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[CANVAS] Fonti dati
FONTI DATI
Stabilire politiche e procedure nella creazione di una Data Governance aziendale è fondamentale.
Grazie a queste politiche potrai ridurre i rischi, mantenere la conformità delle normative, migliorare l’efficienza operativa, definire responsabilità chiare, gestire i cambiamenti ed essere agile ed adattabile agli sviluppi.
COME UTILIZZARE IL CANVAS
Tipo di dato
Categoria o natura dei dati raccolti (es. tempo di movimentazione, quantità di scorte).
Fonte
Origine dei dati (es. Sistema di Gestione Magazzino, Sistema ERP).
Formato
Il formato in cui i dati sono disponibili o memorizzati (es. Database SQL, CSV, PDF).
Tipo di accesso
Indica se l'accesso ai dati è interno all'organizzazione o esterno (es. interno, esterno/acquisto).
Aggiornamento
Frequenza con cui i dati vengono aggiornati o rinfrescati (es. real-time, giornaliero, annuale).
Volume
La quantità totale dei dati, spesso espressa in termini di dimensione (es. GB) o numero di record.
Dettaglio
Indica se i dati sono granulari (transazionali) o riassuntivi.
Affidabilità
Valutazione della qualità e dell'accuratezza dei dati.
Proprietario
Persona o dipartimento responsabile per la gestione e il mantenimento della fonte di dati.
Restrizioni
Qualsiasi limitazione legale o aziendale all'accesso ai dati.
Interoperabilità
Facilità con cui i dati possono essere combinati o utilizzati insieme ad altre fonti di dati.
Livello di pulizia
Valutazione della necessità di pulire o normalizzare i dati prima dell'analisi.
Sicurezza
Norme e procedure per garantire la sicurezza e la protezione dei dati.
Utilizzo
Quanto spesso si prevede di utilizzare o accedere a questi dati per analisi o report.
Storicità
Il periodo di tempo coperto dai dati, importante per analisi storiche o di trend.
Descrizione
Una breve spiegazione del contenuto o dell'uso dei dati.
GUIDA ALLA COMPILAZIONE
Qui di seguito una spiegazione di come compilare questo canvas.
Tipo di dato
Questa voce si riferisce alla natura o categoria specifica dei dati raccolti. Include informazioni come il nome o la descrizione del set di dati. Ad esempio, “Tempo di movimentazione” potrebbe riferirsi ai dati che misurano la durata di specifiche operazioni all’interno di un processo produttivo.
Fonte
Indica l’origine o il luogo da cui provengono i dati. Può essere un sistema interno come un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management), oppure fonti esterne come database pubblici o report di settore. Ad esempio, un “Sistema di Gestione Magazzino” potrebbe essere una fonte interna che fornisce dati sui movimenti di inventario.
Formato
Specifica in che forma i dati sono disponibili o archiviati. I formati comuni includono database SQL, fogli elettronici CSV, documenti PDF o file di testo. Per esempio, i dati delle transazioni di vendita potrebbero essere conservati in un database SQL per un facile accesso e analisi.
Tipo di accesso
Descrive se l’accesso ai dati è interno (all’interno dell’organizzazione) o esterno (da una fonte esterna). Ad esempio, l’accesso a un database di clienti sarebbe interno, mentre l’accesso a un report di settore acquistato sarebbe considerato esterno.
Aggiornamento
Indica la frequenza con cui i dati vengono aggiornati o rinfrescati. Questo è fondamentale per garantire che l’analisi sia basata su informazioni attuali. Le frequenze possono variare da “real-time” per i dati che cambiano continuamente, a “giornaliero“, “settimanale” o “annuale“. Per esempio, i dati sulle scorte potrebbero essere aggiornati in tempo reale per riflettere le quantità correnti.
Volume
Rappresenta la quantità totale dei dati, che può essere espressa in termini di dimensione (es. gigabyte) o numero di record. Questa informazione è cruciale per la gestione delle risorse di archiviazione e elaborazione. Un esempio potrebbe essere un database di clienti che occupa 100 GB di spazio di archiviazione.
Dettaglio
Si riferisce al grado di granularità dei dati. I dati possono essere molto dettagliati (transazionali) o riassuntivi (aggregati). Ad esempio, i dati transazionali potrebbero includere ogni singola vendita in un negozio, mentre i dati riassuntivi potrebbero mostrare solo il totale delle vendite giornaliere.
Affidabilità
Valuta la credibilità e l’accuratezza dei dati. I dati provenienti da fonti affidabili e ben mantenute sono generalmente più precisi e credibili. Ad esempio, dati finanziari ottenuti da sistemi contabili certificati sarebbero considerati altamente affidabili.
Proprietario
Identifica chi è responsabile per la manutenzione e gestione della fonte di dati. Questo può essere un individuo o un dipartimento all’interno dell’organizzazione.
Restrizioni
Include eventuali limitazioni legali o politiche aziendali relative all’accesso ai dati. Ciò potrebbe riguardare dati sensibili o riservati, come informazioni personali dei clienti, che richiedono protocolli di sicurezza speciali per l’accesso. Un esempio potrebbe essere l’accesso limitato ai dati dei clienti in conformità con le normative sulla privacy.
Interoperabilità
Descrive quanto facilmente i dati possono essere integrati con altre fonti o sistemi. Questo è importante per la combinazione e l’analisi di dati provenienti da fonti diverse. Un esempio potrebbe essere l’integrazione di dati di vendita e dati di magazzino per un’analisi della catena di fornitura.
Livello di pulizia
Valuta se i dati richiedono operazioni di pulizia, normalizzazione o trasformazione prima di essere utilizzati. Ad esempio, i dati di vendita raccolti da diversi negozi potrebbero richiedere una normalizzazione per uniformare le varie formati di data e di valuta.
Sicurezza
Specifica le norme e le procedure per assicurare che i dati siano protetti contro accessi non autorizzati o perdite. Ad esempio, dati finanziari sensibili potrebbero richiedere criptazione e controlli di accesso rigorosi.
Utilizzo
Indica quanto spesso si prevede di utilizzare o accedere ai dati. Questo aiuta a pianificare la capacità di elaborazione e di archiviazione. Ad esempio, i report di vendita potrebbero essere generati e consultati settimanalmente.
Storicità
Si riferisce al periodo di tempo coperto dai dati, importante per le analisi di trend storici o di benchmarking. I dati potrebbero coprire un arco temporale di mesi, anni o decenni. Ad esempio, un’analisi di trend di vendita potrebbe richiedere dati storici degli ultimi cinque anni.
Descrizione
Fornisce una spiegazione dettagliata del contenuto o dell’uso previsto dei dati, aiutando a comprendere il contesto e l’applicazione pratica. Per esempio, la descrizione dei “Dati di movimentazione” potrebbe dettagliare come questi dati aiutano a monitorare e ottimizzare i processi logistici.
Con questo canvas dettagliato, abbiamo stabilito una solida base per la raccolta e l’analisi dei dati nel contesto del nostro progetto.
La mappatura accurata delle fonti di dati, insieme alle loro specifiche caratteristiche, ci permette di affrontare il processo di analisi con una visione chiara e completa.
È importante sottolineare che l’efficacia dell’analisi dei dati dipende non solo dalla qualità dei dati stessi, ma anche dalla nostra capacità di comprendere e gestire le diverse fonti.
Il canvas che abbiamo sviluppato serve come uno strumento essenziale per garantire che tutti i dati raccolti siano rilevanti, affidabili e gestiti in modo sicuro.
Questo documento è dinamico e può richiedere aggiornamenti e revisioni man mano che il progetto si evolve e che nuove informazioni o esigenze emergono.
È quindi essenziale mantenere un approccio flessibile e aperto alle modifiche, garantendo sempre che i dati siano allineati agli obiettivi e alle necessità del progetto.
L’accurata preparazione e organizzazione illustrata in questo canvas è un passo fondamentale verso il successo del nostro progetto di analisi dati.