L’APPROFONDIMENTO

Data management, come scegliere la piattaforma migliore per monetizzare gli investimenti



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Il giro d’affari balzerà a 4.655 milioni di dollari entro il 2032 con un tasso annuo di crescita dell’8,5%. A fare da traino le strategie di pianificazione basate sull’analisi dei dati in chiave di business intelligence. E l’avvento dell’edge computing sta rimodellando il panorama. Ma prima di passare all’azione è necessario capire come orientarsi fra le soluzioni disponibili

Pubblicato il 24 mag 2024



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La dimensione del mercato globale delle piattaforme di gestione dei dati è stata di 1.601,3 milioni di dollari nel 2019 e si prevede che il mercato toccherà 4.655,2 milioni di dollari entro il 2032, mostrando un Cagr dell’8,5% durante il periodo di previsione.

Lo afferma una nuova analisi di Business Research, secondo cui il mercato delle piattaforme di gestione dei dati (Dmp) sta vivendo una crescita significativa alimentata dalla proliferazione di processi decisionali basati sui dati in tutti i settori. Le organizzazioni riconoscono sempre più l’importanza strategica di sfruttare gli insight sui dati per ottenere vantaggi competitivi, promuovere l’efficienza operativa e migliorare l’esperienza dei clienti.

Le applicazioni delle piattaforme di Data management

Oltre alle tradizionali applicazioni nel marketing e nella pubblicità, le Dmp vengono implementate in diversi settori come sanità, vendita al dettaglio, finanza e produzione, sbloccando nuove opportunità per la monetizzazione dei dati, l’analisi predittiva e l’innovazione aziendale. Inoltre, le tendenze emergenti come l’edge computing e la gestione federata dei dati stanno rimodellando il panorama delle Dmp, consentendo alle organizzazioni di elaborare e analizzare i dati più vicino alla fonte, riducendo la latenza e migliorando le capacità decisionali in tempo reale. Questi progressi facilitano le strategie basate sui dati in ambienti distribuiti, comprese le reti IoT, i dispositivi edge e le piattaforme cloud, favorendo l’agilità e la scalabilità nelle operazioni di gestione dei dati.

Il ruolo dell’AI e della blockchain

Inoltre, il mercato sta assistendo a una convergenza con altri domini tecnologici come l’intelligenza artificiale (AI), l’apprendimento automatico (ML) e la blockchain, ampliando la portata e le capacità delle soluzioni Dmp. Le Dmp basate sull’intelligenza artificiale sfruttano algoritmi di machine learning per automatizzare l’elaborazione dei dati, il riconoscimento dei modelli e la modellazione predittiva, consentendo alle organizzazioni di ricavare informazioni utili e anticipare le tendenze future con maggiore precisione. Inoltre, la tecnologia blockchain viene integrata nelle Dmp per migliorare la sicurezza dei dati, la trasparenza e la fiducia nelle transazioni e negli scambi di dati. Le Dmp basate su blockchain consentono record di dati immutabili e verificabili, mitigando i rischi associati alla manomissione dei dati, all’accesso non autorizzato e alle violazioni dei dati. Mentre le organizzazioni affrontano le complessità della governance dei dati, delle normative sulla privacy e delle minacce alla sicurezza informatica, le Dmp dotate di funzionalità avanzate di intelligenza artificiale e blockchain offrono soluzioni olistiche per la gestione, la protezione e lo sfruttamento delle risorse di dati nell’era digitale.

Le ultime tendenze del settore

Un quadro completo delle ultime tendenze del settore può guidare le aziende verso la giusta soluzione.

Piattaforme dati dei clienti (Cdp)

Una tendenza significativa nel mercato è la crescente adozione di Customer Data Platforms (Cdp). I Cdp offrono soluzioni complete per aggregare, gestire e attivare i dati dei clienti da varie fonti in tempo reale. A differenza delle Dmp tradizionali focalizzate sulla segmentazione anonima del pubblico, le Cdp consentono profili cliente unificati e coinvolgimento personalizzato attraverso i canali di marketing. La domanda di Cdp è aumentata poiché le aziende danno priorità alle strategie incentrate sul cliente, al marketing omnicanale e al miglioramento dell’esperienza del cliente. Questa tendenza riflette uno spostamento verso piattaforme olistiche di gestione dei dati che colmano il divario tra i silos di dati dei clienti e l’attivazione del marketing.

Cloud e on-premise

Le Dmp basate sul cloud sfruttano l’infrastruttura e i servizi cloud per offrire soluzioni di gestione dei dati scalabili, flessibili ed economicamente vantaggiose. Queste piattaforme consentono alle organizzazioni di archiviare, elaborare e analizzare grandi volumi di dati in ambienti informatici distribuiti, fornendo agilità e accessibilità per il processo decisionale basato sui dati. Le Dmp basate sul cloud sono particolarmente apprezzate dalle aziende che cercano un’implementazione rapida, costi infrastrutturali ridotti e un’integrazione perfetta con altri servizi e applicazioni cloud. D’altro canto, le Dmp on-premise vengono implementate all’interno dell’infrastruttura fisica di un’organizzazione, offrendo maggiore controllo, personalizzazione e sicurezza sui processi di gestione dei dati. Le Dmp on-premise sono preferite dalle aziende con rigorosi requisiti di governance dei dati, obblighi di conformità normativa o specifici problemi di sicurezza, dove il mantenimento dei dati all’interno delle reti interne è fondamentale. La segmentazione per tipologia riflette le diverse preferenze e requisiti delle organizzazioni nella scelta tra soluzioni basate su cloud e on-premise in base a fattori quali scalabilità, controllo e sicurezza.

Mercato privato e commerciale

Le applicazioni private delle Dmp si riferiscono a iniziative di gestione dei dati interne alle organizzazioni, inclusi data warehouse aziendali, soluzioni di business intelligence e strutture di governance dei dati. Le Dmp private soddisfano le esigenze di gestione dei dati delle singole imprese, supportando l’analisi dei dati interni, i processi decisionali e l’efficienza operativa. Queste applicazioni spesso implicano lo sfruttamento di fonti di dati interne come database dei clienti, record di transazioni e dati operativi per ricavare informazioni approfondite e ottenere risultati aziendali. Al contrario, le applicazioni commerciali delle Dmp comprendono servizi esterni di gestione dei dati offerti a clienti o acquirenti di terze parti, comprese piattaforme di monetizzazione dei dati, servizi di segmentazione del pubblico e soluzioni di mercato dei dati. Le Dmp commerciali consentono alle organizzazioni di sfruttare le risorse di dati per pubblicità mirata, approfondimenti sul pubblico e campagne di marketing personalizzate, facilitando strategie basate sui dati per l’acquisizione, il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti.

Scegliere la giusta soluzione: i fattori driver

Un fattore trainante essenziale per il mercato è la crescente enfasi sulla privacy dei dati e sulle normative di conformità a livello globale. Con l’implementazione di rigorose leggi sulla protezione dei dati come Gdpr e Ccpa, le organizzazioni sono costrette a dare priorità alla governance dei dati, alla gestione del consenso e alle tecnologie di miglioramento della privacy. Le piattaforme di gestione dei dati dotate di solidi controlli sulla privacy, funzionalità di gestione del consenso e funzionalità di conformità guadagnano terreno mentre le aziende si sforzano di creare fiducia con i clienti e aderire ai requisiti normativi. La crescente attenzione alle pratiche etiche dei dati e alla gestione responsabile dei dati guida gli investimenti in Dmp che danno priorità alla privacy e alla conformità.

La proliferazione della digitalizzazione e la crescita esponenziale dei big data fungono da motori significativi che spingono avanti il mercato. Con l’aumento del volume, della velocità e della varietà dei dati generati da diverse fonti come social media, dispositivi IoT e transazioni online, le organizzazioni devono affrontare sfide per sfruttare in modo efficace le informazioni sui dati. Le piattaforme di gestione dei dati svolgono un ruolo fondamentale nell’aggregazione, organizzazione e analisi di vasti set di dati per ricavare informazioni utili e guidare un processo decisionale informato. Poiché le aziende riconoscono l’importanza strategica dei dati come risorsa competitiva, gli investimenti nelle DMP aumentano per sbloccare il valore dei big data e alimentare l’innovazione.

Scegliere la giusta soluzione: i fattori limitanti

Un notevole fattore frenante per il mercato è la complessità dell’integrazione di fonti di dati disparate e del superamento della frammentazione dei dati. Le organizzazioni spesso lottano con ambienti di dati isolati, sistemi legacy e formati di dati eterogenei, che ostacolano la perfetta integrazione e interoperabilità dei dati. Le sfide di integrazione associate al consolidamento dei dati provenienti da fonti interne ed esterne, inclusi sistemi Crm, piattaforme di social media e fornitori di dati di terze parti, pongono ostacoli alla derivazione di insight unificati e all’attivazione di strategie basate sui dati. Gli operatori del mercato hanno il compito di sviluppare soluzioni Dmp interoperabili e scalabili che facilitino l’armonizzazione e l’integrazione dei dati in ambienti eterogenei.

Le best practise di Data management secondo Datamation

Per guidare le imprese nel percorso di adozione della soluzione più adeguata, Datamation propone un vademecum che raccoglie le migliori pratiche di gestione dei dati: linee guida essenziali su come le aziende gestiscono i dati, trasformandoli in una risorsa strategica che può essere utilizzata per guidare lo sviluppo e l’innovazione.

  • Definire obiettivi chiari di gestione dei dati: per creare una strategia dei dati chiara e raggiungibile, identificare innanzitutto i requisiti dei dati e stabilire obiettivi quantificabili coerenti con gli obiettivi aziendali.
  • Creare un quadro di governance dei dati: la governance dei dati implica la creazione di ruoli, responsabilità e procedure per garantire che i dati rispettino le regole e gli standard aziendali.
  • Garantire la garanzia della qualità dei dati: la garanzia della qualità dei dati è il processo volto a garantire la correttezza e l’affidabilità attraverso la convalida, la pulizia e la normalizzazione per mantenere i dati privi di errori e coerenti.
  • Garantire la sicurezza e la privacy dei dati: crittografia, limiti di accesso e controlli di sicurezza regolari sono tutti necessari per proteggere i dati sensibili, la riservatezza e l’integrità ed evitare accessi indesiderati o minacce informatiche.
  • Semplificare le integrazioni dei dati: ciò comporta lo sviluppo di tecniche efficaci per unire dati provenienti da diverse fonti per offrire una prospettiva completa e coesa e migliorare l’usabilità dei dati.
  • Applicare la documentazione e la gestione dei metadati: conservare registrazioni approfondite di origini dati, strutture e metadati è fondamentale per comprendere e gestire i dati; promuove la tracciabilità e aiuta a preservare la base di conoscenza dell’organizzazione
  • Applicare la gestione del ciclo di vita dei dati: la gestione del flusso di dati dalla creazione al ritiro garantisce che siano pertinenti, accessibili e sicuri per tutta la loro durata; questo approccio include l’implementazione di procedure per la conservazione, l’archiviazione e lo smaltimento dei dati.
  • Implementare la gestione dei dati master: la gestione dei dati master (Mdm) stabilisce un’unica fonte di verità per i dati aziendali chiave, garantendo coerenza e correttezza in tutti i sistemi e le divisioni all’interno di un’organizzazione.

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