Come elaborare una strategia di democratizzazione dei dati (e a che ti serve)

Fare brainstorming alla ricerca di nuove funzionalità per il prodotto è sicuramente un processo entusiasmante. Ma l'entusiasmo svanisce rapidamente quando a supporto delle proposte si hanno a disposizione solo dati frammentari e che non vengono condivisi tra i reparti oppure di difficile accesso. Spesso, poi, bisogna aspettare per giorni prima di ricevere il report richiesto al team d'analisi. La situazione può diventare presto frustrante e rallentare le attività.

È proprio in queste circostanze che la democratizzazione dei dati (in inglese, data democratization) entra in azione: abbatte le barriere e rende i dati accessibili a ogni team. Il tutto senza più attese e silos, con accesso rapido e semplice alle informazioni per decisioni intelligenti e innovative.

In questo articolo puoi scoprire tutto su come fondare una vera "democrazia dei dati", cosa significa "data democratization", a che serve e come implementarla.

Cos'è la democratizzazione dei dati?

La democratizzazione dei dati è quel processo che rende i dati accessibili a tutta l'azienda, a prescindere dalle competenze tecniche personali. L'obiettivo è quello di garantire a chiunque, anche ai non specialisti, di ottenere facilmente i dati di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno e senza dover chiedere il supporto dei colleghi di altri team.

A che serve la democratizzazione dei dati?

L'obiettivo principale della democratizzazione dei dati è affrontare i problemi di tutti i giorni di chi lavora con i dati. La maggior parte di questi obiettivi riguarda l'architettura dei dati, ovvero il modello adottato dall'azienda per organizzare e sfruttare i dati. Questa concezione strutturale organizza i flussi di dati e le soluzioni di archiviazione, per assicurarsi che i dati giusti siano disponibili alle persone giuste al momento giusto.

Con la semplificazione di tutti gli aspetti coinvolti nella gestione delle informazioni, la democratizzazione dei dati offre:

• L'ottimizzazione dell'architettura di archiviazione dei dati per rendere i dati più facili da trovare e da usare.

• La rimozione delle barriere per agevolalre la condivisione e l'utilizzo dei dati.

• Semplificazione del data management per rendere l'elaborazione dei dati più semplice e intuitiva.

• Incremento della sicurezza dei dati per ridurre la possibilità di fughe e perdite di dati.

Ci si assicura in questo modo che chi sa usarli al meglio, riceva i dati che gli servono. Se tutti i team lavorano con i dati giusti, riescono a prendere decisioni più consapevoli che risultano in un vantaggio per tutti, dai singoli individui all'azienda nel suo complesso. Non aiuta solo a risolvere i problemi, ma promuove la curiosità, l'innovatività e la creatività nel trovare nuove maniere per sfruttare i dati a disposizione.

Democratizzazione dei dati o governance dei dati

Democratizzazione dei dati e governance dei dati sono concetti correlati, ma non descrivono lo stesso concetto.

• La democratizzazione dei dati consiste nel rendere i dati utilizzabili e accessibili a un pubblico più ampio.

• La governance dei dati si avvale delle policy per garantire la corretta gestione dei dati, nonché la loro qualità e sicurezza.

Entrambi sono essenziali per un'azienda e un prodotto che vogliono essere realmente "data-driven". Insieme contribuiscono all'accuratezza, l'affidabilità e la protezione dei dati, fornendo al contempo a ogni dipendente le risorse e il supporto necessari per trarne il massimo vantaggio.

Come elaborare una strategia di democratizzazione dei dati

Quando si comincia con la teoria, la democratizzazione dei dati sembra un'idea entusiasmante, ma quando si passa alla pratica ci si rende rapidamente conto che è una vera e propria sfida. Una strategia di democratizzazione dei dati definisce un piano chiaro con tutti i passaggi, il supporto e gli strumenti necessari per la sua realizzazione.

Qui sotto puoi trovare alcuni esempi del modo con cui la tua azienda può mettere a punto iniziative per la democratizzazione dei dati.

1. Valutazione della situazione attuale

Esamina i dati in tuo possesso, chi li usa e come al momento vengono consultati e gestiti. Sapere come sono stati gestiti i dati finora, ti aiuta a capire quali modifiche apportare.

Rifletti sul modo in cui, in genere, i vari team lavorano con i dati, gli strumenti e le risorse che usano per i compiti da svolgere (i cosiddetti Job to be Done). Ad esempio:

• Il team di prodotto si basa sul feedback degli utenti e fa affidamento sugli strumenti di product analytics per individuare i trend, sviluppare nuove funzionalità e offrire più valore ai clienti.

• Il team di marketing si affida alle piattaforme di analytics per monitorare le performance delle campagne e i dati sul comportamento dei clienti per creare contenuti a più alto engagement.

• Il team di crescita sfrutta i dati per eseguire esperimenti, ad esempio i test A/B su piattaforme di ottimizzazione ed elabora digital experience personalizzate.

• Il team di vendita si serve dei CRM per analizzare le interazioni con i clienti, identificare potenziali clienti con maggior probabilità di conversione e ottimizzare le tattiche di vendita.

• Il team dirigenziale usa gli strumenti di business intelligence per monitorare le performance e prendere decisioni più consapevoli sugli investimenti futuri.

Non dare per scontato di sapere già come si usano i dati in azienda: chiedilo a colleghe e colleghi. Per definire obiettivi inclusivi e realistici, è bene porsi domande del tipo "Come sfrutti i dati per raggiungere i tuoi obiettivi e quali ostacoli incontri?" oppure "Cosa vorresti fare con i dati che non sono stati ancora analizzati?".

A questo punto, esamina gli aspetti che funzionano e quelli che vanno rivisti. Cerca eventuali bottleneck e passaggi in cui migliorare gli strumenti o ampliare l'accesso potrebbe aiutare i colleghi a raggiungere i loro obiettivi più velocemente. In questa fase ti interessa valutare la qualità dei dati e come vengono condivisi (o meno) tra i vari reparti aziendali.

2. Definizione del framework di democratizzazione dei dati

Questo framework non è solo un supporto per l'implementazione, ma garantisce anche che la strategia di democratizzazione dei dati sia coerente sia con gli obiettivi aziendali che con le esigenze e le aspettative dei dipendenti. Questo promuove anche la produttività di chi lavora con i dati, senza perdere mai di visita gli obiettivi da raggiungere: un'esperienza flessibile e basata sui dati.

È quindi importante definire cosa si vuole ottenere con la democratizzazione dei dati e creare un piano basandosi su questi obiettivi:

• Definire obiettivi per i dati: ad esempio un incremento del fatturato, la crescita dei profitti o la semplificazione della gestione e dello spostamento dei dati man mano che aumentano, in parallelo con la crescita dell'azienda.

• Creare policy in materia di accessibilità dei dati: con una nuova consapevolezza su come funzionano le data operation in azienda, è possibile trovare ulteriori opportunità di modifica, creazione e implementazione di policy, che evitino di disporre solo di dati comportimentalizzati e li mettano invece a disposizione degli utenti. È anche il momento giusto per definire in che modo strumenti, automazioni e AI possano contribuire a realizzare questa visione e passare alla fase successiva.

3. Selezione degli strumenti giusti per la democratizzazione dei dati

Una corretta architettura dei dati costituisce sicuramente le fondamenta della democratizzazione dei dati, ma la presenza di un buon toolkit migliora ancora di più i risultati ottenuti.

Investi in prodotti che aiutino il team a lavorare in modo efficiente con i dati, per ricavarne insights e prendere decisioni che si appoggino sui dati, senza dover attendere l'intervento dei colleghi. A seconda delle dimensioni e della data maturity, l'azienda potrebbe trarre vantaggio da:

• Strumenti di visualizzazione dei dati: convertono dati complessi in diagrammi e grafici semplicissimi da capire. Invece di analizzare numeri non ancora elaborati, i team di marketing possono esaminare l'andamento della campagna con l'uso di tool come Tableau e Power BI che creano report visivi in grado di mettere in risalto i trend e gli insights.

• Piattaforme in open data: centralizzando i dati per renderli disponibili pubblicamente, si consente a chiunque di accedervi e utilizzarli per raggiungere i propri obiettivi. Ad esempio, i team di prodotto usano Data.gov e l'Open Data Portal della Banca Mondiale per trovare dataset accessibili al pubblico per le ricerche di mercato, l'analisi della concorrenza, i dati demografici e le preferenze degli utenti, oltre che per ottenere dettagli geografici ed economici.

• Cataloghi di dati: forniscono un indice ricercabile dei dataset a disposizione, rendendo più facile per gli utenti l'accesso e la ricerca dei dati di cui hanno bisogno. Tra gli strumenti di catalogo dati si annoverano CKAN e Socrata, che aiutano i team digitali a trovare rapidamente specifici dataset, senza dover setacciare un'innumerevole serie di archivi.

• Strumenti di governance dei dati: aiutano a gestire e proteggere le risorse dati, garantendone l'accuratezza, la sicurezza e la conformità alle normative vigenti. I team di marketing che gestiscono i dati dei clienti e devono assicurarsi che questi siano protetti e rispettino le norme, usano tool come Collibra o Informatica per gestire e far rispettare la regolamentazione e l'esecuzione dei dovuti controlli.

• Strumenti self-service di analytics: consentono agli utenti di eseguire autonomamente le attività di analisi dei dati, senza dover dipendere dai reparti di sviluppo o dai team di data science. Gli strumenti self-service di analytics, come Contentsquare e Google Analytics, consentono ai team non solo di accedere ai dati, ma anche di rendere la creazione di report e l'analisi dei dati parte della routine di tutti i giorni.

Usare Contentsquare per la democratizzazione dei dati

La piattaforma di experience intelligence di Contentsquare fa chiarezza sulle migliori modalità di raccolta e utilizzo dei dati dei clienti.

In una "democrazia dei dati", i team di prodotto, marketing e di analytics sfruttano le funzionalità di Contentsquare per prendere decisioni più consapevoli e ottimizzare l'user experience, senza dover richiedere e attendere l'intervento del team tecnico:

• Insights AI: grazie a Sense, l'intelligenza artificiale di Contentsquare, puoi conoscere esattamente qual è la situazione dei KPI e ottenere riepiloghi AI in tempo reale. I team possono allora conoscere la digital experience dei clienti e immedesimarsi, in modo da prendere decisioni basandosi sui dati, semplicemente facendo domande a Sense tramite la sua intuitiva interfaccia. Grazie a questo approccio centralizzato ai dati comportamentali degli utenti, si può ad esempio capire dove, come e perché questi interagiscono in un certo modo con il prodotto o il sito web, permettendo a chiunque di consultare e capire più facilmente gli insights sui clienti.

• Integrazione dei dati: combina i dati sull'user experience con gli insights di altri strumenti, ad esempio i CRM e le piattaforme dedicate ai test A/B. Queste integrazioni aiutano a raccogliere in un solo posto i dati provenienti da diverse fonti, per ottenere una visione d'insieme del comportamento degli utenti e mettere a punto un processo decisionale più efficace e comune a tutti i reparti aziendali.

• Replay delle sessioni: esamina con i tuoi occhi le riproduzioni del comportamento di navigazione degli utenti in reali sessioni per scoprire come interagiscono con prodotti, siti web e app. Esaminare i replay delle sessioni aiuta il team a conoscere le modalità di utilizzo delle diverse funzionalità, quali sono gli ostacoli che i clienti potrebbero incontrare e cosa potresti fare per migliorare la customer experience.

• Heatmap: scopri dov'è che gli utenti cliccano, fino a che punto della pagina scorrono e quanto tempo trascorrono su una pagina. Le heatmap mettono a tua disposizione insights visivi sull'user engagement con diversi elementi della pagina, ad esempio le CTA e le immagini, aiutando i team a ottimizzare design e funzionalità in base alle effettive interazioni degli utenti.

• Journey Analysis: mappa ogni aspetto dell'user journey, dalla prima visita a quella che risulta in una conversione. Questa funzionalità consente ai team d'individuare le sezioni della pagina in cui gli utenti incontrano ostacoli o abbandonano il sito, fornendo così preziosi insights per migliorare l'user experience nel suo complesso e in ogni sua fase.

La configurazione semplice e gli insights ricevuti agevolano il lavoro di tutti i team, consentendo d'iniziare subito le attività e concentrarsi su queste, invece di occuparsi di complesse procedure per la raccolta dei dati.

Contentsquare fornisce ai team strumenti intuitivi che permettono di analizzare e interpretare i dati in maniera efficace.

4. Sviluppare un programma di training per la data literacy

Per un utente finale alle prime armi, l'analisi dei dati potrebbe risultare un'operazione complessa. Per una vera democratizzazione dei dati e per renderli accessibili al maggior numero possibile di persone, è necessario che chiunque in azienda disponga delle competenze e delle nozioni necessarie per comprenderli e utilizzarli in modo efficace.

Ecco perché è necessario investire in programmi di formazione per migliorare la data literacy e garantire che i dati siano presentati in modo chiaro e comprensibile.

• Formare i dipendenti sul modo in cui la democratizzazione dei dati migliora le performance e porta a migliori risultati.

• Assicurati che tutti comprendano la portata, il significato e le procedure in materia di dati.

• I training dovrebbe illustrare in dettaglio le funzionalità di ogni piattaforma di dati, come usarle e l'approccio da adottare per l'inserimento, l'accesso e l'interpretazione dei dati.

• Coinvolgi leader e figure aziendali che hanno esperienza con i dati, conoscenze e competenze pregresse in questo settore, per aiutare l'intera azienda a partecipare all'implementazione di questo approccio e rendere la data literacy parte integrante del processo di onboarding dei nuovi assunti.

5. Stabilire le policy per la governance dei dati

Per una data democratization efficace, gli utenti devono fidarsi dei dati a cui hanno accesso. Se dubitano della loro accuratezza o pertinenza, è improbabile che decidano di sfruttarli per i propri obiettivi. È proprio in questo contesto che le politiche di data governance possono intervenire per garantire l'affidabilità dei dati e la conformità agli standard.

Il rigore delle policy di governance dei dati garantisce inoltre la sicurezza dei dati e la privacy. Sono proprio queste norme a definire come proteggere i dati, chi può accedervi e in quali circostanze.

Qui sotto troverai alcuni modi in cui è possibile garantire la qualità, la sicurezza e la conformità dei dati, pur mantenendole accessibili a tutti:

• Creare fiducia nella qualità dei dati: i programmi di gestione dei dati non servono a granché, se gli utenti non hanno fiducia nella qualità delle informazioni a cui possono accedere. Una soluzione come Master Data Management (MDM), che crea un singolo archivio dati di riferimento per ogni dipendente e settore aziendale, è ottima per gestire e risolvere i problemi di qualità. Imponendo una visione affidabile e autorevole dei dati aziendali, è possibile gestirli e condividerli meglio in tutta l'azienda e con maggiore sicurezza.

• Definire policy per la sicurezza dei dati e la privacy: "accessibilità dei dati" non significa mettere i dati a disposizione del mondo intero. Bisogna comunque garantire la sicurezza e l'efficienza dei dati, attribuendo alle diverse figure aziendali un accesso ai dati che si adatti al loro bagaglio di conoscenze, competenze ed esigenze. Questo fornisce ai dipendenti le risorse e il supporto di cui hanno bisogno per prendere confidenza con l'uso dei dati a disposizione e riuscire a utilizzarli in modo sicuro e responsabile.

• Definire ruoli e responsabilità per la gestione dei dati: per agevolare la democratizzazione dei dati è necessario anche avere chiarezza in merito a ruoli e responsabilità. Quando ognuno sa qual è il suo ruolo nell'ecosistema dei dati, diventa più facile fornire ampio accesso ai dati senza comprometterne la qualità o la sicurezza. I ruoli fondamentali da considerare sono i "data steward" (che gestiscono e supervisionano i set di dati), i "data custodian" (che si occupano dell'archiviazione, della sicurezza e del backup dei dati) e i "data user" (che accedono ai dati e li sfruttano per le attività quotidiane).

• Definire le procedure per la condivisione dei dati e la collaborazione: sono queste ad assicurare una condivisione responsabile ed efficace dei dati all'interno dell'azienda o con i partner esterni. È il momento ideale, ad esempio, per stipulare un accordo di riservatezza per la condivisione dei dati di vendita con un fornitore di servizi o per annunciare che in azienda l'analisi dei dati dei clienti avviene solo nel contesto dell'ottimizzazione dell'user experience, escludendo qualsiasi attività di marketing non autorizzata.

Con aspettative e regole chiare i dati sono accessibili a chiunque in azienda, con tutti i vantaggi e senza esporsi a rischi legali o di sicurezza.

Verso la democratizzazione dei dati

È arrivato il momento d'implementare la strategia di democratizzazione dei dati, monitorarne le performance e apportare eventuali modifiche, se necessarie. Dedicandosi anima e corpo a questo processo, se ne vedono presto i risultati: un approccio chiaro e intuitivo che rende il lavoro più semplice per chiunque voglia veramente lavorare usando i dati.

Man mano che i dipendenti capiscono qual è il loro ruolo nel processo, chiunque in azienda comincerà ad adottare la strategia di democratizzazione dei dati e di conseguenza a partecipare all'ottimizzazione di processi e strumenti esistenti, aggiungendone anche di nuovi. Si può allora migliorare l'efficienza, scoprire nuovi insights e creare una cultura in cui tutti in azienda sono motivati a sfruttare al meglio i dati a disposizione.

Domande frequenti sulla democratizzazione dei dati