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Verso il Modern Data Stack: componibilità e adattabilità

Claudio Ponziani

L’evoluzione tecnologica nel contesto aziendale, in particolare nel settore del marketing, sta vivendo una fase di profonda trasformazione grazie all’introduzione e allo sviluppo del paradigma del Modern Data Stack. Questo nuovo approccio si propone come un’evoluzione significativa rispetto ai sistemi tradizionali, rappresentando una contrapposizione all’architettura classica basata prevalentemente su software chiusi con database dedicati, poco integrati ed in silos.

L’architettura classica incorpora sistemi gestionali, come i software ERP e CRM. Questi strumenti sono fondamentali per l’acquisizione di dati strutturati, sfruttando una solida base tecnologica imperniata su database relazionali. La manipolazione di tali dati si realizza mediante processi ETL (Extract, Transform, Load) convenzionali, che organizzano le informazioni secondo modelli dimensionali. Questi ultimi delineano le dimensioni e le metriche cruciali per l’analisi, facilitando la creazione di dashboard interattive per il monitoraggio delle performance aziendali. In questa impostazione classica, di rado i dati confluiscono in un data warehouse centrale, per agire come  punto di partenza per lo sviluppo di datamart specializzati.  

Nell’ambito delle strategie aziendali per la gestione e l’analisi dei dati dei clienti, si assiste a un confronto tra approcci tradizionali, tipicamente in mano al team IT, e soluzioni innovative come le Customer Data Platform (CDP), strumenti prediletti dai team di marketing. Le CDP si distinguono per la loro capacità di raccogliere e organizzare dati online, monitorando l’interazione dei clienti e dei visitatori sui vari canali digitali dell’azienda, quali siti web, e-commerce e applicazioni mobile.

Questo monitoraggio mira a comprendere il comportamento dei consumatori, permettendo una segmentazione avanzata in base a numerosi event ed entity data raramente disponibili nei sistemi di CRM.

L’obiettivo primario di tali piattaforme è di supportare le attività di marketing attraverso la creazione di segmenti di utenza personalizzati, che possono essere attivati su varie piattaforme di marketing. Difatti, grazie alla data integration le CDP riescono a unificare i dati provenienti da diverse fonti, facilitando la classificazione e l’identificazione dei clienti e dei loro comportamenti.

I dati unificati diventano fondamentali per l’attivazione di campagne su canali di mass mailing, messaggistica diretta (SMS e WhatsApp) e piattaforme di advertising online (Google Ads, Facebook Ads, LinkedIn Ads, etc.), permettendo alle aziende di ottimizzare le loro strategie di marketing digitale. 

La scelta di una CDP si basa sulla sua capacità di integrare efficacemente dati transazionali e dati di navigazione. Molte piattaforme trascurano l’integrazione con i dati offline, privilegiando il digitale.

La separazione tra dati online e offline rappresenta, quindi, una sfida per le aziende che cercano una visione olistica dei propri clienti e delle proprie operazioni. 

La personalizzazione e l’integrazione con altri canali risultano essere ulteriori complicazioni nell’adozione di CDP, che tendono a essere percepite come soluzioni chiuse, con limitate possibilità di customizzazione. La questione della sicurezza dei dati e della conformità alle normative sulla privacy, come il GDPR in Europa, solleva altre preoccupazioni relative alla flessibilità di queste piattaforme nel rispondere a direttive in continuo aggiornamento e nell’integrare i consensi degli utenti in modo efficace e tempestivo.

Molte aziende stanno cercando di trovare delle alternative per superare i limiti delle CDP e il Modern Data Stack emerge come una valida soluzione, in quanto propone l’adozione di una piattaforma integrata che supera la divisione tra le funzioni aziendali. Questo nuovo paradigma si basa sull’utilizzo di tecnologie e strumenti all’avanguardia, capaci di gestire grandi volumi di dati, sia strutturati che non, provenienti da diverse fonti. L’obiettivo è fornire una visione completa e aggiornata delle operazioni aziendali, migliorando così la capacità decisionale e l’efficacia delle strategie di marketing. 

Attraverso l’adozione di soluzioni di data integration più sofisticate, piattaforme di data analytics in tempo reale e sistemi di intelligenza artificiale e machine learning, il Modern Data Stack facilita l’accesso a insights più profondi e azionabili, permettendo alle aziende di rimanere competitive in un panorama economico in rapida evoluzione.

Modern Data Stack: cosa significa e com’è strutturato

Il concetto di Modern Data Stack si riferisce a un’architettura innovativa, configurata principalmente sul cloud, che funge da colonna vertebrale per la gestione dei dati aziendali. 

Questo complesso framework è generalmente basato su soluzioni cloud di spicco come Google Cloud Platform e Amazon AWS, sebbene esistano altre piattaforme altrettanto valide e tecnicamente avanzate. 

Il Modern Data Stack offre alle organizzazioni la possibilità di costruire uno stack tecnologico personalizzato, che connette diversi sistemi in modo da supportare le esigenze di integrazione dati in maniera efficiente ed efficace. Alla base di questa soluzione, troviamo un unico Cloud DataWarehouse, che aggrega i dati aziendali e permettere poi a tutti i software di utilizzarlo come base dati aggiornata, resiliente e flessibile.

Flessibilità e personalizzazione sono cruciali, poiché con il Modern Data Stack le aziende possono attivare un’ampia gamma di strumenti tecnologici senza la necessità di aumentare la complessità del sistema e la ridondanza dei dati, poiché le soluzioni andranno ad interagire direttamente con un unico database.

Un altro aspetto fondamentale del Modern Data Stack rispetto ai tradizionali progetti di data warehousing o all’acquisto di CDP è la scalabilità. Consente alle aziende di integrare gradualmente tecnologie e soluzioni, partendo da un investimento iniziale ridotto e scalando le risorse in base alle esigenze future, mantenendo i costi proporzionati al valore generato.

La sicurezza dei dati e il rispetto delle normative vigenti rappresentano altri punti di forza di questa architettura. Affidandosi a framework tecnologici supportati da grandi entità internazionali, le aziende possono assicurare elevati standard di sicurezza. Inoltre, il Modern Data Stack facilita l’integrazione di sistemi legati al consenso degli utenti, migliorando la gestione dei permessi e la conformità normativa.

In sintesi, il Modern Data Stack permette alle aziende di gestire i dati in modo efficiente, sostenendo l’innovazione e la crescita nel contesto digitale attuale, grazie a una struttura flessibile, scalabile e sicura, basata su tecnologie cloud, che ci espone vari servizi classificabili nelle seguenti sei macro aree.

Data Collection

Nell’ambito della Data Collection, si include l’intero processo che permette di accedere a informazioni provenienti sia da fonti online che offline, abbracciando una gamma di dati che varia in termini di strutturazione. I dati caratterizzati da un elevato grado di organizzazione, facilitano l’implementazione di procedure di Extract, Transform e Load, grazie alla loro predisposizione alla standardizzazione. 

I dati meno strutturati, pur presentando iniziali sfide integrative, trovano nel Modern Data Stack, gli strumenti necessari per essere organizzati efficacemente grazie all’uso di avanzate tecniche di riconciliazione e classificazione. Pertanto, anche le informazioni che a prima vista possono sembrare poco compatibili con i sistemi esistenti, oggi possono essere adeguatamente strutturate e incorporate, contribuendo significativamente alla capacità analitica complessiva. 

Data Processing 

Nell’ambito della gestione dei dati, l’operazione di Data Processing è fondamentale per garantire che i dati, una volta estratti da diverse fonti, siano anche adeguatamente elaborati per soddisfare le specifiche esigenze aziendali. La trasformazione gioca un ruolo chiave nella conversione dei dati grezzi in un formato più significativo e gestibile, permettendo così un’analisi più efficace e la generazione di insight azionabili.

Per facilitare il processo di ETL, sono emersi sul mercato strumenti progettati per automatizzare e semplificare le singole fasi.

Data Storage

Le moderne soluzioni di archiviazione dati superano i limiti tecnologici tradizionalmente associati all’analisi di grandi volumi di informazioni. Piattaforme come Google BigQuery e Amazon Redshift rappresentano l’avanguardia in questo settore, offrendo sistemi non più ancorati esclusivamente ai database relazionali classici, ma ottimizzati per il data warehousing e l’analisi avanzata dei dati. Grazie all’adozione del cloud computing, sia le multinazionali che le piccole realtà aziendali possono ora accedere a infrastrutture scalabili e flessibili, in precedenza precluse a causa di limitazioni di capacità o di costi. La democratizzazione dell’accesso a tali tecnologie consente a ogni entità di sfruttare al meglio le potenzialità offerte dall’analisi dei dati, promuovendo un’era di innovazione senza precedenti nel campo del data storage e della business intelligence.

Data Visualization

L’adozione di strumenti intercambiabili per la visualizzazione dei dati consente agli utenti di selezionare e personalizzare gli strumenti che meglio si adattano alle specifiche esigenze del progetto o dell’organizzazione. Questo approccio modulare promuove anche un’innovazione continua, permettendo l’integrazione di nuove tecnologie e metodologie non appena diventano disponibili sul mercato.

Data Governance

Attraverso l’implementazione di soluzioni di governance dei dati, le aziende possono non solo mitigare i rischi di violazioni dei dati e di non conformità, ma anche ottimizzare la gestione delle risorse informative, migliorando così l’efficienza operativa e promuovendo una cultura della sicurezza dei dati all’interno dell’organizzazione.

Data Pipeline

Include tutti quei sistemi di orchestrazione progettati per coordinare con precisione un insieme di attività interconnesse, assicurando che i flussi di dati siano costantemente aggiornati e sincronizzati. Inoltre, questi sistemi offrono la flessibilità necessaria per adattarsi a nuovi requisiti di integrazione dati, garantendo alle organizzazioni di rimanere competitive nell’era digitale in costante evoluzione.

Conclusioni: l’importanza di avere dati unificati 

La capacità di integrare e armonizzare i dati raccolti tramite canali online e offline si configura, quindi, come un pilastro imprescindibile per le strategie aziendali. In particolare, l’analisi dei dati di navigazione web, dominata attualmente da soluzioni avanzate come Google Analytics, si fonde con i sistemi tradizionali di CRM ed ERP per creare un quadro unico del cliente.

Il cardine di questa integrazione risiede nella capacità di identificare un ID univoco o “chiave di riconciliazione”, che consenta di collegare il comportamento online del cliente con le sue azioni nel mondo fisico, dopo che questo è stato acquisito come cliente.

Identificatori come i CRM Client ID o le email hashate servono a generare un’impronta digitale unica, che non solo garantisca la tracciabilità completa del percorso del cliente attraverso i canali online e offline ma apra anche la strada a riflessioni strategiche più ampie. Si tratta, quindi, di un elemento fondamentale per le aziende che mirano a comprendere appieno le esigenze e i comportamenti dei propri clienti, al fine di offrire servizi altamente personalizzati e migliorare l’efficacia delle proprie strategie di marketing e vendita.

In ByTek ci distinguiamo per aver implementato avanzamenti significativi nella gestione e analisi dei dati. La nostra soluzione Audience AI permette di raccogliere e centralizzare dati provenienti da diverse fonti per poi arricchirli mediante algoritmi di intelligenza artificiale per la classificazione, l’analisi predittiva e la segmentazione. Successivamente, i dati arricchiti vengono reimmessi nei database aziendali, nelle piattaforme di marketing automation e di advertising, secondo la logica del reverse ETL, fornendo così all’azienda informazioni preziose per scopi commerciali e per l’ottimizzazione delle operazioni interne.

Un punto cruciale della nostra strategia riguarda la privacy e la sicurezza dei dati. Garantiamo che le informazioni esposte siano sempre anonimizzate, assicurando che nessuna informazione personale identificabile sia mai conservata all’interno dei nostri sistemi.

Il nostro approccio, basato sul concetto di Modern Data Stack, cerca di soddisfare la richiesta emergente nel panorama aziendale globale, di una maggiore flessibilità e capacità di adattamento tecnologico. La creazione di un stack tecnologico modulare, che possa essere configurato in base alle esigenze specifiche dell’azienda e la possibilità di integrare algoritmi di intelligenza artificiale predittiva e di segmentazione in modo efficiente, permettono di massimizzare il valore dei dati e promuovere strategie aziendali più mirate ed efficaci.