I trend della transizione digitale per il 2022 mirano a valorizzare le risorse messe a disposizione dal PNRR.
Nei prossimi mesi si prevede una pioggia di investimenti nel settore dell’Information Technology.
L’attuazione del PNRR e la necessità di accelerare la transazione digitale delle PMI, al fine di non perdere il terreno faticosamente guadagnato nel 2021, impongono di prendere decisioni più che mai mirate e consapevoli.
Su tutte, quali progetti informatici mettere in cantiere per il nuovo anno, con quali tempistiche, budget e aspettative di risultato.
Per orientare la scelta del management aziendale, di seguito proponiamo una sintesi della panoramica elaborata da Analytics Insight e disponibile a questo link.
Transizione digitale e sistemi di Data Quality
Che si tratta di big data o di small data, il 2022 conferma che la gestione dei dati rimane un fattore di competitività per le aziende, specie per quelle impegnate nei mercati internazionali.
Come la linfa nutre le piante, i dati nutrono l’organizzazione aziendale, fornendo informazioni indispensabili per creare strategie efficaci, rafforzare la crescita del business, creare innovazione di prodotto, servizio o processo.
Rispetto alle aziende tradizionali, le organizzazioni intelligenti e le data factory sono in grado di perfezionare il processo decisionale, abbattendo rischi, margini di errore e situazioni di stallo che frenano l’espansione commerciale.
I cinque trend della transizione digitale per il 2022
Compresa la centralità dei dati nella crescita aziendale, di seguito le cinque tendenze a cui prestare attenzione nel progettare e realizzare software, applicazioni, piattaforme e nuove interfacce da inserire all’interno dei processi operativi.
1. Ambienti ibridi, multi-cloud ed edge
In futuro, i dati non strutturati rappresenteranno il principale problema per le imprese.
Macchine intelligenti, email, circuiti di sorveglianza, sistemi di marketing automation, piattaforme social costituiscono una fonte inesauribili di dati.
All’interno di questa massa critica, ciascuna azienda deve costruire da zero il proprio stack di informazioni utili a perseguire gli obiettivi di breve, medio e lungo periodo.
Il tutto, senza incidere sui costi di sviluppo e gestione delle infrastrutture IT.
2. Convenrgenza tra data warehouse e data lake
Mantenere la natività dei dati sarà tanto importante quanto elaborare i modelli di interpretazione.
L’approccio che prevede il modellamento dei dati a priori (ovvero prima della loro archiviazione e successiva elaborazione) si avvicina sempre più alla visione che tende a preservarne l’origine.
Abbattendo costi e tempi legati al modellamento, puntando invece su query e app che rendono disponibile subito il dato originario, si garantisce una maggiore sostenibilità economica della tecnologia e un più rapido adattamento alle contingenze operative o di mercato.
3. Aumento degli strumenti di individuazione dei dati
La governance dei dati diverrà primaria anche per le realtà che non si definiscono “data-first”.
Saper identificare quali sono i dati salienti per il proprio business, dove trovarli, come aggiornarli, evitare che si frammentino o di perdano ha smesso di essere un’attività marginale.
Anzi, la priorità in futuro sarà data proprio alle operazioni e agli strumenti in grado di gestire il flusso, l’accesso degli operatori, la condivisione e la sicurezza dei dati.
4. Centralità sulla qualità dei dati
La sfida di separare i dati “spazzatura” dai dati utili rimane la vera sfida delle organizzazioni intelligenti.
L’impiego sempre più diffuso dell’Intelligenza A e della Business Intelligence implicano l’aumento vertiginoso dei problemi connessi alla qualità dei dati.
La soluzione percorribile è quella di dotarsi di infrastrutture su misura, in grado di affrontare le criticità in modo proattivo, olistico, sistematico e immediato, al fine di evitare ripercussioni su prodotti e servizi chiave per la presenza nel proprio settore.
ema in modo proattivo, olistico e sistematico per evitare gravi ripercussioni su prodotti e servizi chiave.
Maggiore democratizzazione
Le organizzazioni che non faranno marcia indietro nel creare strategie fondate sui dati, rimarranno per certo competitive.
Per quanto processi decentralizzati, infrastrutture diverse e tassi elevati di obsolescenza mettano a rischio il valore dei dati, le aziende devono proseguire nel loro cammino “data-driven”.
Ciò sarà possibile solo puntando all’integrazione tra sistemi come unica via per rendere uniformi e coerenti i dati necessari a mantenere il proprio fattore di successo nel mercato.
Come realizzazione la transizione digitale in azienda?
Parte fondamentale nel garantire i principi di sviluppo sopra elencate sta nell’individuare il project manager in grado di accogliere le istanze dell’azienda.
Fatto ciò, oltre a sviluppare un’architettura, procedure e applicativi utili fin da subito, è sempre bene tener conto delle possibili evoluzioni organizzative dell’impresa.
La tecnologia evolve, ma le imprese evolvono con essa.
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