Data Collection nelle PMI: come raccogliere e organizzare i dati in modo efficace
INDICE
Introduzione
Perchè raccogliere i dati non basta
Come effettuare una raccolta efficace: tre principi fondamentali
Gestire la complessità delle fonti dati: problemi frequenti e soluzioni
L’organizzazione dei dati come vantaggio competitivo
Conclusione: raccogliere e organizzare dati è una scelta strategica
La raccolta e l'organizzazione dei dati
è un passaggio fondamentale per avere
informazioni affidabili.
Nel nostro articolo “Data Analysis: i 6 step per sviluppare un progetto aziendale efficace” abbiamo presentato una metodologia strutturata per trasformare i dati in valore concreto per l’azienda.
Dopo aver esplorato l’importanza degli obiettivi, passiamo ora al secondo step del processo: la raccolta e l’organizzazione dei dati. Questa fase, apparentemente semplice, determina la qualità e l’efficacia di tutte le analisi successive, poiché rappresenta il passaggio fondamentale dalla disponibilità dei dati grezzi alla creazione di informazioni affidabili e contestualizzate.
Perché raccogliere i dati non basta
Tutte le aziende dispongono di dati, ma non tutte riescono a sfruttarne realmente il valore. Secondo il modello DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom), ampiamente utilizzato nel Knowledge Management, i dati sono semplicemente fatti grezzi, privi di significato se non contestualizzati e organizzati.
Molte PMI, pur raccogliendo costantemente informazioni dai sistemi ERP, MES, fogli di calcolo e dispositivi IoT, faticano a trasformare questi dati in informazioni operative e strategiche. La ragione risiede spesso in una raccolta frammentaria e incoerente, in cui le informazioni restano isolate e inutilizzabili per decisioni efficaci.
La Data Analysis sostiene e risponde a
decisioni complesse in contesti competitivi.
Come effettuare una raccolta efficace: tre principi fondamentali
Una buona raccolta dati si basa su alcuni principi chiave, fondamentali per rendere il dato un patrimonio strategico:
1. Pertinenza: raccogliere solo ciò che serve davvero
Raccogliere dati in eccesso o scollegati dagli obiettivi aziendali aumenta la complessità e riduce la capacità decisionale. Per essere efficace, la raccolta deve partire dalle reali esigenze informative: qual è lo scopo di questa analisi? Quali dati servono concretamente per rispondere alle nostre domande? Abbiamo approfondito questi aspetti nell’articolo dedicato al primo step dei progetti di Data Analysis: la definizione degli obiettivi.
2. Accuratezza e completezza
I dati raccolti devono essere corretti, coerenti e aggiornati. Errori frequenti, come duplicazioni o dati mancanti, devono essere risolti sin dalla fase iniziale. Una raccolta accurata richiede un controllo sistematico, una responsabilità precisa e l’applicazione di regole rigorose per assicurare la qualità dei dati.
3. Coerenza tra sistemi
Una delle sfide maggiori nella raccolta dei dati è l’integrazione tra fonti eterogenee (ERP, MES, sistemi legacy e file destrutturati). Definire chiaramente il flusso di integrazione e le logiche di codifica comuni permette di ridurre conflitti e ridondanze e di costruire un patrimonio informativo affidabile e utilizzabile.
La maggior parte dei progetti di analisi incontra difficioltà legate alla disomogeneità delle fonti.
Gestire la complessità delle fonti dati: problemi frequenti e soluzioni
È comune riscontrare problemi come referenze duplicate o irrilevanti, errori strutturali (per esempio maiuscole incoerenti, errori di battitura) e dati mancanti. A questi si aggiungono altre sfide tipiche dell’integrazione dei dati, come formati non compatibili tra loro, assenza di definizioni condivise, incoerenze temporali tra aggiornamenti e difficoltà nell’automatizzare i flussi informativi a causa della mancanza di standard tecnici comuni. Questa complessità genera spesso “silos informativi” che ostacolano una visione unificata e tempestiva, compromettendo la qualità delle analisi.
Per affrontare efficacemente questi problemi, è essenziale applicare tecniche avanzate di gestione e bonifica dei dati:
Rimozione di duplicati e referenze irrilevanti: identificare ed eliminare dati superflui per aumentare la qualità complessiva.
Normalizzazione e standardizzazione: uniformare formati, classificazioni e codifiche per facilitare analisi successive.
Gestione consapevole dei dati mancanti e anomali: trattare i dati mancanti come informazioni potenzialmente rilevanti, classificandoli chiaramente per evitarne la perdita ingiustificata.
Adozione di strumenti di integrazione strutturati: tecniche come ETL (Extract, Transform, Load), API per integrazioni in tempo reale e sistemi centralizzati come Data Warehouse e Data Lake permettono di gestire al meglio la varietà e la frammentazione dei dati.
Infine, un’integrazione efficace non può prescindere dalla definizione di regole di Data Governance condivise: glossari aziendali, responsabilità chiare e procedure per assicurare aggiornamento e qualità nel tempo. Solo con una visione strategica e una gestione coordinata, la fase di raccolta e integrazione diventa un elemento chiave per costruire un sistema informativo affidabile e pronto per decisioni consapevoli.
L’organizzazione dei dati come vantaggio competitivo
Una raccolta efficace non si limita a garantire qualità, ma trasforma i dati in informazioni coerenti e facilmente accessibili. Questo passaggio permette alle aziende di:
- Analizzare i dati con maggiore rapidità ed efficienza.
- Ridurre il rischio di errori decisionali basati su dati incompleti o inesatti.
- Fornire informazioni aggiornate e affidabili a tutti i reparti aziendali, migliorando la comunicazione interna e la collaborazione.
In altre parole, una raccolta e organizzazione corretta consente di superare la logica di gestione transazionale dei dati, trasformandoli in un asset aziendale strategico.
Conclusione: raccogliere e organizzare dati è una scelta strategica
Gestire in modo ottimale la raccolta e l’organizzazione dei dati non è semplicemente un’attività tecnica, ma una decisione strategica. È la base su cui poggia il successo di ogni progetto di Data Analysis.
In questo percorso, il supporto di professionisti competenti può essere determinante nella definizione di un approccio coerente, sostenibile ed efficace.
NEALIS supporta le imprese nella definizione e implementazione di strategie di raccolta e organizzazione dei dati, trasformandoli in un vantaggio competitivo concreto. Se vuoi intraprendere un percorso efficace di valorizzazione dei tuoi dati aziendali, contattaci per una consulenza personalizzata.
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