5 strategie per eliminare i silos di dati e adottare un approccio data-driven

Se ogni team si affida a dati isolati, le decisioni sono basate davvero sui dati o si sta semplicemente sfidando la sorte?

È proprio questo che comportano i silos di dati. Se i team non hanno a disposizione un quadro completo della situazione, non possono fare altro che tirare a indovinare, quando riflettono su aspetti su cui non hanno visibilità. Le supposizioni, però, non riescono a favorire una collaborazione efficace e un processo decisionale più consapevole e questo risulta spesso in un'esperienza negativa per gli utenti, a causa dei messaggi contraddittori e di percorsi di navigazione non uniformi.

Non lasciare nulla al caso. Questa guida illustra cinque strategie pratiche per eliminare i silos di dati e le inefficienze, consentendo a tutti i team di accedere più facilmente a dati completi e coerenti e di ottenere risultati concreti.

Insights fondamentali

• Il problema con i silos di dati è l'incompletezza e l'isolamento che ne risulta, con la conseguente inefficienza della collaborazione, l'inefficacia del processo decisionale, una mancanza di accesso ai dati e una customer experience negativa.

• Eliminare i silos di dati significa innanzitutto creare una struttura che garantisca la coerenza in ogni fase della pipeline dei dati.

• Una visione unificata della customer experience, con il supporto di dashboard, funzionalità collaborative e insights AI, consente ai team di lavorare facendo riferimento agli stessi dati e di rispondere così alle esigenze aziendali.

1. Standardizzazione e sincronizzazione dei dati fondamentali 

I team che lavorano con dati isolati in silos si ritrovano spesso a gestire formati e metriche in conflitto, con crescenti difficoltà ad allinearsi sulle decisioni più importanti. Per risolvere questo problema è allora necessario un approccio combinato alla standardizzazione e alla sincronizzazione.

Standardizzare significa convertire i dati provenienti da diverse fonti in un formato coerente, mentre la sincronizzazione garantisce che tutti i sistemi rispettino lo standard adottato.

I due processi vanno applicati ai dati principali, che si suddividono in due tipologie:

• Dati critici: set di dati che l'azienda sfrutta per prendere decisioni strategiche, come ad esempio gli insights sui test dei consumatori e di prodotto in fase di accesso a un nuovo mercato.

• Dati di uso frequente: set di dati operativi e analitici a cui i team accedono spesso per ottimizzare i processi interni e migliorare la customer experience. Tra questi sono inclusi i dati in tempo reale sul comportamento dei clienti, che aiutano i team di assistenza a intervenire rapidamente per risolvere i problemi.

Esistono diversi metodi per standardizzare e sincronizzare i dati. L'ideale, però, sarebbe d'iniziare durante la fase di raccolta seguendo una delle seguenti procedure:

Elaborazione di un dizionario dei dati

Un modo efficace per standardizzare i dati e garantirne la coerenza è quello di elaborare un dizionario dei dati, cioè un documento che definisce tutti gli elementi presenti in un set di dati.

I team che si occupano dei dati sono solitamente responsabili della creazione della struttura di un dizionario dei dati, preferibilmente in un database di backend, per assicurarsi che sia allineato automaticamente con i dati in tuo possesso.

Per gestirlo con informazioni corrette e aggiornate è necessario consultare le persone responsabili e gli utenti abituali di tali dati, ad esempio il team di vendita, marketing e product management, soprattutto in merito ai principali termini utilizzati in azienda, cosa misurano e come vengono calcolati.

Ecco un esempio di termine aziendale:

Sono poi i team di dati a tradurre la terminologia aziendale in regole tecniche, ad esempio la tipologia (numero con 2 cifre decimali), la lunghezza (fino a 12 cifre) e il formato (valuta in dollari statunitensi con 2 cifre decimali). Nel frattempo, il team di sviluppo applica le regole all'interno del database e le convalida su tutta la data pipeline.

Applicazione di uno schema alla pipeline di dati

Gli schemi rappresentano un altro elemento fondamentale per la standardizzazione. Garantiscono che i dati siano conformi alle strutture previste durante tutto il processo. Con questo si intende che i set di dati devono includere le informazioni corrette e in modo coerente durante la raccolta, la trasformazione e persino il processo di Reverse di ETL (Extract, Transform, Load = estrazione, trasformazione e caricamento) (ne parleremo in dettaglio più avanti, quando ci occuperemo della prossima strategia).

Questo accorgimento evita ai team e agli strumenti di creare strutture incompatibili, che rappresentano una delle principali cause dell'esistenza di silos.

Definizione dei master data

Per standardizzare la definizione di cosa va considerato "vero" ed eliminare i silos, è opportuno conservare un file contenente i master data che cambiano raramente, ad esempio le informazioni sui clienti, i dettagli sui prodotti e i dati finanziari. 

Una volta creati i master data, è possibile sincronizzare gli aggiornamenti tra sistemi software, ad esempio tra le piattaforme di customer relationship management (CRM, gestione delle relazioni con i clienti) e di pianificazione delle risorse aziendali. In questo modo, qualsiasi aggiornamento, anche quelli più piccoli, ad esempio il fatto che un utente si sia disiscritto dalla mailing list, viene riportato su tutti i sistemi in modo coerente, evitando fattori di frustrazione e una perdita di fiducia nell'attendibilità dei dati.

2. Ottimizzazione del tech stack: creazione di un data warehouse

I dati provenienti da diverse fonti, come i sistemi di gestione dell'inventario, le piattaforme di analisi dell'user experience e i database di vendita e marketing, dovrebbero convergere in un unico punto: un data warehouse.

Il processo detto ETL (Extract, Transform, Load) consente a queste fonti d'inviare informazioni direttamente al warehouse. Questo repository centrale può archiviare sia dati strutturati (liste clienti e fogli di calcolo) che non strutturati (file XML e video).

I silos di dati diventano allora un ricordo del passato. Questo permette infatti ai team di accedere a dati puliti e coerenti per il reporting di business intelligence (BI), la visualizzazione dei dati e le analytics predittive basate sull'apprendimento automatico.

💡 Lo sapevi? I data warehouse sono parte integrante di un tech stack per la gestione dei dati. Grazie alla loro efficienza in termini di costi e scalabilità, le soluzioni basate sul cloud come Snowflake, BigQuery e Databricks sono oggi più diffuse rispetto ai software on-premises.

Come mettere insieme un data stack

Per iniziare a eliminare i silos, è innanzitutto necessario gettare le giuste basi. Una delle prime considerazioni è se lo strumento di acquisizione dei dati (che aiuta a raccogliere e importare i dati in un solo posto) supporta i prodotti SaaS, di banking o di ecommerce usati dai team nel quotidiano.

Prossimo passo: documentare tutto. Dalle dipendenze esterne e le configurazioni alle tabelle di riferimento (fonti di dati primarie) e agli account di servizio (account non umani che gestiscono processi automatizzati, ad esempio l'accesso ai dati nel cloud o l'amministrazione di database). Questo approccio va abbinato al controllo versione per tracciare in modo chiaro una cronologia delle modifiche e assicurarti così l'allineamento tra team.

Cosa contiene un data stack?

Dopo aver documentato gli strumenti e i sistemi essenziali, esamina il data stack a tua disposizione per individuare eventuali elementi mancanti. Verifica se hai a tua disposizione almeno i seguenti componenti:

• Fonti dati: inviano dati di CRM da piattaforme come Salesforce e HubSpot, così come dati comportamentali, su performance ed errori dal modulo Data Connect di Contentsquare.

⚡ Suggerimento: Data Connect ti consente di sincronizzare i dati con il warehouse di tua preferenza e il tutto su larga scala. Tutti i set di dati, dall'utilizzo del prodotto, ai fattori di frustrazione dei clienti, passando per il monitoraggio dell'user experience, raggiungono il warehouse centralizzato in modo pulito, strutturato e conforme.

Data Connect si integra inoltre con il resto dello stack tecnologico per rendere le analytics più pertinenti e stimolare un processo decisionale più consapevole. Combinarlo con altre fonti di dati in un unico data warehouse centralizzato facilita nuovi casi d'uso, tra cui modelli AI e di apprendimento automatico (ML) per prevedere il churn e rilevare eventuali anomalie.

• Strumenti d'integrazione dei dati: estraggono i dati grezzi dalla fonte, pulendoli, mettendoli insieme e formattandoli, prima di caricarli nel data warehouse con strumenti come AWS Glue, Azure Data Factory e Apache Airflow.

• Strumenti di business intelligence (BI): supportano le decisioni strategiche mediante dati estratti tramite software come Tableau e Microsoft Power BI.

• Dashboard e strumenti di visualizzazione: ti offrono un quadro completo delle performance delle digital analytics usando ad esempio Dashboards di Contentsquare o Looker Studio.

Crea dashboard condivise con Contentsquare

3. Configurazione di una pipeline di Reverse ETL

Se l'ETL ti consente di trasferire i dati nel data warehouse, il Reverse ETL (talvolta detto "attivazione dei dati" o in inglese "data activation") fa esattamente il contrario, inviando dati puliti e strutturati agli strumenti usati regolarmente dai team.

In questo modo, gli insights proveniente dalle analytics vengono forniti direttamente ai team che ne hanno più bisogno. I marketer sfruttano gli insights sull'utilizzo del prodotto e sul comportamento degli utenti per elaborare campagne mirate e personalizzate. I team di prodotto e di user experience (UX) accedono agli elenchi dei clienti per personalizzare le esperienze in-app in base ai segmenti ad alto valore. 

Ecco come configurare una pipeline di Reverse ETL:

• Seleziona i giusti strumenti di integrazione, adottando la soluzione più adatta alle esigenze di configurazione e alle priorità aziendali: piattaforme di Reverse ETL per un'opzione rapida e che richiede poca manutenzione, strumenti di acquisizione di dati modificati (CDC) per la sincronizzazione in tempo reale e script personalizzati e interfacce di programmazione delle applicazioni (API) per garantire flessibilità e l'inclusione di fonti che non si integrano direttamente con lo strumento di Reverse ETL.

• Dai priorità ai casi d'uso ad alto impatto: individua quegli elementi che possono rivelarsi utili fin da subito e i team che ne hanno più bisogno.

• Crea, testa e scala: definisci il flusso di dati dal tuo data warehouse agli strumenti usati per le operazioni aziendali. Crea il primo flusso di dati specificando correttamente i dati di origine, le trasformazioni, la destinazione e i trigger. Monitora le performance e modifica i trigger o le trasformazioni mano a mano che le cose evolvono.

• Proteggi i dati: implementa la crittografia dei dati, il controllo generale degli accessi e l'autenticazione e altre misure di sicurezza durante il transito e l'archiviazione.

• Garantisci una buona gestione e la diffusione dei dati: definisci processi costanti di manutenzione e supporto e non dimenticare d'informare gli stakeholder sulla possibilità di accedere al data warehouse per ottenere i dati di cui hanno bisogno.

⚡ Suggerimento: non sai quali dati usare per il primo flusso di dati? Inizia con i dati di behavior analytics, ad esempio i replay delle sessioni, le heatmap e gli user journey sia da dispositivo mobile che da web.

Condividere questi insights con gli strumenti che i team usano tutti i giorni ti aiuta a individuare i fattori di attrito e di engagement. In questo modo invece di limitarti a osservare il comportamento dei clienti, puoi capire a cosa sono dovuti e ottimizzare quindi le digital experience con maggiore consapevolezza.

Non è necessario alternare tra due strumenti: sulla piattaforma di Contentsquare puoi visualizzare le heatmap per poi passare direttamente ai replay delle sessioni correlate quando hai bisogno di eseguire un'analisi più dettagliata.

4. Esecuzione di test d'integrità dei dati.

Il test d'integrità dei dati è il processo di valutazione sistematica della qualità, dell'accuratezza, della coerenza e della completezza dei dati. L'obiettivo è quello di garantire che i dati siano affidabili e adatti all'uso previsto.

In generale, i test si concentrano su due ambiti diversi in materia d'integrità dei dati:

• Integrità fisica: i test ricercano gli errori materiali (o corruzione) all'interno del tuo hardware e dell'infrastruttura IT. Includono i controlli d'integrità del disco, i test di trasmissione dati, la verifica dei backup e dei processi di ripristino e il rilevamento di dati danneggiati.

• Integrità logica: ti aiutano ad accertarti che tutti i tuoi dati abbiano un senso e che tutte le dipendenze o relazioni tra i punti dati rispettino le regole impostate. Tra i tipi più comuni di test figurano quelli relativi all'integrità dei domini, delle entità e delle referenze, alla coerenza logica e alla completezza dei dati.

Ecco i passaggi da seguire prima di cominciare i test:

• Definizione di obiettivi e requisiti: identifica i set di dati critici, dai priorità alle aree d'interesse (ad es. rischio e conformità) e collabora con tutti gli stakeholder per definire i parametri d'integrità per i tuoi dati e identificare le metriche chiave.

• Progettazione e implementazione dei test: crea test che coprano tutti i livelli di granularità usando varie tecniche di testing, integrandoli quindi nella pipeline di dati.

• Selezione di strumenti e tecnologie adeguati: usa piattaforme progettate per la qualità dei dati, l'integrazione e la business intelligence.

• Definizione di processi di revisione e correzione: assegna ruoli per il rilevamento, la categorizzazione e la risoluzione degli errori e gestisci un registro centralizzato per monitorare problemi e risultati.

• Promozione di una cultura in cui l'integrità dei dati riveste un ruolo centrale: fornisci una formazione adeguata a tutti gli stakeholder sull'importanza dell'integrità dei dati e dell'esecuzione costante di test.

⚡ Suggerimento: identifica automaticamente gli errori tecnici e non tecnici prima che si nascondano in un silos.

Grazie alle funzionalità di registrazione degli errori di Contentsquare, puoi individuare e risolvere problemi che potrebbero altrimenti tradursi in costi aggiuntivi o minare la fiducia dei clienti. Puoi persino collegare gli errori ai replay delle sessioni o ai feedback di Voice of Customer (VoC) per ottenere più contesto e pianificare le prossime mosse partendo da quanto scoperto.

5. Investimento in una piattaforma all-in-one

Trovare una piattaforma all-in-one che permetta a tutti i team di capire in un colpo d'occhio la customer experience è un passaggio finale cruciale per eliminare i silos di dati. Le migliori sono quelle che integrano i dati provenienti da altre fonti, fornendo così ai vari team e a chi deve prendere decisioni una prospettiva a tutto tondo della situazione.

Grazie alla piattaforma all-in-one di experience intelligence di Contentsquare, chiunque in azienda ha accesso agli stessi dati su comportamento, performance ed errori. I team possono passare con facilità da una funzionalità all'altra e trovare la correlazione tra insights ottenuti con 4 prodotti fondamentali: Experience Analytics, Product Analytics, Experience Monitoring e VoC. Insieme consentono un'efficace integrazione e collaborazione per raggiungere obiettivi aziendali in comune. 

Ecco alcune funzioni essenziali che non dovrebbero mancare in una piattaforma unificata:

1. Dashboard

Crea dashboard di data analytics accurate e in tempo reale che i team interfunzionali possano consultare in qualsiasi momento. Le dashboard di Contentsquare offrono una visione coerente delle metriche che riguardano obiettivi condivisi e risultati chiave (OKR), evitando inoltre inutili duplicati evitando ai team di dover creare i report manualmente. 

2. Funzionalità collaborative

Elimina i silos di dati grazie ai replay condivisi e alle raccolte di preferiti, disponibili Session Replay di Contentsquare. Diversi team possono accedere agli insights sulla base delle stesse visualizzazioni di dati.

3. Insights AI

Grazie a Sense, l'intelligenza artificiale di Contentsquare, non c'è bisogno di avere particolari competenze di gestione di dati per ottenere insights precisi e concreti. Questa funzionalità AI per i team consente a chiunque d'individuare facilmente pattern, rilevare anomalie e scoprire nuove opportunità tramite l'analisi dei dati a propria disposizione, per poi agire di conseguenza in base ai risultati ottenuti, indipendentemente dal proprio livello di data literacy e di data maturity aziendale.

La velocità e la flessibilità di Sense offrono un vantaggio competitivo nei settori in cui è necessario ottimizzare i percorsi digitali, migliorare le conversioni e correggere rapidamente gli errori. Risulta ad esempio particolarmente utile per ecommerce, banking, SaaS, settore alberghiero e ristorazione.

Sfrutta al massimo i dati a tua disposizione

Avere a disposizione i dati in un solo posto massimizza il loro potenziale, quello dei team, degli strumenti e dei sistemi. L'impatto è di ampia portata per tutta l'azienda: una migliore collaborazione, un processo decisionale più consapevole ed esperienze meglio connesse. 

I vantaggi non tardano ad avere ripercussioni sui clienti, con l'ottimizzazione dei digital journey, la personalizzazione delle campagne, il miglioramento di prodotti e servizi: tutti elementi che contribuiscono a incentivare la crescita aziendale.

Domande frequenti sui silos di dati