaforma dati cloud.

• Scalabilità: l'infrastruttura elastica consente alle piattaforme dati cloud di gestire volumi di dati in crescita
• Elaborazione in tempo reale: molte piattaforme cloud supportano l'acquisizione e l'analisi dei dati in tempo reale
• Convenienza: i modelli di pricing pay-as-you-go riducono i costi iniziali di infrastruttura

Le piattaforme dati enterprise (EDP) sono soluzioni complete pensate per rispondere alle esigenze complesse di gestione dei dati delle grandi organizzazioni. Queste piattaforme integrano dati provenienti da più fonti in modo coerente, scalabile e conforme alle normative.

Alcuni utilizzi comuni delle EDP includono:

• Enterprise resource planning (ERP): sistemi come un ERP ti aiutano a integrare i dati di funzioni come finanza, supply chain e risorse umane
• Customer relationship management (CRM): piattaforme come Salesforce centralizzano i dati dei clienti e migliorano le strategie di coinvolgimento

Grazie alle sue capacità di integrazione, l'EDP è indispensabile per le aziende che vogliono allineare la propria strategia dei dati agli obiettivi organizzativi.

Le customer data platform (CDP) si concentrano sull'unificazione dei dati dei clienti provenienti da più punti di contatto, per offrire una visione a 360 gradi di ogni cliente. Queste piattaforme sono particolarmente importanti per offrire esperienze personalizzate. Una CDP raccoglie in genere dati da diverse fonti, come siti web, app mobile, social media e interazioni offline.

Le CDP vengono utilizzate principalmente per fornire raccomandazioni di targeting basate sulle preferenze dei clienti e per creare un'unica fonte di informazioni sui trend di comportamento. Le CDP possono aiutare la tua organizzazione a migliorare la soddisfazione dei clienti, trasformando i dati in insight concreti che fanno la differenza per i clienti e ne incentivano la fidelizzazione.

Le piattaforme big data sono progettate per gestire e analizzare dataset enormi e complessi che superano la capacità dei sistemi di elaborazione dati tradizionali, come i dati di clickstream generati da milioni di utenti che interagiscono con il tuo sito web. Queste piattaforme sono specializzate nell'elaborazione ad alte prestazioni e nell'archiviazione di dati su larga scala, e sono in grado di elaborare dati strutturati e non strutturati in tempo reale.

Alcuni casi d'uso comuni per le BDP includono:

• Sanità: i dati dei pazienti si presentano in molti formati, come cartelle cliniche elettroniche, note cliniche, immagini MRI e referti. Gran parte di questi dati è non strutturata e occupa molto spazio di archiviazione. L'analisi di questi dati può aiutare i provider a migliorare gli esiti clinici e la ricerca.
• Finanza: le aziende possono sfruttare gli insight di una BDP per il rilevamento delle frodi, il trading algoritmico e la gestione del rischio.

La scelta di sviluppare una piattaforma dati personalizzata o acquistare una soluzione esistente dipende dagli obiettivi, dal budget, dalle competenze tecniche e dalle tempistiche della tua organizzazione. Entrambe le opzioni presentano vantaggi e sfide specifiche.

Sviluppare una piattaforma dati personalizzata significa creare una soluzione su misura, progettata per soddisfare le esigenze specifiche della tua organizzazione.

Sviluppare la propria data platform offre questi vantaggi:

• Pieno controllo su design, architettura e funzionalità
• Possibilità di rispondere a esigenze specifiche o di settore
• Flessibilità per scalare e adattarsi all'evoluzione del business
• Funzionalità di sicurezza e conformità personalizzate

Tuttavia, ci sono anche alcune sfide da considerare:

• Investimento iniziale elevato in termini di tempo, denaro e risorse
• Necessità di team tecnici specializzati con competenze in data engineering, architettura e sicurezza dei dati
• Time-to-market più lungo rispetto alle soluzioni predefinite

La creazione di una piattaforma personalizzata è la scelta ideale per le organizzazioni che operano in settori di nicchia o che hanno esigenze specifiche che le piattaforme standard non riescono a soddisfare. Ad esempio, un'azienda biotech che necessita di un'integrazione dati specializzata per la ricerca genomica potrebbe sviluppare una piattaforma su misura, capace di gestire la complessità dei propri flussi di dati.

Acquistare una data platform significa adottare una soluzione predefinita da un fornitore, con funzionalità e capacità pronte all'uso.

Questo aiuta le organizzazioni ad avere:

• Implementazione più rapida e time to value ridotto
• Accesso a funzionalità testate e affidabili, con aggiornamenti continui
• Minor dipendenza da competenze tecniche interne e da attività di manutenzione
• Scalabilità e flessibilità offerte dalle soluzioni cloud

Questo approccio presenta alcune sfide, tra cui:

• Personalizzazione limitata rispetto a una piattaforma sviluppata su misura
• Costi ricorrenti per abbonamenti o licenze
• Dipendenza dall'affidabilità e dal supporto del fornitore

Acquistare una soluzione può rivelarsi la scelta più efficace se hai bisogno di qualcosa di immediato o se non disponi delle risorse per gestire una piattaforma personalizzata. Ad esempio, un'azienda retail che vuole implementare la personalizzazione in tempo reale potrebbe acquistare una piattaforma dati cloud come Data 360 per integrare e sfruttare rapidamente i dati dei clienti.

La scelta tra sviluppare una soluzione interna o acquistarne una dipende dai tuoi obiettivi specifici, dalle competenze tecniche disponibili e dal budget. Se hai bisogno di rapidità e di funzionalità già collaudate, acquistare una soluzione consolidata è spesso la scelta migliore.

Una piattaforma dati aiuta la tua organizzazione a gestire i dati dall'estrazione all'analisi. Nell'ecosistema Salesforce, Data 360 è essenziale per la gestione di tutti i tuoi dati, strutturati e non strutturati. Unifica i dati in una vista nativa Customer 360, fornisce informazioni affidabili e contestuali a Agentforce, e potenzia i tuoi data lake e data warehouse esistenti per attivare insight in tempo reale e azioni intelligenti. Grazie agli strumenti di automazione, alla governance dei dati e all'AI avanzata, Data 360 ti aiuta a ottenere il massimo dai tuoi dati.