Pic by Nathan Wells
I primi sistemi di data warehouse, comparsi sul mercato a partire dagli anni '70, richiedevano notevoli risorse in termini di tempo ed elaborazione: far girare le query poteva richiedere giorni, se non addirittura settimane.
Oggi invece è possibile far girare query di piccola scala usando poco più di un data base, un laptop ed un foglio Excel.
Molte aziende, soprattutto di piccole dimensioni, gestiscono le proprie analisi di dati in questo modo.
Ma questo approccio fa fatica a crescre per supportare le aziende di più grandi dimensioni, e può creare reali difficoltà in aree come la gestione dei dati in aziende che hanno master data multipli.
Le aziende cominciano con una gestione semplice, e non c'è nulla di male, ma se marketing, finance e vendite hanno scorecard diverse, basate sui propri dati, si rischia di costruire una torre di Babele: non ci si capisce, è difficile integrare i dati.
Inoltre, anche se è cresciuta la capacità di elaborazione e si sono abbassati i prezzi dello storage, la crescita dei dati di business è ancora molto veloce. Si calcola che i volumi di dati si duplichino ogni 12 o 18 mesi.
Soprattutto le grandi organizzazioni stanno cominciando a scontrarsi con il tempo che si impiega a scaricare dati nei sistemi warehouse o di BI, specialmente se derivano da più fonti.
C'è troppa fiducia nei dati provenienti dai sistemi CRM o ERP: molte organizzazioni non utilizzano dati esterni, ma fanno affidamento solo sui dati provenienti dai propri sistemi informativi per risolvere problemi specifici. Il risultato è che i dati saranno buoni quanto lo sono le informazioni dei sistemi da cui provengono.
Prima di costruire sistemi di gestione di dati o di BI, bisogna lavorare sulla qualità dei dati.
Questi possono anche essere accurati ma parziali o fuorvianti, specialmente se originariamente raccolti per scopi diversi.
Le aziende devono decidere quali informazioni useranno ed essere chiare con se stesse riguardo la completezza dei propri set di dati. Se non lo fanno, i risultati potrebbero essere pessimi, soprattuo se non si ha la visione più ampia.
Sarebbe opportuno trovare il modo per estrarre le informazioni contenute in dati non strutturati, come email, presentazioni e documenti, video o telefonate registrate, per fornire una base per BI, e supportare una migliore presa di decisioni.
Il rapporto tra i dati strutturati e non è di 80/20. Questo significa che ci sono molti dati utili che non vengono presi in considerazione perché difficili da reperire.
Tratto da FT.com
