La Produttività è sempre il primo pensiero di Manager e Imprenditori, dai più piccoli alle grandi organizzazioni.
Affinché le aziende siano produttive, esse hanno bisogno a mio avviso, di un rapido accesso ai dati di cui hanno bisogno per rispondere alle domande delle funzioni aziendali (Contabilità, Logistica, Sales, Marketing).
Spesso mi sono ritrovato nei miei tanti ruoli aziendali a pensare come rendere disponibili i dati alle persone giuste al momento giusto.
Nel mondo digitale in cui viviamo, basato sui dati, è più importante che mai per le aziende accedere ai dati corretti al momento giusto. Tuttavia, con così tanti dati generati ogni giorno, questo sta diventando sempre più difficile.
Tecnologie a supporto della Data Automation
I gestori dei dati lottano ogni giorno per tenere il passo con la crescita esplosiva dei dati.
Pensiamo solo per un attimo a come si stra trasformando il business delle aziende con l’introduzione dell’IOT e in generale con i BigData disponibili.
Sebbene l’automazione dei dati non sia un concetto nuovo, il suo potenziale per aumentare la produttività è solo ora grazie alle nuove tecnologie No-code e Low-code, pienamente realizzato.
Servono funzionalità automatizzate di gestione e spostamento dei dati, abbinate a strumenti di analisi e governance, che permettono alle aziende di ottenere di più dai dati con meno sforzo.
L’automazione può assumere molte forme, ma spesso coinvolge script o software per semplificare o sostituire i passaggi manuali nel processo di elaborazione dei dati.
Può anche includere l’utilizzo dell’intelligenza artificiale (AI) per aiutare a identificare modelli e approfondimenti nei dati che altrimenti sarebbero difficili o impossibili da trovare per gli esseri umani.
Grazie alle tecnologie No-Code e Low-code, l’automazione è finalmente alla portata di tutti, e può far risparmiare tempo e migliorare la precisione, diventando un essenziale strumento per i professionisti dei dati che cercano di sfruttare al meglio il loro tempo limitato per estrarre valore dai dati.
La Produttività
Affinché i team di dati siano produttivi, hanno bisogno di un accesso rapido ai dati per rispondere alle domande aziendali.
Spesso questi dati sono distribuiti in tutta l’organizzazione in diversi archivi dati e formati.
L’estrazione, la pulizia e la preparazione di questi dati per l’analisi possono richiedere molto tempo, riducendo la capacità del team di rispondere a nuove opportunità di business o risolvere rapidamente problemi urgenti.
In media si impiegano 19 ore a settimana a elaborare i dati.
I data scientist poi trascorrono anche a 24,6 ore a settimana cercando di ottenere l’accesso ai dati ogni settimana, seguiti dai data engineers a 19,1 ore.
Grazie all’automazione si risparmia fino al 70% dei costi e dei tempi di elaborazioni necessarie al funzionamento del nostro business.
Tutto questo risparmio si traduce in una maggiore attenzione alla qualità dei dati, maggior tempo a disposizione per fare approfondimenti o creare nuovo valore, minore stress e di conseguenza Team di lavoro più empatici e disponibili a sperimentare nuove soluzioni.
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