Ogni azienda ha dati.
La domanda è se lavorano per voi.
Avrete sicuramente sentito che vi serve un "data warehouse" o un "modern data stack". Ma cosa significa concretamente per un'azienda delle vostre dimensioni? E quanto costa davvero? Questa guida serve come orientamento e non sostituisce una vera valutazione del vostro panorama dati insieme al cliente.
Tolti i buzzword, quello che resta e un pattern ingegneristico in circolazione sin dai primi anni Novanta. Alla base, si tratta di consolidare le vostre diverse fonti dati portando i dati dai sistemi piu importanti in una serie di cosiddetti Data Mart che si completano a vicenda e forniscono una vista analitica unificata della vostra azienda: un'unica fonte di verita su cui potete davvero fare affidamento.
Un Data Mart è, in pratica, una raccolta pulita e dettagliata di tabelle che descrivono un aspetto della vostra azienda senza essere limitata a un solo sistema sorgente. Potete pensare a un data warehouse come a un sistema modulare composto da questi Mart, ognuno dei quali può evolvere insieme al business. Nei Mart vive la logica di business a cui le persone in azienda già fanno riferimento quando costruiscono report, fanno analisi ad hoc o cercano di rispondere a una domanda operativa. La differenza è che qui quella logica diventa verificabile, governabile e pulita.
Poiché ogni Mart rappresenta la fonte autorevole per un'area della vostra azienda, il reporting all'interno dei reparti diventa più standardizzato e le incoerenze nei numeri diventano spiegabili quando emergono in riunione. Le ipotesi di business possono essere testate sui dati reali. Le strategie AI e BI diventano qualcosa che si può davvero mettere in pratica, non solo pianificare. Anche per i nuovi collaboratori la soglia d'ingresso si abbassa molto. Invece di chiedere accesso a cinque sistemi diversi e rincorrere tre colleghi per capire il contesto, possono fare riferimento a definizioni unificate di KPI e transazioni di business e iniziare a fornire risposte utili fin dal primo giorno.
C'è anche un vantaggio tecnico. Separando i carichi analitici, che spesso richiedono una capacità di calcolo importante, dai database operativi, vi assicurate che report ed esportazioni non interferiscano mai con i sistemi che sostengono le attività quotidiane.
Costruire i primi Data Mart su un warehouse pronto a sostenere una crescita dei dati può sembrare un progetto importante, sia in termini di sforzo sia di costi. Allo stesso tempo, negli ultimi dieci anni le community di sviluppatori hanno ottimizzato e reso open source strumenti che rendono questo percorso molto più accessibile anche per le PMI che vogliono trasformare anni di dati aziendali raccolti in un vero asset. La domanda quindi non è solo se la tecnologia esiste, ma se l'investimento ha senso per la vostra azienda e cosa deve ancora essere valutato con attenzione insieme a voi. Questa guida è pensata per aiutarvi a capire dove siete oggi, quali percorsi architetturali sono più comuni e quanto potrebbe costare, in modo indicativo, la parte di piattaforma di questo percorso.
Per darvi una prima stima utile, dobbiamo partire da una domanda semplice: come lavorate oggi con i dati? Se non siete sicuri di alcune risposte, saltatele pure. Useremo delle approssimazioni dove serve e saremo trasparenti su ciò che conosciamo con meno certezza. Sforzo di migrazione, logica di trasformazione, governance, rollout ed enablement del team restano aspetti da valutare direttamente con voi.
Come lavorate con i dati oggi?
Prima di parlare di architettura, dobbiamo capire da dove partite. Non esiste una risposta sbagliata. Ogni azienda si trova in un punto diverso dello spettro.
Molte lavorano ancora soprattutto con fogli di calcolo ed esportazioni manuali. La maggior parte delle altre si trova nel mezzo: esiste un database centrale, ma Finance definisce il fatturato in modo diverso rispetto a Sales e nessuno sa davvero a quale dashboard credere il lunedì mattina, o spiegare con chiarezza perché i numeri non coincidano anche quando la ragione può essere del tutto legittima dal punto di vista del business.
Capire con precisione dove siete oggi è il primo passo per definire cosa valga davvero la pena costruire e cosa possiate già sfruttare per generare valore nel breve periodo.
Quali sistemi governano il vostro business?
Selezionate tutto ciò che si applica. Questo ci aiuta a comprendere la complessità del vostro panorama dati e il tipo di lavoro di integrazione necessario.
Tenete presente che non serve elencare tutto. Concentratevi sulle sorgenti che avrebbe più senso collegare in una prima fase. È sufficiente per ottenere una stima iniziale dei costi. Altre sorgenti possono restare gestibili, ma il loro sforzo reale dipende molto dalla qualità dei sistemi sorgente, dalle regole di business coinvolte e da come ci si aspetta che i dati si muovano. Se lasciate questo campo vuoto, faremo una stima basata su quello che sappiamo e allargheremo di conseguenza il margine di incertezza finale.
È spesso qui che i progetti di consulenza iniziano a sembrare costosi, perché la sola prospettiva di integrare molti sistemi sorgente può rendere rapidamente scomode le conversazioni di scoping. Gli strumenti moderni migliorano molto il punto di partenza, soprattutto sul lato dei connettori. Ma i connettori da soli raramente raccontano tutta la storia. Nella pratica, il lavoro vero inizia spesso con semantica delle sorgenti, tracciamento delle modifiche, validazione e logica di business. È esattamente lì che di solito interveniamo noi.
Chi ha bisogno di accesso, e dove vive tutto?
Il numero di utenti, la freschezza dei dati necessaria e dove risiedono i vostri sistemi. Sono questi tre fattori a determinare la vostra architettura più di qualsiasi altra cosa.
Tre percorsi architetturali tipici per la vostra situazione
Le stime sopra coprono i costi di piattaforma: compute, storage, ingestion e overhead operativo. Ciò che volutamente non includono è il lavoro di trasformazione, cioè la progettazione e l'implementazione dei Data Mart costruiti intorno alla vostra logica di business specifica. È una scelta voluta, perché questa parte varia molto da azienda a azienda e non può essere stimata seriamente partendo solo da pochi input.
Ed è proprio lì che entriamo in gioco noi.
Il nostro obiettivo è aiutare le PMI europee a trasformare anni di dati raccolti in veri asset informativi su cui sia possibile costruire e mettere in pratica strategie AI e BI. Crediamo che tutto parta dai dati e che un'infrastruttura dati pulita e manutenibile non sia né una moda né un lusso. È un elemento distintivo.
Se vi ritrovate in questa descrizione, se volete una valutazione più dettagliata basata sul vostro panorama dati reale o se ritenete che la nostra approssimazione non colga bene la vostra situazione, ci farà piacere sentirvi. Scriveteci e parliamone.
Ripartizione dettagliata dei costi
Un'ultima nota sulle stime: le approssimazioni mostrate qui possono discostarsi dalla realtà a seconda di quanto completi siano stati i vostri input. Nella sezione "Come calcoliamo queste stime" trovate la metodologia completa. Continuiamo a perfezionare il nostro approccio sulla base del feedback che riceviamo. Se qualcosa non torna o volete capire meglio il modello, non esitate a contattarci.
Scaricate la vostra analisi completa
Potete scaricare un PDF con la vostra mappa dati, i tre percorsi architetturali e la stima dei costi, più alcuni punti che vorremmo valutare bene con voi in una call di approfondimento.
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