Strategie di Data management nella PA: ecco come massimizzare il valore della data analytics

La pubblica amministrazione, come molti altri settori, genera, gestisce e archivia elevati volumi di dati relativi ai cittadini. Questi dati non sono ancora adeguatamente valorizzati e questo è un grande limite. Per definire e adottare una strategia di utilizzo delle informazioni efficace e sicura, si potrebbe partire dall’analisi dei dati: se progettata e governata correttamente, infatti, la data analytics permetterebbe agli enti pubblici di trovare rapidamente informazioni utili nel mare di dati a disposizione e di ottenere grandi benefici, come la riduzione delle spese di storage, la protezione dei dati sensibili, il supporto alla privacy, l’ottimizzazione delle operazioni e il miglioramento dei servizi forniti.

Data analytics: opportunità e benefici

In passato, gli enti governativi – locali, provinciali e regionali – consideravano l’analisi dei dati una componente “nice-to-have” della loro strategia di data management, molto spesso limitandone l’uso ai soli dati raccolti per scopi specifici e autorizzati. Oggi invece, con la digitalizzazione di massa e la diffusione delle tecnologie in ogni aspetto della nostra vita, la data analytics non rappresenta più un’opzione, ma è un elemento necessario all’intera strategia di data management. Senza il supporto degli analytics il volume, la velocità e la varietà dei dati in continuo aumento, insieme alle crescenti norme di sicurezza, conformità e privacy, rischiano di travolgere le organizzazioni.

L’analisi integrata dei dati offre la possibilità di migliorare la velocità e l’efficacia di iniziative come il consolidamento dell’infrastruttura IT e la migrazione al cloud, scoprendo dati ridondanti o errati da eliminare prima della migrazione. Inoltre, non avere una conoscenza esatta e completa dei dati che si detengono potrebbe rivelarsi pericoloso: ecco che la data analytics consente di identificare le informazioni sensibili e personali e quelle soggette a normative sulla privacy. Infine, automatizzare le regole, le policy e le procedure aziendali per supportare la data analytics riduce l’intervento umano necessario per ottenere conformità ed efficienza.

Tre consigli per valorizzare la data analytics

Tutto in uno: considerare le soluzioni di data management che includono l’analisi dei dati integrata

Le soluzioni di data management aiutano gli utenti a ottenere insight da enormi archivi di dati. La data analytics incorporata in una soluzione di gestione delle informazioni permette di sviluppare una comprensione più profonda della tipologia di dati e del loro contesto. I prodotti di data analytics, innestati su piattaforme di data management, al contrario, aggiungono complessità e richiedono ulteriori competenze per la loro gestione.

Utilizzare la data analytics all’inizio dei processi e delle iniziative di data management

Visti i benefici e i risultati, la data analytics dovrebbe essere fin dall’inizio una componente chiave della strategia generale di gestione dei dati di un’organizzazione. In questo modo, gli enti pubblici si assicureranno che le lezioni apprese dalla raccolta, dalla migrazione o dalla gestione dei dati siano applicate in modo iterativo al fine di ottenere insight utilizzabili.

Un esempio del valore della data analytics integrata è la migrazione al cloud. Analizzando i propri dati come parte del processo, le istituzioni possono esaminare fattori quali l’età dei dati, il programma o il dipartimento a cui sono legati e il processo organizzativo a cui si riferiscono. Tag e indici possono catturare ognuna di queste caratteristiche o elementi, identificando i dati che possono essere cancellati prima della migrazione e categorizzando il resto in modo che possa essere facilmente recuperato in seguito. Infine, l’analisi dei dati integrata assicura anche che il servizio cloud offra le prestazioni richieste.

Focus sui risultati: assicurarsi che gli insight siano chiari, rilevanti e utilizzabili

La miglior tecnologia di data analytics del mondo non ha alcun valore se non fornisce insight chiari, rilevanti e utilizzabili. L’uso in tempo reale della data analytics fornisce ai decision-maker un meccanismo di feedback continuo, che conferma la corretta analisi dei dati. Gli insight devono essere presentati in modo che i manager possano capire e, cosa più importante, agire rapidamente. In alcuni casi, questo feedback si tradurrà in cambiamenti nei set di dati analizzati o negli insight richiesti.

Quando la soluzione di data management fornisce capacità di analisi flessibili e configurabili, e i decisori hanno definito come utilizzare l’analytics per generare e presentare approfondimenti, l’ente sarà in grado di fornire intuizioni preziose non solo per i decision-maker di oggi, ma anche per quelli di domani.