Tutto quello che c'è da sapere sulla data maturity nel 2026

Perché non tutte le aziende riescono a raggiungere la "data maturity"?

Non capiscono bene a cosa serve? Non usano gli strumenti più adatti? Non implementano le procedure adeguate?

Nella maggior parte dei casi, la risposta è una combinazione di questi tre fattori.

In questa guida esaminiamo in dettaglio i diversi aspetti della "data maturity", suddividendo l'analisi in capitoli che chiariscono in modo esauriente cos'è la data governance, quali sono le quattro fasi della data maturity e cosa si intende con democratizzazione dei dati. In questa introduzione, scopriamo cos'è la data opportunity, a che serve e quali sono le best practice per migliorarla.

Cosa significa davvero "data maturity"?

La data maturity (maturità dei dati) si riferisce alla maniera in cui un'azienda gestisce e sfrutta i dati a disposizione. Sono diversi i fattori da considerare:

• Data governance: le norme che definiscono come si raccolgono e archiviano i dati e come bisogna accedervi.

• Qualità dei dati: l'accuratezza, la completezza e la coerenza dei dati.

• Architettura dei dati: un framework che delinea la struttura e la condivisione dei dati all'interno dell'azienda.

• Analisi dei dati: come i team, soprattutto quelli che si occupano di analisi, interpretano i dati per ottenere insights concreti.

• Sicurezza dei dati: come l'azienda protegge i dati in conformità con i requisiti di legge e le norme di conformità.

• Data literacy: la facilità di accesso e d'interpretazione dei dati per le diverse figure aziendali.

• Processo decisionale: in che modo gli stakeholder possono sfruttare i dati per prendere decisioni aziendali strategiche.

A cosa serve la data maturity?

La data maturity offre alle aziende un vantaggio competitivo. Le aziende che non riescono a raggiungere la maturità in fatto di dati, si affidano all'istinto o copiano gli altri, quelle mature sfruttano gli insights quantitativi e qualitativi per creare un legame innovativo e personalizzato con il pubblico di riferimento e promuovere così la crescita aziendale.

Un whitepaper dell'IDC con il patrocinio di Heap (ora parte del gruppo Contentsquare) ha rilevato che la data maturity ha un impatto diretto sulle performance:

• Le aziende che adottano accorgimenti per la data maturity ottengono risultati aziendali 2,5 volte migliori in qualsiasi aspetto.

• Oltre l'80% dei team che raggiungono la data maturity riescono a ottenere risposte a domande sui dati in pochi minuti o in qualche ora, contro i giorni o addirittura le settimane di cui hanno bisogno i team che non possono essere considerati maturi da questo punto di vista.

• Il 39% delle aziende che ha raggiunto la data maturity ottiene un Net Promoter Score® (NPS) superiore a 60, mentre solo il 15% di quelle che sono ancora "immature" riescono a conseguire lo stesso risultato.

Quali sono i 4 passaggi da seguire per raggiungere la data maturity?

Ecco i quattro passaggi da seguire per raggiungere la data maturity:

1. Scoprire i dati: la prima fase, il momento in cui l'azienda inizia a rendersi conto dell'importanza di approntare una strategia in merito ai dati e dei vantaggi che ne conseguono, pur non disponendo ancora di un framework per sfruttare al meglio le data analytics.

2. Imparare dai dati: la seconda fase, in cui l'azienda comincia a dare priorità alle analytics dei dati e implementa nuovi sistemi, tool e procedure.

3. Basarsi sui dati: la terza fase, in cui l'azienda comincia a sfruttare con efficacia le data analytics avanzate per prendere decisioni più consapevoli.

4. Evolvere grazie ai dati: la quarta e ultima fase, in cui i dati sono ormai parte integrante di processi, sistemi e decisioni, sia su grande scala che in dettaglio.

I passaggi elencati qui sopra potrebbero essere presentati con un altro nome, ma le caratteristiche principali restano comunque sempre le stesse.

📖 Leggi l'articolo completo sui 4 passaggi per raggiungere la data maturity.

Come migliorare la data maturity?

Ecco cosa fare per migliorare la data maturity:

• Consolidare o connettere le fonti di dati in modo che chiunque in azienda abbia a disposizione una "single source of truth" per i dati, invece di doversi affidare a vari strumenti.

• Proporre un training sulla data literacy a tutto il personale aziendale e integrarlo nel processo di onboarding dei nuovi assunti.

• Elaborare procedure chiare e implementare sistemi di data governance, data management e sicurezza dei dati.

• Assicurare un livello elevato di qualità dei dati per garantire che siano puliti, accurati e sempre aggiornati.

• Sfruttare i dati a supporto del processo decisionale e definire i KPI aziendali.

• Democratizzare i dati a livello aziendale tramite strumenti self-service, in grado di fornire insights in tempo reale.

La trasformazione dell'azienda sfruttando i dati comincia già oggi

Un'azienda trasformata grazie ai dati è capace di operare al massimo della data maturity: questa diventa parte integrante dell'approccio al lavoro, del modo in cui se ne discute e come lo si presenta. È basandosi su questa che avvengono le nuove assunzioni, si elabora una strategia su cosa realizzare in futuro e perché, si condividono vittorie e sconfitte e, per concludere, se ne misura il successo.

Per iniziare, i dati vanno resi accessibili in tempo reale mediante strumenti self-service come quelli di Contentsquare. Proponi training sull'analisi del customer journey. Condividi con il personale il modello adottato per la crescita aziendale. Continua a promuovere la data maturity incoraggiando i team ad affidarsi ai dati durante il processo decisionale. Sensibilizza le colleghe e i colleghi sull'importanza di apprendere sia dai successi che dagli insuccessi.

È importante considerare che queste pratiche potrebbero evolversi con il tempo: non aspettare un giorno in più per iniziare a trasformare l'azienda attraverso i dati!

Domande frequenti sulla data maturity