Come verificare la maturità della data strategy aziendale e diventare una vera azienda data driven


12 Febbraio 2022


Come verificare la maturità della data strategy aziendale e diventare una vera azienda data driven
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Quali sono i 4 principi chiave da cui partire per intraprendere una data strategy aziendale efficace? Che differenze intercorrono tra dati primari e dati secondari? Che rapporto c’è tra machine learning e statistical learning? Quali sono i 5 profili in cui possono essere divise le aziende in base alla maturità della loro data strategy? E…

Info sul white paper

La capacità delle aziende di gestire ed estrarre valore dai dati è determinante per il loro successo. Oggi, tuttavia, molte aziende non sono ancora riuscite a implementare una data strategy adeguata: in queste organizzazioni meno della metà dei dati aziendali è utilizzata per prendere decisioni; la maggioranza dei dipendenti ha accesso a dati che non dovrebbe vedere; gli analisti usano una minima parte del loro tempo in attività di analisi; le violazioni alla sicurezza sono sempre più frequenti e i dataset proliferano nei silos, rendendo più difficile la loro integrazione.

Per invertire la rotta non è sufficiente dotarsi di figure specifiche per il data management, serve adottare un approccio strategico che punti a trattare le informazioni come veri e propri asset. Se un’azienda vuole pianificare una data journey efficace e diventare data-driven, la sua prima necessità è stabilire quale sia il proprio livello di maturità in merito ai temi Data & Analytics.

Questo white paper, fornito da Horsa, illustra gli approcci e le soluzioni ideali per intraprendere un data journey di successo. Leggendolo, potrete scoprire:

  • cosa significa infonomics oggi
  • i 4 principi chiave da cui partire per intraprendere una efficace strategia del dato
  • le differenze tra dati primari e dati secondari
  • che rapporto c’è tra machine learning e statistical learning
  • gli elementi fondamentali per personalizzare e automatizzare il customer journey
  • i 5 profili in cui possono essere divise le aziende in base alla maturità della loro data strategy
  • le 7 aree tematiche dell’analytics assessment
  • come generare benefici economici misurabili a partire dai dati

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