Perché oggi è necessario disporre di dati standardizzati?

La trasformazione digitale (DX) spesso inizia con la standardizzazione dei dati, ovvero il processo di conversione di tutti i vari dati in un unico formato coerente. Non è un lavoro esaltante, ma è così. Volete avere una visione completa della vostra organizzazione? Standardizzate i dati. Avete in mente di creare dei digital twin olografici dei vostri macchinari che funzionano in tempo reale in qualsiasi luogo? Standardizzate i dati. Avete bisogno di ridurre i costi della supply chain e dei cicli di manutenzione senza dover ricorrere a lunghi audit? La risposta è la stessa.

Le informazioni sono un vero e proprio potere, che però può essere illusorio senza un contesto adeguato. Per esempio, supponiamo che stiate supervisionando il lancio di una nuova auto. Quest'auto vende 5 milioni di unità nei primi 12 mesi. Sembra fantastico, vero? E se ogni altro modello di auto in commercio della vostra organizzazione, comprese quelle più vecchie, vendesse 7 milioni di unità nello stesso periodo? E se il 93% di quei 5 milioni di unità provenisse da una sola regione? E se il 54% di queste fosse stato restituito e rimborsato entro i primi tre mesi dalla vendita. Il contesto è tutto, e un contesto chiaro è possibile solo quando i dati sono pronti, disponibili e affidabili - in altre parole, standardizzati.

Comprendere la standardizzazione dei dati

Per chi ha poca dimestichezza con la gestione dei dati, la standardizzazione dei dati è semplicemente l'unificazione delle informazioni all'interno di un'organizzazione in un unico formato o standard. Può riguardare i tipi di file (come ad esempio utilizzare sempre Excel), le modalità di denominazione (per una ricerca più efficiente delle informazioni), l'utilizzo di programmi (come ad esempio utilizzare sempre Teams per le riunioni a distanza) o altre aree di lavoro.

La standardizzazione dei dati non deve essere necessariamente complicata. Può essere realizzata su varie piattaforme, comprese soluzioni comuni come Microsoft Excel. Il primo passo importante è avere un quadro chiaro di tutte le fonti di dati all'interno dell'organizzazione. Una standardizzazione parziale sarà comunque utile, ma meno efficace se i silos di informazioni rimangono ancora non formattati. In fin dei conti, l'importante è l'uniformità, che può essere ottenuta con l'aiuto di numerose soluzioni software o anche manualmente.

La standardizzazione dei dati non è un processo difficile, ma può richiedere molto tempo. Gli errori sono sempre un problema, ma in questo caso anche il più semplice degli errori può significare la perdita di ore e ore di inserimento manuale di dati. Prendiamo ad esempio il settore sanitario: le normative impongono ai fornitori di servizi sanitari di tenere una documentazione accurata dei loro pazienti, compresa una grande quantità di informazioni personali.

Un dato banale come l'indirizzo può creare problemi senza un'ottimizzazione dei dati. Indicazioni incoerenti possono facilmente portare a duplicati o omissioni nei dati complessivi, soprattutto se non esiste uno strumento di controllo.

Se un dirigente vuole vedere quale delle sue strutture è più affollata e una di esse presenta numeri di pazienti duplicati a causa dell'incoerenza dei dati, potrebbe prendere una decisione sulla base di informazioni completamente sbagliate. Per quanto questo possa risultare pericoloso, ricordate che è solo uno dei modi in cui i dati non standardizzati possono ostacolare un'azienda. Ben altri problemi si possono presentare quando si parla dei dati relativi alla trasformazione digitale.

Con tutto il gran parlare di machine learning e intelligenza artificiale (IA), è fondamentale ricordare che la maggior parte dei computer è, in fin dei conti, incapace di pensare. Anche automatizzando l'inserimento dei dati non è garantito che si ottengano dati standardizzati. Se i dati di partenza sono incoerenti, la maggior parte dei programmi, a meno che non siano programmati appositamente, non rileverà il problema, né tanto meno lo correggerà. La trasformazione digitale dipende dalla disponibilità di informazioni coerenti e accessibili. In poche parole, se la vostra azienda non è in grado di produrre dati leggibili in modo affidabile, non avete alcuna speranza di sfruttare appieno il suo potenziale.

I vantaggi della standardizzazione dei dati

Come per ogni altro aspetto della DX, l'adozione di una nuova tecnologia o di nuovi processi tecnologici non dovrebbe mai essere fatta solo per il gusto di "provare qualcosa di nuovo". La DX è destinata a vivere o a morire solo se si comprendono i vantaggi commerciali che essa offre e se si conosce in anticipo ciò che ci si può aspettare e ciò che si può ragionevolmente realizzare. La standardizzazione dei dati non è un'operazione così impegnativa come l'implementazione di una soluzione completa di gestione del ciclo di vita dei prodotti (PLM) o la riconfigurazione dell'architettura aziendale da una soluzione on-premise a una piattaforma Software as a Service (SaaS), ma ciò non significa che non possa dare risultati concreti. Oltre a gettare le basi per il buon funzionamento delle complessità sopra citate, la standardizzazione dei dati offre di per sé numerosi vantaggi.

Innanzitutto, essa implica una riduzione dei costi. Ogni volta che si commette un errore, questo ha un costo. Di solito, più a lungo l'errore si protrae nel tempo senza essere corretto, più il costo aumenta. Eliminando il rischio di un inserimento errato dei dati, si riducono notevolmente le probabilità che un piccolo errore abbia un forte impatto negativo sui profitti. Ciò si aggiunge ai vantaggi in termini di produttività derivanti dall'avere un unico standard per l'inserimento dei dati. Anche se un reparto è isolato e le informazioni devono essere copiate, il processo sarà comunque molto più rapido se tutti i dati hanno il medesimo formato e utilizzano un unico modello.

Un altro vantaggio è l’affidabilità. Nessuno, nemmeno il leader più intuitivo, può pensare di conoscere tutte le informazioni che viaggiano all'interno della propria organizzazione. Rendendo questi dati più facili da leggere, è più facile agire. Invece di fare una riunione dopo l'altra per cercare di capire l'intero quadro, è più semplice leggere e comprendere i dati e quindi agire. In questo modo l'organizzazione può muoversi più rapidamente e con maggiore decisione, guadagnando un vantaggio competitivo rispetto a quelle aziende che ristagnano nel tentativo di capire quale direzione seguire.

In che modo i dati standardizzati promuovono i Digital Twin

Andando un po' più a fondo, analizziamo in che modo i dati standardizzati si relazionano ai digital twin. I digital twin, o gemelli digitali, sono rappresentazioni virtuali di prodotti fisici, persone, processi e spazi. Molte soluzioni e prodotti avanzati per la trasformazione digitale si basano sui digital twin come aspetto fondamentale della presentazione e dell'utilizzo dei dati.

Con un digital twin ben progettato, le aziende possono ottenere vantaggi che, indubbiamente, sono impossibili senza questa tecnologia. La manutenzione predittiva, l'intelligenza operativa e l'ottimizzazione della progettazione dei prodotti sono tutte cose possibili solo grazie a un gemello digitale. Detto questo, i digital twin non sono sempre la tecnologia più facile da implementare e molte organizzazioni faticano a passare dalla fase pilota a una soluzione implementata a livello aziendale.

L’origine dei dati viene spesso considerata una delle principali sfide per l'utilizzo dei gemelli digitali e ciò si ricollega direttamente alla standardizzazione dei dati. I migliori digital twin attingono informazioni da una varietà di fonti (come l'IoT e i sensori), ma se ogni set di dati è unico nel modo in cui è strutturato, sarà molto difficile condensare i dati in un insieme coeso.

Se non è possibile disporre di dati corretti, il gemello digitale non sarà in grado di ricreare pienamente il prodotto, il processo, la persona o l'ambiente spaziale che sta cercando di riprodurre. I digital twin sono efficaci solo nella misura in cui lo sono le informazioni che li generano, e la standardizzazione dei dati contribuisce notevolmente ad aumentarne il potenziale.

I vostri dati sono standardizzati?

La questione della standardizzazione dei dati è semplice. Siete sicuri che i dati all'interno della vostra organizzazione possano essere facilmente scambiati e letti attraverso più sistemi senza causare confusione? Credete che i vari reparti della vostra azienda possano condividere rapidamente le informazioni senza creare duplicati o omissioni? E tra sedi diverse?

Se vi è difficile rispondere a queste domande, è segno che le procedure di standardizzazione dei dati della vostra azienda potrebbero non essere così definite come dovrebbero. Le iniziative e i miglioramenti nel campo della DX sono ben sviluppati in questa fase, indipendentemente dal settore. Le aziende che non sono in grado di garantire la coerenza dei dati si troveranno in grave svantaggio rispetto alla concorrenza che dispone di processi e programmi concreti per la gestione e la classificazione dei dati. Forse non è l'investimento più stimolante, ma le strategie di standardizzazione dei dati potranno dare ottimi frutti nel futuro.