Un sondaggio globale di Hewlett Packard Enterprise condotto da YouGov mostra come la mancanza di data maturity ostacoli il settore privato e quello pubblico nel raggiungimento di obiettivi chiave.
Mentre i governi di tutto il mondo sottolineano l’importanza dei dati come risorsa strategica per guidare il progresso economico e sociale, il livello medio di data maturity delle organizzazioni, ovvero la loro capacità di creare valore dai dati, è di 2,6 punti su una scala di 5. Solo il 3% delle organizzazioni raggiunge il livello di maturità più elevato. In particolare, il 14% delle organizzazioni globali si trova al livello di maturità 1 (data anarchy), il 29% al livello 2 (data reporting), il 37% al livello 3 (data insights), il 17% al livello 4 (data centricity) e solo il 3% è al livello 5 (data economics).

Ostacoli al raggiungimento degli obiettivi chiave

In Italia, il 13% delle organizzazioni è data anarchy, il 31% data reporting, il 34% data insights, il 17% data centricity e il 4% data economy. La mancanza di capacità di gestione e valorizzazione dei dati, a sua volta, limita la capacità delle organizzazioni di raggiungere obiettivi chiave come l’aumento delle vendite (30%), l’innovazione (28%), il miglioramento della customer experience (24%), il miglioramento della sostenibilità ambientale (21%) e l’aumento dell’efficienza interna (21%).
Per quanto riguarda l’Italia, aumento delle vendite 34%, innovazione 32%, miglioramento della customer experience 23%, miglioramento della sostenibilità ambientale 17%, aumento dell’efficienza interna 20%.

Gap strategici, organizzativi e tecnologici

Solo il 13% degli intervistati afferma che la data strategy della propria organizzazione è una parte fondamentale della strategia aziendale, e quasi la metà (48%, Italia 33%) afferma che la propria organizzazione non alloca alcun budget per iniziative relative ai dati o finanzia solo occasionalmente iniziative relative ai dati tramite il budget IT. Inoltre, solo il 28% (Italia 29%) conferma che la propria organizzazione ha un focus strategico su prodotti o servizi data-driven. E per quasi la metà le proprie organizzazioni non utilizzano metodologie come il machine learning o il deep learning, ma si affidano a fogli di calcolo (29%, Italia 34%) o business intelligence e report preconfezionati (18%, Italia 15%) per l’analisi dei dati.

Il controllo su cloud ed edge

“A causa della massiccia crescita dei dati all’edge, le organizzazioni hanno bisogno di architetture ibride edge-to-cloud in cui il cloud arriva ai dati, non viceversa”, spiega Claudio Bassoli, Presidente e CEO di Hewlett Packard Enterprise Italia Bassoli.
Una caratteristica legata a un basso livello di data maturity è infatti che non esiste un’architettura globale di dati e analisi: i dati sono isolati in singole applicazioni o posizioni. Questo è il caso del 34% (Italia 39%) degli intervistati. D’altra parte, solo il 19% (Italia 14%) ha implementato un data hub o fabric centrale che fornisce accesso unificato ai dati in tempo reale in tutta l’organizzazione, e un altro 8% (Italia 13%) afferma che questo data hub include anche fonti di dati esterne.