Affrontare il tema della Data Governance significa adottare soluzioni che ruotano intorno ad un moderno concetto di governo dei dati, che guarda al dato come al reale patrimonio delle aziende, e punta al suo pieno utilizzo nella forma di conoscenza condivisa.

Gli ambiti di intervento di un sistema di Data Governance sono rappresentati nella figura sottostante; per ciascuno di essi disponiamo di competenze, esperienze dirette sul campo e certificazioni sui principali tools utilizzati.

L’Integrazione rappresenta il processo base per la costruzione di archivi atti ad ospitare la “conoscenza” proveniente da sorgenti dati interne ed esterne (social); la sua finalità consiste nell’armonizzare in un unico modello dei dati tutte le informazioni trattate all’interno di una organizzazione quale che sia la provenienza, risolvendo contestualmente le problematiche di ridondanza, consistenza ed omogeneità dei dati elementari.

Siamo esperti e certificati nelle seguenti tecnologie:

• IBM WebSphere Datastage
• INFORMATICA Power Center
• TALEND ETL.

Il nostro bagaglio di conoscenze è ulteriormente arricchito da significative esperienze in Microsoft SSIS, PENTHAO Kettle, Oracle DATA INTEGRATOR.

Gestire la Qualità dei Dati significa garantire il migliore livello possibile di qualità del patrimonio informativo aziendale, utilizzando una metodologia specifica per garantire il risultato.

Questo obiettivo viene perseguito attraverso la combinazione strutturata di processi, tecnologie e modelli organizzativi finalizzati a governare i dati attraverso l’applicazione di regole di business e controlli standard.

Ne conseguono una serie di benefici, di seguito indicati:

• Identificare le criticità e le fonti di possibili anomalie.
• Verificare lo stato attuale della qualità dei dati, relativamente agli attributi “sensibili”.
• Quantificare la difettosità generando indicatori di dettaglio e di sintesi per ogni tipologia di errore.
• Diagnosticare le cause che generano anomalie e le possibili risoluzioni.
• Correggere le anomalie ove possibile.
• Inviare alert automatici agli owner del dato o del processo.

Ne consegue un miglioramento complessivo delle prestazioni aziendali e una drastica riduzione dei “costi della non qualità” principalmente legati a ripetizione di processi operativi onerosi e, se rivolti al mercato, di una severa caduta di immagine.

Governare le informazioni che è possibile attingere dai Social consente di trarre il massimo vantaggio dall’insieme delle conoscenze disponibili sul Web e quindi da tutte quelle informazioni riconducibili al concetto di Big Data.

Perseguiamo questo obiettivo attraverso la combinazione strutturata di processi e tecnologie avanzate di analisi semantica e di “machine learning”.

Tra i benefici che possono derivare da una “sapiente” gestione delle proprie informazioni rispetto ai social, possiamo annoverare:

• Acquisire informazioni rispetto al reale “sentiment” di clienti, prospect e comunque di tutti gli “stakeholder” dell’azienda.
• Identificare le conversazioni più importanti e gli opinion leader.
• Comprendere il posizionamento sul mercato della propria azienda e dei competitor.
• Ridurre il tempo di reazione per attivare strategie commerciali e di marketing.
• Aumentare l’efficacia delle proprie azioni comunicative.

La nostra strategia di Data Analysis ha l’obiettivo di trattare i dati nelle loro diverse forme per trasformarli in informazioni di valore facilmente fruibili dalle funzioni di business.

Questo obiettivo viene perseguito attraverso la combinazione strutturata di processi e tecnologie di trattamento e analisi di dati e di reportistica avanzata, che tengano conto non solo delle tradizionali strutture dati, ma anche di tutte quelle informazioni riconducibili al concetto di Big Data.

Ne conseguono molteplici benefici, dei quali i principali sono riconducibili ai seguenti:

• Individuare “pattern sconosciuti” che consentono di “scoprire” informazioni nascoste capaci di arricchire la conoscenza e sviluppare modelli di analisi predittiva.
• Rendere più efficaci i processi decisionali.
• Aumentare la gamma di dati utilizzabili nel processo di analisi, aprendo una finestra verso un numero illimitato di fonti eterogenee.
• Estendere la fruibilità aziendale delle informazioni significative per il business.
• Ampliare la gamma di dispositivi di visualizzazione garantendo accesso alle informazioni di interesse secondo un modello “anywhere/everywhere”.