Enterprise Data Management: come trasformare i dati in valore per il business

Perché oggi i dati contano più che mai

I dati sono diventati il motore delle decisioni aziendali. Non si tratta più soltanto di raccogliere informazioni, ma di saperle gestire, integrare e valorizzare. Negli ultimi anni la loro rilevanza è cresciuta in modo esponenziale: da semplice patrimonio informativo a risorsa strategica per sostenere decisioni operative, pianificazione di lungo periodo, innovazione, conformità normativa e migliorare la customer experience.

Secondo alcune stime, il mercato globale dell'Enterprise Data Management (EDM) ha raggiunto i 110,5 miliardi di USD nel 2024 e supererà i 220 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita medio superiore al 12% annuo (1). Un trend che conferma come i dati non possano più essere considerati un “by-product” o qualcosa da archiviare: occorre governarli, organizzarli e renderli affidabili, accessibili e integrati.

Le sfide delle aziende nella gestione dei dati

Dati frammentati e silos informativi
Applicazioni, sistemi e ambienti cloud o on-premise separati archiviano i dati in formati, strutture e con regole differenti, rendendo complessa l’integrazione, la governance e la visione d’insieme.

Scarsa qualità, coerenza e affidabilità dei dati
Errori, duplicazioni, aggiornamenti mancanti, formati incoerenti e dati incompleti compromettono la qualità complessiva delle informazioni, con effetti negativi su analisi, fiducia negli insight e compliance.

Governance debole o assente
L’assenza di regole chiare su raccolta, archiviazione, utilizzo e protezione dei dati, unita a ruoli poco definiti e processi non formalizzati rende complesso garantire la conformità alle normative come il GDPR e ad altri obblighi di settore, che richiedono standard elevati di protezione e tracciabilità. Soprattutto in ambienti in cui la regolamentazione è stringente, i rischi derivanti da dati non protetti, violazioni, uso improprio o perdita di controllo sono elevati.

Scalabilità e gestione della complessità
L’incremento di volume, varietà e velocità dei dati — dai big data all’IoT, dallo streaming alle fonti esterne e non strutturate — impone soluzioni scalabili e flessibili, in grado di operare senza limiti tra ambienti cloud, ibridi e multicloud.

Ritardo nel valore percepito
Quando la pulizia, l’integrazione e la fruibilità dei dati richiedono troppo tempo, il valore generato arriva in ritardo e le iniziative restano spesso sperimentali, con il rischio di prendere decisioni basate su informazioni poco affidabili, rallentando i processi e perdendo competitività.

La nostra soluzione: l’approccio di OT Consulting

La vera sfida non è solo gestire i dati, ma trasformarli in un sistema vivo, connesso e sempre disponibile per chi deve trarne valore. Le aziende non possono più accontentarsi di soluzioni frammentate: serve una visione che superi i silos, colleghi fonti eterogenee e renda le informazioni utilizzabili in tempo reale, ovunque si trovino.

Il nostro approccio parte da un’analisi approfondita dello stato attuale e dall’allineamento con gli obiettivi di business, per costruire un modello che evolve insieme all’organizzazione. Introduciamo processi e ruoli chiari, strumenti per la data quality e policy per sicurezza e compliance. La governance così strutturata non diventa un insieme di regole rigide, ma il fondamento che garantisce qualità e affidabilità, abilitando l’applicazione dei dati in contesti sempre diversi. Superiamo la logica delle piattaforme isolate e l’integrazione intelligente tra sistemi interni, cloud e ambienti ibridi diventa così naturale, creando un tessuto informativo coerente e accessibile.

Ciò che rende questo percorso efficace è l’attenzione all’esperienza d’uso: i dati non sono utili solo agli analisti, ma diventano patrimonio condiviso di tutta l’organizzazione. Per questo affianchiamo alle tecnologie strumenti intuitivi e formazione, così che ogni reparto possa sfruttarli in autonomia e in modo consapevole.

Il risultato è un ecosistema scalabile, flessibile e sempre più automatizzato. È una direzione strategica che consente alle informazioni di muoversi liberamente, di essere tracciate e rese disponibili in modo sicuro, generando valore competitivo.

Evoluzioni e trend futuri

• Aumento esponenziale del volume di dati non strutturati/semi-strutturati, provenienti da dispositivi, IoT, real-time streaming e fonti esterne, che richiede solidità negli strumenti di ingestion, trasformazione e normalizzazione;

• Automazione dei processi di profiling, rilevazione di anomalie, suggerimento di regole, generazione automatica di metadati grazie ad Artificial Intelligence e machine learning;

• Diffusione sempre maggiore di cloud, soluzioni ibride, multicloud;

• Self-service data per gli utenti business, con interfacce intuitive, database, documentazione automatica, strumenti che permettono anche ai non specialisti di trovare, usare e fidarsi dei dati;

• Nuove normative su privacy, sicurezza ed etica che richiedono una governance sempre più rigorosa;

• Valorizzazione dei dati come assets, che diventano risorse da misurare in termini di ritorno sugli investimenti, valore generato e impatto sul business.

1 - Fonte: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/enterprise-data-management-market

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