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Come verificare la maturità della data strategy aziendale e diventare una vera azienda data driven

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Come verificare la maturità della data strategy aziendale e diventare una vera azienda data driven

Fornito da: Horsa

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Quali sono i 4 principi chiave da cui partire per intraprendere una data strategy aziendale efficace? Che differenze intercorrono tra dati primari e dati secondari? Che rapporto c’è tra machine learning e statistical learning? Quali sono i 5 profili in cui possono essere divise le aziende in base alla maturità della loro data strategy? E quali le 7 aree tematiche dell’analytics assessment?

12 Febbraio 2022

La capacità delle aziende di gestire ed estrarre valore dai dati è determinante per il loro successo. Oggi, tuttavia, molte aziende non sono ancora riuscite a implementare una data strategy adeguata: in queste organizzazioni meno della metà dei dati aziendali è utilizzata per prendere decisioni; la maggioranza dei dipendenti ha accesso a dati che non dovrebbe vedere; gli analisti usano una minima parte del loro tempo in attività di analisi; le violazioni alla sicurezza sono sempre più frequenti e i dataset proliferano nei silos, rendendo più difficile la loro integrazione.

Per invertire la rotta non è sufficiente dotarsi di figure specifiche per il data management, serve adottare un approccio strategico che punti a trattare le informazioni come veri e propri asset. Se un’azienda vuole pianificare una data journey efficace e diventare data-driven, la sua prima necessità è stabilire quale sia il proprio livello di maturità in merito ai temi Data & Analytics.

Questo white paper, fornito da Horsa, illustra gli approcci e le soluzioni ideali per intraprendere un data journey di successo. Leggendolo, potrete scoprire:

  • cosa significa infonomics oggi
  • i 4 principi chiave da cui partire per intraprendere una efficace strategia del dato
  • le differenze tra dati primari e dati secondari
  • che rapporto c’è tra machine learning e statistical learning
  • gli elementi fondamentali per personalizzare e automatizzare il customer journey
  • i 5 profili in cui possono essere divise le aziende in base alla maturità della loro data strategy
  • le 7 aree tematiche dell’analytics assessment
  • come generare benefici economici misurabili a partire dai dati

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