cessario ricordarlo, la funzionalità onnicompren-
siva della governance non risiede in un’unica so-
luzione tecnologica o in un solo fornitore di
soluzioni.
L’esplosione della quantità di informazioni dispo-
nibili tanto internamente quanto esternamente al-
l’azienda, unita alla molteplicità delle fonti, fa sì
che sia sempre più necessario disporre di prati-
che e strumenti che individuino i pattern dei dati,
richiesta che a sua volta esige nuove discipline e
nuove tecnologie di identificazione capaci di indi-
care rischi e opportunità.
La giusta combinazione di informazioni, sfruttate
con efficienza attraverso tecnologie di data mi-
ning e predictive analytics, permette uno sguardo
profondo nel business offrendo la possibilità di
sviluppare modelli predittivi e valutativi di rischi,
opzioni e decisioni future. Il risultato è la crescente
richiesta di set di tool efficaci ed efficienti con l’in-
dividuazione di nuovi requisiti, talvolta coinvol-
gendo anche le tecnologie più consolidate. Il data
mining e le predictive analytics, per esempio, si
basano su tecnologie e tecniche mature in cui di
recente si è verificato un progressivo affinamento
dei modelli matematici e un cambiamento nelle
tecniche utilizzate.
Conoscere le sfide
In questo contesto a elevata complessità cosa
può fare un’azienda? Innanzitutto identificare le
grandi sfide che si troverà ad affrontare nell’im-
mediato futuro. Mentre il ridimensionamento dei
budget e delle risorse limita ancora la possibilità di
agire su tutti i fronti aperti, identificare con chia-
rezza i target su cui agire e definire poi le fasi di la-
voro necessarie per far leva sui trend innovativi
rappresenta il primo utile passo da fare. Affrontare le sfide di vo-
lume ed eterogeneità delle informazioni significa migliorarne la
comprensione acquisendo nuove competenze di metadata ma-
nagement, assegnando e governando le priorità.
Oltre a ciò, la razionalizzazione dell’infrastruttura tecnologica per
l’accesso, l’integrazione e il rilascio delle informazioni migliora af-
fidabilità e agibilità del contesto. Per le organizzazioni impegnate
nello sviluppo di una strategia “pattern based”, impostare una
metodologia per assegnare priorità alle fonti di eventi e dati (i co-
sentare lo scenario che descrive come la tecnologia supporta la
disciplina e come si identificano i tool.
Non si dimentichi infatti che, a oggi, per gestire le informazioni di-
sponibili, le organizzazioni devono mettere in relazione tool tra
loro molti diversi, mancando soluzioni standard (o pacchettiz-
zate). Generalmente i tool già disponibili (per esempio le appli-
cazioni di policy management, i rule engines, i tool di data quality,
le tecnologie di archiviazione ecc.) non comunicano tra loro, ren-
dendo assai più difficile la governance organica, anche se, è ne-
L’INFORMAZIONE ASSET STRATEGICO IN AZIENDA
Fonte: Gartner
Fonte: Gartner
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marzo-aprile 2011
