Intervista a Rossella Macinante (NetConsulting) sulla qualità dei dati

Il marketing necessita di dati aggiornati ed oggettivi, per poter curare la relazione con la clientela, definire nuove strategie di offerta, studiare i concorrenti. Negli anni si è certamente intensificata la richiesta di sistemi informatici adeguati alle esigenze degli specialisti di marketing, un fabbisogno che accomuna le varie funzioni aziendali. Quale è stata la “risposta” dell’IT? Sappiamo che negli ultimi 5 anni molte organizzazioni hanno investito in soluzioni di data profiling (per curare l’analisi dei dati ed assicurare una loro standardizzazione), di data monitoring (per verificare i dati nel tempo mediante un controllo continuo e possibilmente automatizzato), e che questi investimenti si sono aggiunti a quelli “tradizionali” in sistemi di data cleansing (le soluzioni impiegate per correggere i dati). Ma i risultati sono stati sempre all’altezza delle aspettative? E le organizzazioni sono state capaci di sfruttare opportunamente gli strumenti per la gestione dei dati, innalzando l’efficienza del processo analitico?

Marketing Intelligence ha intervistato la dr.ssa Rossella Macinante, Practice Leader della società NetConsulting, che recentemente ha curato un’indagine pubblicata dal magazine ZeroUno sulla qualità dei dati (“Customer Intelligence per una conoscenza a 360 gradi”). L’indagine è stata eseguita attraverso una web survey, sponsorizzata dalla società SAS, ed ha visto la partecipazione di campione di 97 aziende italiane.

La ricerca ha evidenziato che “sempre più la qualità dei dati è un fattore critico per il successo delle iniziative di business intelligence aziendali e si ha quindi la necessità di evitare informazioni contraddittorie, inconsistenti o imprecise”. La survey ha permesso di rilevare la presenza di strumenti di Data Quality, Data Integration e Master Data Management per la gestione dei dati e informazioni aziendali a supporto del business: dall’indagine è emersa una presenza media, per queste soluzioni, del 33%, con settori più “evoluti” come Retail e Servizi (entrambi con una presenza di soluzioni di data quality superiori al 40%), mentre l’Industria dispone solo nel 22,7% dei casi di questi applicativi.


1> quali sono alcune conclusioni della survey ?

Il mercato delle soluzioni di data quality non è maturo dal punto di vista dell’adozione, è evidente che l’attenzione alla qualità dei dati è in aumento, ma abbastanza lentamente rispetto al mondo anglosassone. L’indagine evidenzia come la data quality sia una tematica di interesse, con numerose prospettive di sviluppo. La survey ha confermato l’interesse da parte delle organizzazioni verso le soluzioni di data integration da più fonti (Crm, Scm, Erp, Dw, Business Intelligence, Portali Web), e lo sviluppo di una certa attenzione verso i progetti di Master Data Management (gestione dei dati unici di riferimento).


2> quali sono i settori più interessati alla data quality ?

Certamente il settore Finance risulta più attento e pronto ad investire, si posiziona come migliore degli altri, anche perché l’analisi del rischio assume sempre di più importanza. Nel recente periodo anche la grande distribuzione organizzata ha avviato alcuni progetti, anche abbastanza complessi, mentre le aziende manifatturiere sono ad oggi ancora poco interessate alla qualità del dato.


3> quali sono le ragioni che spingono alla data quality ?

La survey non voleva interpretare le motivazioni delle organizzazioni ad assicurare la qualità dei dati, analizzando comunque i contributi forniti dai partecipanti, è emerso che alcuni settori verticali hanno sviluppato una discreta domanda, ad esempio l’industria bancaria adotta varie soluzioni per la data quality, certamente perché indotta dalla pressione della compliance regolamentare. Per il Banking & Finance la qualità dei dati è indispensabile per monitorare l'andamento dei principali parametri di rischio e gli indicatori legati all'andamento del business. Quest'esigenza è stata ulteriormente accentuata dai processi di integrazione che hanno caratterizzato questo settore e che hanno reso improrogabili per le banche gli investimenti volti a garantire l'univocità del dato. In generale, comunque, la survey ha confermato che le organizzazioni sono impegnate nel migliorare le procedure di archiviazione e consultazione dei dati, specialmente di quelli relativi alla clientela. È indubbio che, per un’azienda, disporre di dati utili a comprendere la clientela ed a studiare i mercati impatta sulla competitività dell’azienda stessa. Investire in data quality può significare potenziare le analisi della customer base, specialmente quando questa è finalizzata a nuovi prodotti/servizi.


4> l’indagine ha mostrato anche aspetti trascurati ?

Non direttamente, anche perché la survey voleva solo osservare la diffusione delle soluzioni di data quality. Posso affermare che sono ancora poche le società che utilizzano soluzioni di data quality, probabilmente è stato sottovalutato l’aspetto della salvaguardia dei patrimoni informativi, insieme a quello della loro migliore valorizzazione. Nelle aziende, nel passato gli investimenti si sono rivolti alle piattaforme ERP e SCM, non sempre si è cercato di integrare i diversi sistemi, oggi alcuni problemi vengono a galla. La data quality è nominata in alcune circostanze in presenza di situazioni complesse, quasi ingestibili, ad esempio quando un errore o una discordanza possono pregiudicare i risultati delle analisi. Negli ultimi anni è accresciuta la presenza di strumenti per l’integrazione dei dati da fonti diverse, ma resta abbastanza modesta l’adozione di soluzioni per l’ottimizzazione della “qualità” dei dati.


5> le cito alcuni “slogan” del passato, cioè alcuni attributi di valore dei progetti IT indicati come utili a governare i dati: visione olistica, knowledge management, customer insight, semplificazione del reporting, analisi d’insieme, dashboard e score card per misurare la customer satisfaction e la customer loyalty. Come mai, dopo diversi anni, si parla ancora di data quality come obiettivo da raggiungere ?

In realtà non si può parlare di arretratezza in modo generalizzato, in quanto sicuramente le banche sono più avanti delle aziende di altri settori e in particolare delle aziende industriali. Probabilmente questo è legato anche al maggior valore che il dato assume per le banche rispetto a quello che gli viene attribuito dalle aziende del settore Industria. Nelle aziende industriali, soprattutto in quelle medio piccole, infatti, in molti casi manca la cultura del dato e dell'informazione e del valore che questo assume per lo sviluppo delle strategie business. Questo è ancora più vero nelle aziende in cui manca una gestione di impronta manageriale. Questi fattori hanno a mio avviso indotto a trascurare i progetti di data quality, dando priorità ad altri progetti con un impatto più immediato e più visibile da parte del top management.


6> restano ancora “irrisolte” alcune questioni, come il problema delle analisi interfunzionali, oppure il problema dell’analisi dei dati non strutturati (i contenuti delle email, o quelli prodotti negli spazi del web 2.0). Quali possono essere altre risposte ?

L’azienda non può stare ferma, deve comunque pensare ad innovare, anche in tempi di crisi un’azienda deve pensare al proprio futuro, a pianificare il domani. Le forme di innovazione IT possono essere rappresentate dalla migliore adozione delle piattaforme di business intelligence e di performance analysis. Soprattutto i sistemi di misurazione delle performance possono dare interessanti risposte ai manager.


7> come assicurare il successo dei progetti IT di valorizzazione dei dati aziendali ?

Le rispondo in base alle conoscenze che ho sviluppato attraverso altre analisi, perché questo aspetto non era trattato dall’indagine ZeroUno. Per impostare una strategia di valorizzazione degli asset del patrimonio informativo di un’organizzazione, bisogna coinvolgere il business fin dall’inizio. Spesso il business dispone di un proprio budget “autonomo”, in molte circostanze è il business che sceglie direttamente la soluzione, come nel caso dei tool di business intelligence, che sono scelti dal business in quanto gli utenti dovranno loro interagire con i dati, per rielaborarli, studiarli. Tornando alla precedente domanda, quella sulle risposte, posso affermare che innovare i sistemi di business intelligence durante la razionalizzazione dei sistemi informativi può rappresentare senza dubbio una sfida, ma anche fornire al management un maggior controllo del proprio business, ed aiutarlo a prendere delle decisioni più circostanziate. In questo contesto rientra, giustamente, la questione della qualità dei dati, la cui esattezza può garantire analisi e previsioni alla base delle strategie aziendali.


8> chi vuole il potenziamento della business intelligence ?

Preme soprattutto al business, in primis al chief executive officer, indubbiamente al direttore marketing, al direttore commerciale. Le motivazioni sono distinte: il marketing agisce per lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, quindi si attende dalla business intelligence un aiuto per la simulazione degli scenari, e la funzione sales può utilizzare i tool per costruire gli scenari e capire o correggere il posizionamento di prezzo. Il CEO utilizza la business intelligence per tenere sotto controllo l’azienda. Parliamo comunque di aziende di fascia “alta”, cioè di aziende sufficientemente organizzate, nelle quali è chiara l’organizzazione delle funzioni e sono distribuite le responsabilità. Come detto prima, in questi contesti possono aumentare gli spazi per la cultura della qualità dei dati, e si possono proporre nuove applicazioni per la business intelligence. Il problema è rappresentato dalle imprese ancora poco strutturate, o nelle quali è praticamente assente una managerialità capace di orientare all’innovazione ed al cambiamento tutta l’organizzazione.


9> come è considerata la qualità dei dati nei progetti CRM ? La domanda è posta da chi, con una sorta di scetticismo, considera alcuni progetti CRM come “pericolosi” per via della loro intrinseca complessità.

I sistemi CRM accentrano notevoli quantità di dati, quindi sono sicuramente collegati alla qualità delle informazioni che trattano, ad esempio per poter permettere accurate analisi di segmentazione dei clienti, per consentire di studiare la soddisfazione della clientela e la qualità della loro relazione con l’azienda. Alcuni pregiudizi sui CRM, che probabilmente non hanno fornito fin da subito risposte efficaci – si tratta comunque di progetti difficili ed impegnativi – sono stati spazzati via nelle utilities, che negli ultimi mesi hanno investito in soluzioni CRM e BI. Nel futuro saranno di nuovo le banche ad investire in nuovi strumenti di analisi dei dati riguardanti la clientela.


10> ultima domanda, web 2.0 e dati aziendali, a che punto siamo ?

Come evidenziato dalla survey, la capacità di analizzare l’attività degli utenti sul sito Web aziendale e attraverso i social network è ancora un’area in cui poche aziende hanno già investito. Non basta implementare gli strumenti del web 2.0, un’impresa se vuole tracciare il comportamento dei clienti e correlare le informazioni sul cliente, deve impostare un cambiamento organizzativo: all’interno dell’azienda ravviso la necessità di funzioni dedicate, dovranno essere presenti delle strutture capaci di valorizzare questi nuovi patrimoni informativi. In realtà non si tratta di una problematica tecnologica, ma piuttosto di un problema di carattere organizzativo, dal momento che si richiede un cambiamento anche nella cultura aziendale e la definizione di nuove figure che abbiano il compito di gestire questi dati.