La qualità dei dati: un must nel “New Retail”

Secondo uno studio BCG¹, nel 2020 è stato notato un calo del 23% dell’attività nel settore del lusso.

Se guardiamo più da vicino, la realtà di questo dato presenta alcune sfumature. In effetti, non tutte le regioni sono state colpite allo stesso modo; alcune hanno addirittura beneficiato di una crescita significativa. Inoltre, l’e-commerce e la digitalizzazione delle relazioni con i clienti hanno permesso ai marchi di compensare parzialmente le perdite generate dalla chiusura dei negozi.

Chiaramente, non tutti i marchi sono riusciti a farcela! Quelli che l’hanno fatto hanno potuto contare su un sistema DQM (Data Quality Management) già esistente, che ha permesso una gestione differenziata per mirare e interagire con i clienti, offrire nuovi servizi e misurare l’efficacia delle azioni. Tuttavia, molte di queste marche si sono rese conto che i loro dati non erano poi molto utilizzabili: mancanza di omogeneità, fonti multiple, informazioni contraddittorie…

Al di là della raccolta dei dati nel tempo, che rimane un prerequisito cruciale, la nuova sfida è quella di rendere i dati sfruttabili, comprensibili e facilmente utilizzabili. Questo è l’obiettivo che vi proponiamo oggi con questo articolo.

 

COS’È LA DATA QUALITY?

Perché i dati siano di qualità, devono soddisfare diversi criteri: devono essere affidabili, aggiornati, utili, attivabili e tracciabili. Soddisfacendo tutte queste condizioni, i dati diventano una ricchezza e non più un peso per l’organizzazione. Il Data Quality Management, DQM, comprende tutte le azioni e i processi destinati a garantire e mantenere la qualità dei dati in un’azienda. Il DQM permette, tra le altre cose, di aumentare l’efficienza delle azioni sui dati, di ottimizzare la raccolta e i flussi di dati garantendo l’accuratezza, la completezza e gli aggiornamenti dei dati.  Anche se spesso visto da una prospettiva puramente informatica (recupero dei dati, blocco dei campi, epurazione dei dati, ecc.), il DQM è soprattutto un approccio aziendale e deve coinvolgere tutti i livelli dell’azienda, compresi quelli più operativi.

5 PILASTRI PER UNA BUONA GESTIONE DELLA QUALITÀ DEI DATI:

1. Governance: la tecnologia è efficace solo se le persone che la implementano sono identificate, formate e condividono obiettivi comuni.

2. Data Profiling: il profiling è un processo del DQM essenziale per produrre la mappatura dei dati, scoprire e padroneggiare i dati.

3. Definizione della qualità: le regole sulla qualità sono definite in un approccio collaborativo secondo gli obiettivi e i requisiti dell’azienda.

4. Reporting: il reporting permette di monitorare la qualità dei dati tramite KPI, la cui misurazione deve rispettare i requisiti aziendali (accuratezza, completezza, precisione, integrità, freschezza e coerenza).

5. Correzione: i dati sono aggregati per identificare i modelli di qualità.  Vengono così effettuate azioni di organizzazione, pulizia o epurazione dei dati. 

La Data Quality non è un progetto, bensì un processo che dura per tutto il tempo in cui vive l’attività aziendale, dove il suo obiettivo principale è quello di permettere la flessibilità e l’agilità del business.

 

DA DOVE COMINCIARE? TIPS AND TRICKS 2021:

1. Revisione dei dati, dei processi aziendali e dell’organizzazione

L’audit identificherà i possibili miglioramenti a tutti i livelli:

• A livello di dati: analizzare la qualità dei dati e identificare le prime azioni correttive immediate.
• A livello di applicazione: assicurarsi che le applicazioni siano Data Quality Friendly e che siano un’opportunità e non un ostacolo.
• A livello organizzativo: assicurarsi che la governance e i processi di business in atto siano noti a tutti gli attori, in tutto l’ambito dell’applicazione e che le sue raccomandazioni siano correttamente implementate a livello operativo.

2. Muoversi verso un’organizzazione più Data Quality Friendly

A seguito dei vari audit, mettere in atto una buona governance dei dati che risponda alle 3 questioni seguenti:

• Definire una visione e un quadro all’interno dell’organizzazione secondo gli assi strategici dell’azienda.
• Stabilire e diffondere una cultura della qualità dei dati tra tutti i dipendenti.
• Testare e migliorare continuamente i processi per adattarli a nuovi contesti, perché il DQM è un processo e non un progetto.

3. Iniziare col piede giusto

Per garantire che il vostro processo DQM si svolga senza problemi, ecco le migliori pratiche da seguire:

• Le voci manuali dovrebbero essere ridotte al minimo:
• I campi sono gerarchici e devono rispettare i loro quadri di dati legali o standard (per esempio, RGPD per i dati dei clienti, GDSN per i prodotti).
• I nuovi processi (compresi i flussi e gli impatti) si integrano perfettamente con i processi aziendali esistenti.
• La documentazione dei dati (glossario, dizionario dei dati, mappatura delle applicazioni, ecc.) è formalizzata e aggiornata.

 

CONCLUSION

Padroneggiare le informazioni è una grande sfida per le aziende. È importante aumentarne il valore per costituire una vera leva competitiva per la crescita, la redditività e la creazione di valore. L’implementazione di un DQM permetterà di affrontare questa sfida, in particolare nel “New Retail”.

Gli altri punti al centro delle tendenze del 2021 sono i seguenti:

• Ottimizzazione della conoscenza del cliente tramite Natural Language Processing (NLP): tecnologia che permette alle macchine di comprendere il linguaggio umano attraverso l’intelligenza artificiale.
• Accelerazione della digitalizzazione per raggiungere una reale omnicanalità: il cliente non sarà in grado di distinguere tra online e offline.
• Una Supply Chain più virtuosa e trasparente: una migliore gestione delle risorse e delle materie prime.
• Tracciamento ottimizzato dei prodotti: con l’esplosione del mercato dell’usato.

 

Adone Conseil mette a vostra disposizione la sua esperienza grazie a una metodologia comprovata per formalizzare il processo di implementazione della qualità, così come gli audit tecnici e commerciali per permettervi di cogliere le opportunità future grazie a dati immediatamente mobilizzabili.