Diagnosi del disturbo dei dati: Perché la competenza dei dati è fondamentale per le aziende moderne?

I dati, che si tratti di fatti, opinioni o esperienze, svolgono un ruolo cruciale nel plasmare le interazioni e facilitare la comprensione tra persone e gruppi. Serve da base per l’interazione umana in vari contesti e lo ha fatto fin dall’inizio. 

L’automazione dei dati, invece, può essere fatta risalire agli anni ’90, quando Herman Hollerith sviluppò e introdusse un sistema di tabulazione meccanica per la tabulazione dei dati di censimento negli Stati Uniti. Questa innovazione ha ridotto notevolmente il tempo necessario per compilare i risultati dell’organico, da anni a mesi, e ha gettato le basi per gli sviluppi futuri nell’elaborazione e nell’automazione dei dati. 

L’elaborazione dei dati elettronici in pratica esiste solo dagli anni ’50, con l’avvento dei computer elettronici. Negli anni ’70, l’introduzione dei microprocessori e l’evoluzione dei personal computer hanno ulteriormente democratizzato l’accesso all’elaborazione elettronica dei dati.  

Come abbiamo detto prima in questa serie, lo scopo principale di DataOps è accelerare il flusso di dati. Abbiamo illustrato in che modo l’automazione DataOps fornisce informazioni approfondite e tendenze, come aiuta a ridurre gli errori dei dati e come un data operations center classifica il valore operativo dei team di data science, ingegneria dei dati e analytics. Abbiamo anche parlato di come l’uso approfondito delle risorse di dati possa supportare la leadership e perché questo offra un valore enorme all’azienda. In questo blog esamineremo ulteriormente i talenti di cui abbiamo bisogno per supportare questi risultati vincenti. 

Perché la competenza sui dati è ora una competenza fondamentale per la tua organizzazione  

DataOps è una professione relativamente nuova che è diventata rapidamente indispensabile. Che cosa è cambiato? Un recente sviluppo di grande impatto è l’introduzione dell’AI. I dati sono diventati cruciali per il successo di qualsiasi implementazione di AI. Oltre all’AI, ci sono tre elementi che stanno spingendo il comportamento dei dati in nuovi ambiti e che richiedono ancora più esperienza. Queste forze sono come una tempesta perfetta nella gestione dei dati: una combinazione di eventi che non danneggiano singolarmente, ma che si verificano insieme, possono produrre un risultato profondamente distruttivo.   

Tre aree che creano la minaccia dei dati: 

1. Le quattro V dei Big Data (volume, varietà, velocità e veridicità) sono simili a un uragano, rendendo difficile trovare, fornire e accedere ai dati. Inoltre, l’infinita varietà di dati (non strutturati, strutturati, in batch, in tempo reale e in streaming, cloud, IoT, ecc.) contribuisce al caos e tutti questi dati devono essere definiti in modo razionale in modo da poter essere considerati affidabili e protetti da persone che potrebbero danneggiarli, usarli in modo improprio o rubarli. I dati sono in continua evoluzione, creando una grande complessità unica nell’era digitale. 
2. C’è una spinta tecnologica incessante per trovare i dati in nuovi dispositivi e stabilire strutture per trasformarli, consegnarli, catalogarli, analizzarli, monitorarli, proteggerli, comprimerli e archiviarli.  
3. I dati stessi stanno prendendo vita da soli. La definizione di dati può essere piuttosto semplice: “informazioni di fatto (come misurazioni o statistiche) utilizzate come base per ragionare, discutere o calcolare“. Ma ora viviamo nell’era dell’economia dell’informazione, introdotta in The Third Wave da Alvin Toffler nel 1980. Tra gli utilizzatori di questo modello di business vi sono Google, Meta e altre società di social media, dove i dati stessi sono una fonte di risultati finanziari e allo stesso tempo alimentano altri prodotti e servizi. Altri esempi includono piattaforme come Uber Technologies, che non possiede alcun veicolo, o Airbnb, che non possiede alcuna proprietà. Nel settore dei videogiochi, sono state create numerose risorse sfruttando l’automazione dei dati e dei processi. Questi esempi di aziende basate sui dati hanno creato una “realtà virtuale” e ora riconosciamo i dati come una risorsa. I dati non sono più solo informazioni fattuali. 

È in questo terzo elemento che i dati non riguardano più solo il tuo business, ma anche il tuo business. Puoi pensare al flusso di dati che opera in tutta l’azienda, come il flusso di sangue che scorre attraverso le vene aziendali per fornire energia vitale a ogni sistema, e i professionisti DataOps sono i suoi cardiologi.  

Consideriamo, ad esempio, un’altra professione che ha avuto centinaia di anni per trasformare le sue pratiche in una professione e competenza ben definite.   

Il Chartered Global Management Accountant (CGMA) Competency Framework definisce cinque aree di conoscenza di cui i professionisti finanziari hanno bisogno per promuovere il successo della loro organizzazione. Le categorie di competenze utilizzate dal CGMA a un livello elevato possono anche essere adattate e applicate a una competenza effettiva dei dati aziendali nelle stesse cinque categorie di competenze, come segue:  

1. Competenze tecniche. Le competenze tecniche per i migliori professionisti della gestione dei dati includono la competenza nell’analisi, nella pianificazione e nella progettazione dei dati e nella governance, nonché la conoscenza dei metodi statistici e delle librerie di analytics. I professionisti dei dati devono essere esperti nella visualizzazione dei dati, avere familiarità con i processi ETL e l’architettura dei dati e comprendere la gestione dei database. Le competenze nel Machine Learning, nei framework di AI e nelle tecnologie dei Big Data sono essenziali per la gestione e l’analisi di dataset di grandi dimensioni. 
2. Competenze di business. Le competenze di business ottimali per i professionisti dei dati includono lo sviluppo del dominio, oltre all’acume organizzativo per collegare gli insight alla strategia e interpretare i dati contestualmente, l’alfabetizzazione finanziaria per correlare i risultati ai ricavi e la capacità di sfruttare i dati per influenzare le decisioni organizzative a lungo termine.  
3. Competenze delle persone. Le competenze di comunicazione sono essenziali per i professionisti dei dati, facilitando una collaborazione efficace in ambienti basati sui dati. Questo aiuta a influenzare gli stakeholder non tecnici fornendo informazioni approfondite complesse in modo chiaro e promuovendo la collaborazione con i team interfunzionali.  
4. Competenze di leadership. Le competenze di leadership consentono ai professionisti dei dati di influenzare il cambiamento organizzativo. Tre tipi di competenze di leadership, pari, funzionali e strategiche, aiutano i professionisti dei dati a ottenere risultati, rafforzare i team, gestire il cambiamento e promuovere le performance. Inoltre, i professionisti dei dati potrebbero svolgere un ruolo chiave nella gestione del cambiamento promuovendo l’adozione di nuovi strumenti. 
5. Competenze digitali. Sebbene queste possano sembrare sovrapposte alle competenze tecniche richieste ai professionisti dei dati, le competenze digitali come categoria riflettono i progressi della tecnologia moderna più in generale e non possono essere ignorate. Le competenze chiave includono la conoscenza degli strumenti digitali come i software Excel e BI, la familiarità con la sicurezza dei dati, la governance e la privacy, la conoscenza di base dell’automazione e dello scripting e le solide capacità di creazione di contenuti insieme alle competenze di comunicazione digitale. 

Come puoi vedere, DataOps è certamente uno strumento in grado di neutralizzare le minacce ai dati per la tua azienda, ma solo quando hai le competenze e le competenze necessarie. Nel prossimo blog approfondiremo il concetto di “data-as-a-asset” e il motivo per cui è un capitale prezioso per alimentare il tuo modello di business.