Strategie efficaci per garantire dati affidabili, sostenere progetti AI e decisioni strategiche
Perché esiste un divario nella percezione della qualità dei dati
Secondo un recente sondaggio di Softserve, quasi il 50% dei dirigenti senior considera completamente maturi i dati aziendali, mentre solo il 37% dei responsabili diretti della gestione dati e AI è dello stesso parere. Tale divario emerge perché i dirigenti visualizzano dati aggregati, spesso depurati, mentre i manager operativi osservano da vicino le reali problematiche e incoerenze.
Per ulteriori dettagli su come gestire al meglio i rischi legati ai dati, consulta il nostro approfondimento sul Risk Management IT.
La qualità dei dati è compromessa principalmente da un’infrastruttura IT frammentata che utilizza servizi multipli non sempre integrati. Inoltre, la mancanza di incentivi per la gestione a lungo termine dei dati e la priorità attribuita ai risultati immediati creano basi instabili per i progetti futuri.
AI e dati: una corsa rischiosa
La corsa all’AI generativa ha spinto molte aziende ad avviare progetti senza un’adeguata preparazione dei dati, aumentando notevolmente il rischio di errori e dati inconsistenti. Ciò compromette l’affidabilità delle soluzioni AI implementate e delle decisioni prese su questa base. Spesso i dati aziendali non sono sufficientemente puliti, ben organizzati o correttamente annotati, elementi fondamentali per l’addestramento efficace dei modelli di intelligenza artificiale. Questo approccio affrettato, dovuto alla pressione competitiva o alle aspettative interne di rapidi risultati, porta frequentemente a una maggiore complessità operativa, con conseguenti aumenti di costi e tempi di sviluppo prolungati. È dunque cruciale pianificare con attenzione la gestione e la qualità dei dati prima di implementare soluzioni basate sull’AI.
Una bassa qualità dei dati può causare ritardi nei progetti, fallimento delle iniziative, perdita di fiducia nelle analisi strategiche e stress organizzativo. È fondamentale per i CIO definire chiaramente una roadmap per la gestione dei dati, assicurando trasparenza e affidabilità.
Come risolvere le criticità dei dati aziendali
Le aziende devono implementare strategie solide di governance dati, migliorare la trasparenza e favorire la comunicazione tra tutti i livelli aziendali. Un metodo efficace include l’assegnazione di ruoli specifici per la validazione dei dati fin dalle prime fasi dei progetti. Inoltre, un data lake centralizzato correttamente annotato migliora significativamente la qualità complessiva dei dati.
Per approfondire ulteriormente la gestione efficace dei dati aziendali, si consiglia la lettura del report di McKinsey “Designing data governance that delivers value”.