Data management plan: la boutique di BiFactory

23 luglio 2020

Cosa c’entra il data management plan con una boutique? Più di quanto pensi. Perché proprio come per gli abiti esistono quelli su misura di sartoria e quelli del circuito fast fashion low cost, anche per la gestione dei dati esistono approcci molto diversi. Con una differenza, nel mondo dell’abbigliamento, con un po’ di fortuna, puoi trovare un abito che ti calzi a pennello di qualità accettabile, in quello del data management no.

Anche perché, quando si parla di dati, la fortuna non esiste.

 

BiFactory: un approccio differente

Il saggista statunitense Anthony Robbins ha scritto: “Il 20% di ogni cambiamento sta nel conoscere come - il restante 80% sta nel conoscere perché”. Basta quest’ultima frase per spiegare l’approccio differente di BiFactory al data management plan rispetto alla maggior parte degli altri player di settore. Un approccio che si focalizza sulla personalizzazione della soluzione in base alle necessità, obiettivi e sul grado della” cultura del dato” che persiste in azienda, non ultimo sul Team che dovrà gestire i processi. Strumenti e prodotti, pur fondamentali, sono la conseguenza non “la partenza”. Perché la strategia è l’elemento differenziante.

 

Data management plan: il “Modello BiFactory”

Abbiamo detto molte altre volte che, quando si parla di dati, non è tanto importante il volume che si riesce a raccogliere (di fonti esterne e interne che ne producono a ciclo continuo ce ne sono molte) quanto selezionare le informazioni realmente importanti per raggiungere il risultato prefissato. Non ci sono dati utili e inutili, ma solo dati funzionali al nostro scopo e non.

Ma come si fa a determinare il percorso corretto da seguire? Avere un data management plan significa avere una strategia.

Al netto del fatto che questa strategia va “cucita su misura” per ogni cliente, esistono degli step tipici del cosiddetto modello Bifactory, il sistema che traduce questo approccio differente di cui abbiamo appena parlato dalle parole ai fatti.

• Valutare la situazione e gli obiettivi del cliente

• Identificare il percorso più efficace per agire “ Agile”

• Stilare una roadmap visibile in un Proof of concept (PoC) / Minimum Viable Producto (MVP)

• Contaminare il concetto della” cultura del dato” in azienda

• Costituire un team di lavoro dedicato che opera in sinergia con il cliente

• Presentazione dei risultati delle attività

• Trasferimento del metodo e conoscenze ( dove convergente) al Team del Cliente

Prima di proseguire, concentriamoci un secondo su quest’ultimo punto che è importante per spiegare meglio l’approccio differente. Nel rapporto fornitore cliente usuale, il primo di solito tende a creare un rapporto di “dipendenza” in quello che si definisce vendor lock-in.

Il modello BiFactory è l’esatto opposto ed è finalizzato all’autonomia del cliente che, col tempo, acquisirà metodo, approccio e dimestichezza in grado di gestire con maggior padronanza i propri perocessi/dati ( in senso evolutivo). BiFactory rimarrà sempre presente e al fianco del Cliente in un contesto di “new trust model”. In fondo un advisor non è un provider.

 

Dati, le strategie non si vendono un tanto al chilo...

Mentre la maggior parte delle aziende che si occupa di data management vende principalmente software, sia sviluppati internamente che, nella maggior parte dei casi, basati su soluzioni tecnologiche di grandi brand, Bifactory fa qualcosa di diverso ed è per questo che non è una software house bensì un Data knwoledge Advisor.

Non esistono vincoli o rigidità, nel tentativo di far collimare le funzionalità necessarie del cliente con un software specifico né giustificazioni di altro tipo, perché non c’è nessun prodotto informatico da vendere. Ma una soluzione che accompagni la necessità, gli obbiettivi e l’evoluzione nel tempo. E per questo non bisogna far collimare le esigenze del cliente con qualcosa, bensì “ascoltarle comprenderle e proiettarle….in avanti” comprendere bene se – e come – si è in grado di soddisfarle.

Tecnologie come Artificial Intelligence, machine learning, data visualization, data modelling o advanced analytics non sono il fine di un data management plan ma i pezzi (o per meglio dire le stoffe, tornando all’esempio della boutique) che lo compongono. Il resto – e non è poco – lo fanno le persone con le loro sensibilità, esperienze e competenze

“Nella costruzione di un data management plan, il compito di un advisor è quello di costruire un piano su misura, partendo dalle stoffe, senza adattare capi già pronti con qualche lavoro di ago e filo dell’ultimo minuto. Garantendo al Cliente progettualità su standard certificati, aperti, tecnologie scalabili e di vision”

 

Verso il Cliente: La garanzia di relazionarsi con un Gold Partner Microsoft : Data Analytics & Cloud Azure

Per noi, che agiamo all’interno di un contesto “new trust model”., nei servizi consulenziali e progettuali nell’ambito della Business DATA Analysis (analisi dei DATI ) nei processi commerciali e IoT Smart project con particolare approccio “Tech Intensity “ “ far perno su ambiti tecnologici quale l’offering Microsoft è garanzia di quel percorso “ progettualità su standard certificati, aperti, tecnologie scalabili e di vision” che si pone ai massimi vertici del mercato.

Tratto e adattato dalla famosa frase di “Confucio” … “il momento migliore per avviare un processo di Data Management Plan” è dieci anni fa. Il secondo momento migliore è adesso…”

 

Clicca qui per scaricare il nostro white paper: Come cambia l'ecosistema IoT

Topic: Data Analysis Process Management