Self Service Data

Che Cos’è il Self Service Data (SSD)?

Nel mondo aziendale frenetico e basato sui dati di oggi, le organizzazioni hanno bisogno di modi efficienti per sfruttare i propri asset di dati. Il self service data consente agli utenti aziendali di accedere, analizzare e gestire i dati senza necessitare di aiuto dai team IT. SSD rende più facile per gli utenti accedere ai dati e prendere decisioni rapidamente.

SSD comprende due aree principali: SSD analytics e SSD management. Approfondiamo ciascuna di queste componenti.

Self Service Data Analytics

Self service data analytics permette agli utenti aziendali di esplorare i dati, creare visualizzazioni e derivare insight autonomamente. Gli utenti possono utilizzare strumenti BI e di analytics user-friendly per interagire direttamente con i dati. Non devono aspettare i report dagli analisti di dati.

Alcuni vantaggi chiave di SSD analytics includono:

• Maggiore velocità di insight: Gli utenti possono rispondere rapidamente alle domande aziendali senza ritardi.
• Aumentata agilità: Le aziende possono rispondere più rapidamente a condizioni di mercato e opportunità in evoluzione.
• Riduzione del carico sull’IT: Con gli utenti che si servono autonomamente, i team IT possono concentrarsi su iniziative più strategiche.

Ad esempio, consideri un analista di marketing che vuole valutare l’efficacia di una recente campagna email. Può facilmente ottenere informazioni, creare una dashboard con numeri chiave e condividere idee con il suo team senza bisogno di aiuto dall’IT.

Ecco un semplice script Python che dimostra come collegarsi a un database PostgreSQL e interrogare i dati della campagna email:

import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
 host="localhost",
database="marketing",
user="analyst",
password="password"
 )
cur = conn.cursor()
cur.execute("""
SELECT
campaign_name,
SUM(num_delivered) AS total_delivered,
SUM(num_opened) AS total_opened,
SUM(num_clicked) AS total_clicked
FROM email_campaigns
WHERE campaign_date
BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31'
GROUP BY campaign_name;
""")
results = cur.fetchall()
for row in results:
campaign_name, total_delivered, total_opened, total_clicked = row
open_rate = total_opened / total_delivered * 100
click_rate = total_clicked / total_delivered * 100
print(f"{campaign_name}: Delivered={total_delivered}, Open Rate={open_rate:.2f}%,
Click Rate={click_rate:.2f}%")
cur.close() conn.close()

Questo script si collega a un database per il marketing. Analizza i dati della campagna email e mostra i numeri importanti per ogni campagna nel primo trimestre del 2023.

Self Service Data Management

Self service analytics riguarda l’utilizzo dei dati, mentre SSD management riguarda la gestione e il mantenimento dei dati. Questo include attività come integrazione dei dati, assicurazione della qualità e governance.

Le piattaforme di SSD management hanno interfacce user-friendly. Gli utenti possono connettere le sorgenti dati, pulire e trasformare i dati e stabilire regole aziendali facilmente. Questo permette agli esperti del settore di prendere possesso delle attività di gestione dei dati senza avere competenze tecniche approfondite.

I vantaggi di SSD management includono:

• Miglior qualità dei dati: I data steward possono applicare la loro conoscenza del business per garantire che i dati siano accurati e adeguati allo scopo.
• Aumentata efficienza: Automatizzare le attività di gestione dei dati tramite strumenti self-service consente di risparmiare tempo e risorse.
• Migliore governance: Gli utenti lavorano all’interno di linee guida definite, assicurando la conformità con le politiche sui dati.

Immagini un manager delle operazioni di vendita che deve integrare i dati di Salesforce con il sistema ERP della società. Può facilmente mappare i dati, stabilire regole per le modifiche e programmare aggiornamenti automatici utilizzando uno strumento di data self-service.

Tuttavia, alcune attività di gestione dei dati possono ancora richiedere del codice. Ecco un esempio di utilizzo di Python e della libreria Pandas per pulire e trasformare un file CSV:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('salesforce_data.csv')
# Rimuovere le righe con valori mancanti
df = df.dropna()
# Rinomina le colonne per corrispondere al sistema ERP
df = df.rename(columns={
   'Account': 'CustomerID',
   'Industry': 'Vertical',
   'AnnualRevenue': 'Revenue'
})
# Converti il revenue in tipo numerico
df['Revenue'] = pd.to_numeric(df['Revenue'], errors='coerce')
# Filtra per clienti attivi
df = df[df['Status'] == 'Active']
# Salva i dati puliti in un nuovo file
df.to_csv('salesforce_data_cleaned.csv', index=False)

Questo script pulisce un file di esportazione Salesforce rimuovendo valori vuoti, rinominando le colonne, cambiando i formati di dati e organizzando le righe. Il sistema salva i dati puliti in un nuovo file per un facile caricamento nel sistema ERP.

Tecnologie Abilitanti Chiave

Diverse tecnologie si sono unite per rendere SSD una realtà:

1. Cloud computing: I magazzini dati nel Cloud e le piattaforme di analytics forniscono risorse scalabili e su richiesta per archiviare e elaborare i dati. Gli utenti possono avviare nuovi progetti rapidamente senza dover predisporre infrastrutture.
2. Database NoSQL: I database flessibili e senza schema possono ingerire facilmente diversi tipi di dati. Questo permette agli utenti di lavorare con dati semistrutturati e non strutturati tipici degli scenari di self service.
3. Visualizzazione dei dati: Gli strumenti BI moderni offrono interfacce drag-and-drop per esplorare i dati e costruire dashboard interattive. Funzionalità avanzate come il querying in linguaggio naturale rendono le analytics ancora più accessibili per gli utenti aziendali.
4. AI e machine learning: Gli algoritmi intelligenti possono automatizzare attività complesse di gestione dei dati e rivelare insight nascosti. Funzionalità come lo smart data discovery e la preparazione automatizzata dei dati semplificano i workflow self-service.

Implementazione del Self Service Data

Sebbene la promessa di SSD sia attraente, implementarlo con successo richiede una pianificazione e una esecuzione accurata. Alcuni aspetti chiave da considerare includono:

• Definizione di ruoli e responsabilità chiari: Rendere chiaro quali compiti gli utenti aziendali possono svolgere in autonomia e quali sono ancora gestiti dall’IT.
• Fornire formazione e supporto: Assicurarsi che gli utenti aziendali siano competenti con gli strumenti self-service e comprendano le migliori pratiche di gestione dei dati. Offrire risorse educative e di supporto continuo.
• Garantire la sicurezza dei dati e la conformità: Implementare rigorosi controlli di accesso e politiche di governance dei dati per mitigare i rischi. Effettuare regolari audit delle attività degli utenti e delle autorizzazioni.
• Iniziare in piccolo e iterare: Iniziare con un esempio specifico per mostrare i vantaggi prima di rendere disponibili le opzioni self-service a tutti. Raccogliere feedback e affinare continuamente i processi.

Esempi del Mondo Reale

Molte organizzazioni hanno adottato con successo approcci SSD. Ecco alcuni esempi:

• Procter & Gamble utilizza self service analytics per mettere i dati nelle mani di oltre 50.000 dipendenti a livello globale. Gli utenti aziendali possono ottenere risposte in minuti anziché aspettare settimane per i report.
• Comcast ha oltre 2.000 utenti che interagiscono regolarmente con la sua piattaforma BI self-service. La società ha visto una riduzione del 25% nei costi BI e una riduzione del 50% del tempo di creazione dei report.
• Hertz utilizza una piattaforma di SSD management per integrare oltre 100 sorgenti di dati. Gli utenti aziendali possono inserire nuovi set di dati in ore anziché mesi. La qualità dei dati è migliorata significativamente.

Conclusione

Self service data sta trasformando il modo in cui le organizzazioni sfruttano i propri asset di dati. Fornendo agli utenti aziendali strumenti intuitivi per analytics e gestione dei dati, le aziende possono accelerare gli insight, aumentare l’agilità e ottenere migliori risultati aziendali.

Sebbene implementare SSD richieda una gestione del cambiamento oculata, i benefici sono chiari. Man mano che i dati continuano a crescere e le aziende accelerano, il self-service data diventerà ancora più importante. Le organizzazioni che abbracciano questo cambiamento saranno ben posizionate per competere in un mondo sempre più centrato sui dati.