L'enterprise data management costituisce il ponte tra i dati grezzi e la conoscenza di valore per il business, aiutando le imprese a prendere decisioni in modo accurato e tempestivo
In un mondo in cui le aziende sono letteralmente sommerse da quantità sempre maggiori di dati, è fondamentale creare sistemi di regole per il controllo, la validazione, la memorizzazione e la derivazione dei dati stessi, in modo da soddisfare le esigenze di business. Ne abbiamo parlato con Alberto Scavino, senior Executive di Irion.
Vi definite come un Business consultant: in quali ambiti operate?
Irion opera in tutti quelli che sono relativi all'Enterprise Data Management: dall'aggregazione all'integrazione dei dati, dalla data quality alla governance dei sistemi di implementazione di dati, fino alla parte di analytics e di riconciliazione dei dati.
Parliamo di business consultant poiché intendiamo dare il nostro contributo anche lato business, visto che possiamo aiutare i clienti ad estrarre valore dalle informazioni che hanno. Quindi per esempio, ad impostare sistemi di riconciliazione, a definire delle regole per la validazione e per la certificazione dei dati, come definire un modello di scoring della misurazione della qualità, a definire i KPI (performance) e KRI (risk), ecc. Abbiamo tutta una serie di esperienze che ci permettono di aiutare i clienti nella definizione e implementazione di sistemi di reportistica direzionale, di sistemi di riconciliazione sofisticati (per esempio, dal punto di vista business, una riconciliazione tra dati contabili e dati gestionali). Abbiamo quindi tutta una serie di esperienze di business che sfruttiamo e su cui facciamo leva per poter offrire soluzioni di successo per i nostri clienti.

Irion è ben nota nel Financial. Ci sono altri ambiti in cui il vostro know how può essere applicato?
Noi partiamo dal Financial principalmente per un motivo storico. Abbiamo una storia di successo anche nel mondo delle assicurazioni e del risparmio gestito. Ma tutte queste problematiche sono sicuramente vive, e lo diventeranno sempre di più, anche in settori affini, quelli dove ci sono tanti dati da gestire. Sono sicuramente industry in cui la vigilanza e la normativa impongono dei controlli molto sofisticati, e un po' ovunque c'è il problema della GDPR, della privacy, del trattamento dei dati e simili. Quindi non è solo il Finance un settore di interesse, ma ora stiamo vedendo molto interesse anche da parte di altro comparti, come l'energy, le utility, il pharma, settori vigilati. Si tratta di camparti con masse di dati molto grandi, su cui impostare delle logiche per il controllo, la navigazione, gli analytics. Su questi ultimi il problema non è solo il "trash in - trash out": il punto è certificare e verificare i dati che poi vengono analizzati dai sistemi di analytics. Uno può avere gli analytics più belli del mondo, ma se li alimenta con dati non certificati o non buoni anche i risultati lo saranno di conseguenza.
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