Il lato oscuro dell’informazione: i dark data nelle aziende

Nell’era dell’informazione, le aziende si trovano di fronte a un paradosso: mentre accumulano enormi quantità di dati, gran parte di essi rimane inutilizzata. Questo “lato oscuro” dell’informazione, noto come dark data, rappresenta una sfida e un’opportunità per le organizzazioni. Questa analisi approfondisce il concetto di dark data, esplora i motivi per cui le aziende li accumulano, analizza le sfide per il suo utilizzo e presenta casi d’uso che dimostrano il suo potenziale per il processo decisionale.

Che cos’è il Dark Data?

I Dark Data sono definiti come l’insieme dei dati che le organizzazioni accumulano durante le loro normali operazioni, ma che non vengono utilizzati per scopi specifici, come l’analisi o la monetizzazione ¹ . Si tratta di dati che rimangono “nascosti” o “nell’ombra”, non strutturati né etichettati, collocati in archivi di dati spesso di difficile accesso ² . Il boom dei dispositivi connessi e dell’Internet of things (IoT) ha contribuito in modo significativo alla crescita di questo tipo di dati ^{3  .}

Per comprendere meglio la portata dei Dark Data, possiamo usare l’analogia del “Data-Berg” ⁴ . Proprio come un iceberg, di cui solo una piccola parte è visibile sopra la superficie dell’acqua, la maggior parte dei dati di un’azienda rimane nascosta e inutilizzata.

A seconda della loro accessibilità e organizzazione, i Dark Data possono essere classificati in diverse categorie ⁵ :

Perché le aziende accumulano Dark Data?

Diversi fattori contribuiscono all’accumulo di dark data nelle aziende:

• Archiviazione economica: l’avvento dell’archiviazione dei dati a basso costo ha reso più facile per le aziende archiviare grandi quantità di informazioni “per ogni evenienza”, senza uno scopo chiaro ⁶ .
• Conformità normativa: le aziende spesso archiviano i dati per lunghi periodi per ottemperare a normative e leggi, anche dopo che questi non sono più utili per le operazioni quotidiane ⁵ .
• Mancanza di conoscenza: molte organizzazioni non sono consapevoli dell’esistenza o del potenziale valore dei dati che accumulano ⁶ .
• Silos di dati: le informazioni possono rimanere “intrappolate” in diversi reparti o sistemi, senza che altri team abbiano accesso ad esse ⁶ .
• Digital Clutter: i team di prodotto spesso accumulano dati dei clienti, come registrazioni, e-mail e segnalazioni di errori, che non vengono eliminati dopo l’uso ⁷ .
• Mancanza di strumenti e competenze: la mancanza di strumenti adeguati per elaborare e analizzare dati non strutturati, nonché la mancanza di personale con le competenze necessarie per gestirli, rendono difficile lo sfruttamento dei dark data ² .

Sfide per lo sfruttamento dei dark data

Nonostante il potenziale dei dark data, il loro utilizzo presenta sfide importanti:

• Identificazione e classificazione: è fondamentale identificare quali dati si possiedono, dove sono archiviati, che tipo di informazioni contengono e se sono rilevanti per l’azienda ¹ .
• Sicurezza e privacy: i dark data possono contenere informazioni sensibili che richiedono misure di sicurezza e protezione della privacy ⁸ . La perdita di informazioni riservate, come la proprietà intellettuale, può avere conseguenze negative per l’azienda ⁹ .
• Integrazione e strutturazione: per poter analizzare i dark data, è necessario integrarli con altri sistemi e strutturarli in modo che siano accessibili agli strumenti di analisi ¹⁰ .
• Costi e risorse: l’elaborazione e l’analisi dei dark data richiedono un investimento in tecnologia, infrastrutture e personale qualificato ¹¹ .
• Attualità dei dati: è fondamentale valutare la rilevanza e l’attualità dei dati, poiché le informazioni obsolete potrebbero non essere utili per il processo decisionale ⁷ .
• Analisi limitata: le aziende analizzano solo l’1% dei dark data che accumulano, il che indica un enorme potenziale non sfruttato ³ .

Nonostante queste sfide, alcune aziende sono riuscite a trasformare i dark data in una fonte di informazioni preziose, dimostrando il loro potenziale per il processo decisionale.

Casi di successo: aziende che utilizzano i dark data

• Gas Natural: grazie all’installazione di dispositivi che estraggono dati dai vecchi contatori elettrici, Gas Natural è riuscita a personalizzare l’offerta e il servizio per ogni cliente ¹² .
• Reale Seguros: questa compagnia utilizza i dark data per migliorare l’assistenza clienti, ottimizzare i processi e ottenere una visione più completa delle esigenze dei propri clienti ¹² .
• Hotel: l’analisi dei dati delle reti Wi-Fi consente agli hotel di comprendere il comportamento dei clienti nelle loro strutture, come gli orari di maggiore affluenza alla piscina o le zone più visitate ⁴ .
• Aziende manifatturiere: l’analisi dei percorsi seguiti dagli operatori nei magazzini con dispositivi mobili consente di ottimizzare la logistica e la gestione delle scorte ⁴ .
• Ryanair: alla fine del 2010, Ryanair ha utilizzato i dark data per aumentare le vendite di assicurazioni di viaggio. Analizzando i dati relativi alle interazioni dei clienti durante il processo di prenotazione, la compagnia ha ottimizzato la posizione delle offerte assicurative, ottenendo un aumento delle vendite ¹³ .
• LinkedIn: LinkedIn ha utilizzato il “friend spam” per far crescere la propria rete di utenti. Attraverso l’analisi dei dati degli utenti, la piattaforma identifica le connessioni e suggerisce potenziali contatti, aiutando gli utenti ad ampliare la propria rete professionale ¹³ .

Tecnologie e strategie per strutturare i Dark Data

Per convertire i Dark Data in informazioni utili, le aziende possono utilizzare diverse tecnologie e strategie:

• Software di gestione dei contenuti aziendali (ECM): consente di archiviare, gestire e accedere alle informazioni in modo centralizzato, facilitando la classificazione e l’analisi dei Dark Data ¹⁴ .
• Strumenti ETL: consentono di estrarre, trasformare e caricare informazioni da più fonti, facilitando l’integrazione e la strutturazione dei Dark Data ¹⁴ .

Il ruolo dell’IA e del ML nello sfruttamento dei dark data

Il Machine Learning (ML) e l’Intelligenza Artificiale (IA) svolgono un ruolo fondamentale nello sfruttamento dei Dark Data:

• Analisi di dati non strutturati: il ML e l’IA possono aiutare ad analizzare grandi volumi di dati non strutturati, come e-mail, documenti di testo o immagini, per identificare modelli ed estrarre informazioni rilevanti ¹⁰ .
• Automazione dei processi: il ML può automatizzare attività come la classificazione dei dati, il rilevamento di anomalie o la previsione di eventi, facilitando la gestione e l’analisi dei dark data.
• Conformità alla normativa sulla privacy dei dati: l’IA può aiutare a rispettare le normative sulla privacy dei dati tramite la redazione automatica delle informazioni riservate nei dati archiviati.

Strategie per la gestione dei dark data

Per gestire efficacemente i dark data, le aziende devono adottare un approccio globale che coinvolga persone, processi e strumenti ⁷ :

• Persone: promuovere una cultura dei dati all’interno dell’organizzazione, in cui i dipendenti comprendano l’importanza della gestione dei dati e si impegnino ad adottare le migliori pratiche di igiene dei dati.
• Processi: stabilire politiche chiare sul riutilizzo, la conservazione e la classificazione dei dati, nonché flussi di lavoro di approvazione per l’uso dei dati.
• Strumenti: investire in tecnologie di gestione dei dati che consentano di raccogliere, organizzare, classificare e identificare i dati e fornire opzioni per il loro utilizzo.

Monetizzazione dei dark data

I dark data non solo possono essere utilizzati per migliorare il processo decisionale interno, ma possono anche essere monetizzati in vari modi:

• Vendita di informazioni: una volta resi anonimi e aggregati, le informazioni estratte dai dark data, come i dati demografici o i modelli di comportamento dei clienti, possono essere vendute ad altre aziende o istituzioni che possono utilizzarli per ricerche di mercato, sviluppo di prodotti o strategie di marketing ¹⁵ .
• Creazione di nuovi prodotti e servizi: l’analisi dei dark data può rivelare nuove opportunità di business e consentire la creazione di prodotti e servizi innovativi. Ad esempio, un’azienda potrebbe analizzare i dati di utilizzo dei propri prodotti per identificare nuove funzionalità o miglioramenti che soddisfino meglio le esigenze dei clienti ¹ .
• Miglioramento dell’efficienza operativa: l’ottimizzazione dei processi e la riduzione dei costi grazie all’analisi dei Dark Data possono avere un impatto positivo sulla redditività dell’azienda. Ad esempio, un’azienda potrebbe analizzare i dati delle proprie operazioni logistiche per identificare le inefficienze e ottimizzare i percorsi di consegna, riducendo i costi di trasporto e migliorando i tempi di consegna ¹⁶ .

Casi d’uso dei dark data nel processo decisionale

I dark data possono essere utilizzati per il processo decisionale in diverse aree dell’azienda:

• Marketing e vendite: l’analisi delle interazioni dei clienti sui social media, nelle e-mail e in altri canali può aiutare a personalizzare le campagne di marketing, migliorare la segmentazione dei clienti e aumentare le vendite ⁶ .
• Operazioni: l’analisi dei dati dei sensori delle macchine può aiutare a prevedere i guasti, ottimizzare la manutenzione e migliorare l’efficienza della produzione ¹² .
• Risorse umane: l’analisi dei dati dei dipendenti può aiutare a identificare i modelli di turnover, migliorare la selezione del personale e ottimizzare le politiche delle risorse umane⁶ .
• Finanza: l’analisi dei dati finanziari storici può aiutare a identificare le tendenze, prevedere i rischi e migliorare il processo decisionale finanziario ⁶ .
• Relazioni con i clienti: l’analisi delle interazioni con i clienti, come e-mail, chat di assistenza clienti e commenti sui social media, può fornire informazioni preziose sulle loro preferenze, esigenze e aspettative. Ciò consente alle aziende di personalizzare le loro offerte, migliorare il servizio clienti e costruire relazioni più solide ⁴ .

Conclusioni

I dark data rappresentano una risorsa preziosa, ma spesso sottoutilizzata, per le aziende. Più della metà dei dati di un’organizzazione rientra in questa categoria ^{17 .}Sebbene il loro utilizzo presenti delle sfide, le organizzazioni che riescono a superarle possono ottenere un vantaggio competitivo significativo ^{18 .}La chiave sta nell’implementare strategie e tecnologie adeguate per identificare, classificare, strutturare e analizzare i dark data, trasformandoli in una fonte di informazioni utili per il processo decisionale e la creazione di valore.

Raccomandazioni per i leader aziendali

• Dare priorità alla governance dei dati: implementare politiche chiare di gestione dei dati, compresa la classificazione, la conservazione e l’eliminazione dei dati, per ridurre al minimo l’accumulo di Dark Data e garantire la sicurezza e la privacy delle informazioni.
• Investire nella tecnologia: acquisire e implementare strumenti che consentano l’analisi dei Dark Data, come software ECM, strumenti ETL e soluzioni ML e AI.
• Promuovere una cultura dei dati: promuovere l’alfabetizzazione dei dati tra i dipendenti e creare una cultura organizzativa che valorizzi l’uso dei dati per il processo decisionale.
• Esplorare casi d’uso rilevanti: identificare le aree dell’azienda in cui i dark data possono avere un impatto maggiore e sviluppare strategie per il loro utilizzo in base agli obiettivi specifici dell’azienda.