{"id":1893,"date":"2024-10-18T15:55:22","date_gmt":"2024-10-18T13:55:22","guid":{"rendered":"https:\/\/widata.cloud\/?p=1893"},"modified":"2025-03-17T11:09:58","modified_gmt":"2025-03-17T10:09:58","slug":"migliori-strategie-data-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/widata.cloud\/en\/migliori-strategie-data-management\/","title":{"rendered":"Il ruolo del Data Management nell’era dei dati"},"content":{"rendered":"\n[et_pb_section fb_built=”1″ custom_padding_last_edited=”on|phone” admin_label=”Header” _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” background_color=”rgba(0,0,0,0.42)” background_image=”https:\/\/widata.cloud\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/data_management.webp” parallax=”on” background_blend=”multiply” custom_padding=”||114px|||” custom_padding_tablet=”||114px|||” custom_padding_phone=”||7px||false|false” filter_opacity_last_edited=”off|desktop” locked=”off” collapsed=”on” global_colors_info=”{}” filter_opacity__hover_enabled=”off|desktop”][et_pb_row column_structure=”2_3,1_3″ _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” custom_padding=”79px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”2_3″ _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.3″ _module_preset=”d5414338-6416-43d5-a914-33d52a93916c” header_text_color=”gcid-266ba876-53e9-43d2-8326-b935293de15e” width=”157%” max_width=”138%” module_alignment=”left” custom_margin=”|0px|-4px|0px|false|true” custom_padding=”|0px||0px|false|true” hover_enabled=”0″ header_font_size_tablet=”56px” header_font_size_phone=”30px” global_colors_info=”{%22gcid-266ba876-53e9-43d2-8326-b935293de15e%22:%91%22header_text_color%22%93}” sticky_enabled=”0″]

Le migliori strategie di Data Management<\/span><\/h1>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” custom_padding=”8vw||||false|false” custom_padding_tablet=”0vw||||false|false” custom_padding_phone=”0vw||||false|false” custom_padding_last_edited=”on|tablet” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”Header” _builder_version=”4.22.1″ _module_preset=”default” background_color=”#FFFFFF” custom_padding=”||0px||false|false” locked=”off” collapsed=”on” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.22.1″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” header_2_font=”Poppins||||||||” header_2_text_color=”#df6408″ locked=”off” global_colors_info=”{}”]

Introduzione: quanti dati generiamo ogni giorno?<\/b><\/h2>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.27.3″ _module_preset=”default” text_font=”Poppins||||||||” text_text_color=”#000000″ text_font_size=”16px” text_line_height=”1.8em” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]

Iniziamo questo articolo sui dati con un dato concreto. Ogni giorno generiamo <\/span>oltre 402.74 milioni di terabytes di dati<\/strong>. Una cifra enorme, difficile persino da immaginare. <\/span><\/p>\n

Per dare un\u2019idea, un terabyte corrisponde a 10.000.000.000.000.000 byte. <\/span><\/p>\n

Questo volume di dati \u00e8 il risultato della nostra continua connessione digitale. Ogni giorno, tramite tablet, computer, smartphone, smartwatch e altri dispositivi, generiamo una mole infinita di dati senza nemmeno accorgercene. La foto pubblicata su Instagram, l\u2019email inviata al collega, la musica che ascoltiamo su Spotify mentre facciamo jogging: tutte queste attivit\u00e0 contribuiscono alla generazione dei cosiddetti big data.<\/p>\n

Tuttavia, non tutti i dati sono ugualmente importanti. La foto del nostro cane pubblicata su Instagram pu\u00f2 avere sicuramente un valore affettivo, ma per un\u2019azienda i dati rilevanti sono di tutt\u2019altro tipo. Parliamo, ad esempio, di dati di vendita, delle campagne di marketing, delle informazioni sui dipendenti, e molto molto altro ancora. Ecco perch\u00e9 \u00e8 fondamentale adottare le migliori strategie di data management<\/strong> per trasformare questa mole di informazioni in un vantaggio competitivo.<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” header_2_font=”Poppins||||||||” header_2_text_color=”#df6408″ locked=”off” global_colors_info=”{}”]

Il Data Management: dare senso al caos dei dati<\/b><\/h2>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.27.3″ _module_preset=”default” text_font=”Poppins||||||||” text_text_color=”#000000″ text_font_size=”16px” text_line_height=”1.8em” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]

Per le organizzazioni, indistintamente dal settore di appartenenza, la mancata raccolta o la cattiva gestione della moltitudine di dati rappresenta un limite nel processo di ricerca dell\u2019economicit\u00e0.<\/p>\n

Come si pu\u00f2 risolvere questo problema? La chiave \u00e8 adottare strategie efficaci di data management<\/strong> per raccogliere, analizzare e interpretare i dati nel modo corretto.<\/p>\n

La soluzione risiede nel <\/span>data management<\/strong>, un approccio che comprende tutte le attivit\u00e0 legate alla gestione e alla governance dei dati aziendali. Comprendere il concetto di data management pu\u00f2 essere complesso, in quanto non esiste una vera e propria definizione univoca. Proviamo a spiegarlo tramite una metafora.<\/p>\n

Immagina di acquistare un puzzle composto da migliaia di pezzi. Apri la confezione e sparpagli le tessere su una superficie, con l\u2019intenzione di vedere il quadro generale in mezzo al caos. Tuttavia, quello che ti ritrovi davanti \u00e8 solo tanta confusione. Non sai da dove iniziare e i pezzi del puzzle sembrano tutti cos\u00ec simili da non riuscire a dare forma a qualcosa di concreto. Ora immagina ogni tessera del puzzle come un frammento di informazione, ad esempio un dato su un cliente, un report di vendita, una metrica, inventari e molto altro. <\/span><\/p>\n

Senza un piano ed una strategia per assemblare questi pezzi rimane tutto caotico e incompleto, impedendoti di vedere il quadro generale. <\/span><\/p>\n

Immagina il data management come l\u2019insieme di strategie per assemblare questo insieme caotico di tessere del puzzle. \u00c8 il sistema per mettere assieme i pezzi e dare un senso generale, creando un quadro chiaro e coeso che consente alle aziende di prendere decisioni informate basate su dati precisi e concreti. <\/span><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” header_2_font=”Poppins||||||||” header_2_text_color=”#df6408″ locked=”off” global_colors_info=”{}”]

Le componenti del data management<\/b><\/h2>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” text_font=”Poppins||||||||” text_text_color=”#000000″ text_font_size=”16px” text_line_height=”1.8em” global_colors_info=”{}”]

Il data management \u00e8 una pratica multidisciplinare che comprende la <\/span>raccolta, l\u2019organizzazione e l\u2019accesso ai dati<\/strong> <\/span>con l\u2019obiettivo di aumentare la produttivit\u00e0 e l\u2019efficienza di un\u2019azienda.<\/p>\n

Il dato di per s\u00e9 \u00e8 inutile. Va saputo interpretare e analizzare, trasformandolo in informazione, affinch\u00e9 possa acquisire valore all\u2019interno di un processo decisionale. <\/span><\/p>\n

Perci\u00f2, la gestione del dato coinvolge una serie di attivit\u00e0 fondamentali:<\/p>\n

    \n
  • Raccolta dei dati<\/strong>: la gestione del dato inizia con la sua raccolta. Questa fase potrebbe sembrare banale ma \u00e8 cruciale in quanto implica l’acquisizione da una variet\u00e0 di fonti sia interne che esterne all\u2019azienda;<\/li>\n
  • Archiviazione<\/strong>: una volta raccolti, i dati devono essere conservati in modo sicuro e organizzato. Questo processo comporta l\u2019utilizzo di database relazionali e soluzioni di cloud storage. \u00c8 molto importante implementare backup regolari e piani di disaster recovery per prevenire la perdita del dato, assicurandosi che le informazioni siano facilmente accessibili e sempre disponibili per gli utenti autorizzati;<\/li>\n
  • Pulizia del dato<\/strong>: i dati grezzi non sono immediatamente utili. Spesso contengono errori, duplicati o informazioni mancanti. La pulizia del dato, anche detta data cleaning, \u00e8 il processo di eliminazione di questi errori per garantire la loro affidabilit\u00e0 e usabilit\u00e0; <\/span><\/li>\n
  • Analisi<\/strong>: \u00e8 il processo che trasforma i dati grezzi in informazioni significative. Questo processo implica l\u2019uso di strumenti precisi, come algoritmi di machine learning e tecniche di data mining, analisi statistica e business intelligence, utili per identificare pattern, tendenze ed insight che permettono di guidare le decisioni strategiche. L\u2019analisi di questi dati permette alle aziende di comprendere meglio il comportamento dei clienti, prevedere tendenze di mercato e, in generale, migliorare i processi operativi;<\/li>\n
  • Protezione e sicurezza<\/strong>: consiste nell\u2019implementare misure di sicurezza per proteggere i dati da accessi non autorizzati e violazioni. Ci\u00f2 include l\u2019uso di tecnologie come la crittografia, i firewall, le VPN e molte altre;<\/li>\n
  • Visualizzazione<\/strong>: \u00e8 la fase in cui le informazioni vengono presentate in formati comprensibili e utilizzabili. L\u2019uso di strumenti come dashboard interattive, grafici e report \u00e8 fondamentale per facilitare la comprensione e l\u2019utilizzo delle informazioni per tutti i livelli dell\u2019organizzazione.<\/li>\n<\/ul>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” header_2_font=”Poppins||||||||” header_2_text_color=”#df6408″ locked=”off” global_colors_info=”{}”]

    Data Governance Act e l’importanza della condivisione dei dati<\/b><\/h2>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.27.3″ _module_preset=”default” text_font=”Poppins||||||||” text_text_color=”#000000″ text_font_size=”16px” text_line_height=”1.8em” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]

    Per comprendere meglio ci\u00f2 che abbiamo detto fino ad ora \u00e8 necessario considerare anche il concetto di data governance. Mentre il data management riguarda principalmente le operazioni pratiche di gestione, raccolta e analisi dei dati, la data governance rappresenta il quadro normativo ed operativo che regola la gestione dei dati all\u2019interno di una organizzazione. Stabilisce, ad esempio, chi prende le decisioni riguardo i dati, come questi devono essere utilizzati e come garantirne la sicurezza. <\/span><\/p>\n

    La crescente importanza dei dati ha spinto l\u2019Unione Europea ad implementare il Data Governance Act (DGA), un regolamento per guidare la gestione e la condivisione dei dati.<\/p>\n

    I dati possiedono un potenziale economico e sociale potentissimo. Nel settore medico, ad esempio, l\u2019analisi e l\u2019utilizzo dei dati sanitari pu\u00f2 migliorare la qualit\u00e0 dei trattamenti, ottimizzando l\u2019assistenza sanitaria ma soprattutto giocando un ruolo cruciale nel campo della ricerca. La possibilit\u00e0 di condividere ed elaborare queste informazioni diventa fondamentale per accelerare l\u2019innovazione e permettere l\u2019emergere di nuovi servizi basati sulle tecnologie emergenti. Tuttavia, affinch\u00e9 la condivisione dei dati avvenga in modo fluido, \u00e8 essenziale semplificare i processi e superare le sfide esistenti.<\/p>\n

    Il DGA mira a creare un quadro normativo per una gestione dei dati pi\u00f9 trasparente ed affidabile. Tra i suoi principali obiettivi c\u2019\u00e8 la risoluzione di diverse sfide come la scarsa fiducia nella condivisione dei dati e le barriere tecniche che limitano l\u2019accesso ai dati. Questo regolamento non solo cerca di facilitare la condivisione dei dati ma punta a garantire la sicurezza di tale condivisione.<\/p>\n

    Con una maggiore condivisione dei dati il settore pubblico pu\u00f2 elaborare politiche migliori, il che si traduce in un aumento della qualit\u00e0 di vita dei cittadini. Pensiamo al settore della mobilit\u00e0 urbana: l\u2019analisi dei dati sui flussi di traffico e i modelli di spostamento, per esempio, possono fornire indicazioni preziose per pianificare ed implementare interventi pi\u00f9 efficaci, con un risparmio di capitali notevole.<\/p>\n

    Insomma, adottare le migliori strategie di data management<\/strong> significa anche garantire che i dati siano conformi alle normative, protetti da accessi non autorizzati e utilizzati in modo etico ed efficace.<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” header_2_font=”Poppins||||||||” header_2_text_color=”#df6408″ locked=”off” global_colors_info=”{}”]

    Il ruolo di WiData nella gestione del dato<\/b><\/h2>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.27.2″ _module_preset=”default” text_font=”Poppins||||||||” text_text_color=”#000000″ text_font_size=”16px” text_line_height=”1.8em” global_colors_info=”{}”]

    Per comprendere quanto i dati siano importanti se gestiti nella maniera pi\u00f9 corretta portiamo l\u2019esempio del nostro lavoro. Ci occupiamo di monitoraggio e analisi dati, offrendo soluzioni avanzate per trasformare i dati grezzi in informazioni utili. Tramite i nostri sensori, raccogliamo dati che vengono trasmessi ad una piattaforma cloud, cos\u00ec da essere visualizzati in formati facilmente comprensibili tramite dashboard, grafici e report. <\/span><\/p>\n

    Questo processo consente di trasformare dati apparentemente privi di un significato immediato in informazioni preziose, supportando le amministrazioni nel prendere decisioni strategiche basate su dati concreti. <\/span><\/p>\n

    Un esempio concreto \u00e8 il nostro lavoro nel campo della <\/span>mobilit\u00e0 urbana<\/strong>. Raccogliamo dati sui flussi di persone all\u2019interno dei mezzi di trasporto pubblico, monitorando il numero reale di passeggeri a bordo per stimare il carico dei mezzi. Inoltre, tracciamo in maniera anonima i movimenti del singolo passeggero grazie alla matrice origine-destinazione, comprendendo dove questi salgono e dove scendono. Analizziamo anche il tempo di permanenza a bordo, ottenendo un quadro dettagliato che consente di comprendere al meglio la domanda di mobilit\u00e0, migliorando cos\u00ec i servizi e l\u2019efficienza del trasporto pubblico.<\/p>\n

    Ci impegniamo anche nel <\/span>monitoraggio delle folle in spazi pubblici<\/strong>, con un focus particolare sui luoghi turistici, come per esempio le spiagge. Questo fatto \u00e8 particolarmente rilevante nel contesto dell\u2019overtourism<\/strong>, il fenomeno che si verifica quando una destinazione turistica viene visitata da un numero di persone superiore alle sua capacit\u00e0, con effetti dannosi sia per l\u2019ambiente che per i residenti del luogo. Nel caso delle spiagge, per esempio, l\u2019eccessiva affluenza causa danni irreparabili agli ecosistemi costieri. Un alto numero di visitatori accelera l\u2019erosione delle spiagge, riducendo la capacit\u00e0 naturale di protezione delle coste. Inoltre, la vegetazione pu\u00f2 essere danneggiata o peggio distrutta, compromettendo l\u2019intero ecosistema.<\/p>\n

    Attraverso il nostro sistema di monitoraggio, siamo in grado di identificare le aree pi\u00f9 affollate e mappare i picchi di flusso di visitatori. Questo ci consente di fornire dati cruciali alle amministrazioni locali, permettendo loro di gestire meglio la distribuzione dei turisti e ridurre la congestione nelle aree particolarmente critiche. <\/span><\/p>\n

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    Le migliori strategie di Data ManagementIntroduzione: quanti dati generiamo ogni giorno?Iniziamo questo articolo sui dati con un dato concreto. Ogni giorno generiamo oltre 402.74 milioni di terabytes di dati. Una cifra enorme, difficile persino da immaginare. Per dare un\u2019idea, un terabyte corrisponde a 10.000.000.000.000.000 byte. 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