AI Data governance: cos’è e perché è l’unica strada per il demand forecasting

L’intreccio tra intelligenza artificiale (AI) e Data Governance è fondamentale per le aziende che desiderano sfruttare al meglio le piattaforme di automazione e ottimizzazione delle decisioni. Ma cosa si intende esattamente per Data Governance? Si tratta di un insieme di regole, politiche e processi che disciplinano la gestione dei dati all’interno di un’organizzazione. In questo contesto, la Governance dei dati per l’AI si concentra sulla gestione specifica dei dati utilizzati per addestrare e far funzionare i sistemi intelligenti e le applicazioni di nuova generazione.

Affrontare questa questione è imprescindibile, soprattutto quando si parla di argomenti delicati come l’efficienza, la sicurezza e la conformità, che sono cruciali nell’ambito della previsione della domanda. Le aziende devono rispondere a diverse sfide: come raccogliere e proteggere i dati personali necessari per addestrare i modelli di AI? Quali misure adottare per evitare che i pregiudizi presenti nei dati di training si riflettano e amplifichino nelle decisioni delle AI? Come garantire che le scelte compiute dai sistemi di AI siano comprensibili e giustificabili?

Inoltre, è fondamentale sviluppare strategie di cybersecurity robuste per proteggere il patrimonio informativo e implementare gli strumenti necessari a rispettare le normative sulla privacy e la protezione dei dati. Queste domande trovano risposte nella Governance dei dati per l’AI, che deve essere adeguata e ben strutturata per affrontare le sfide attuali.

Cos’è e come funziona la Data Governance

La Data Governance (DG) è un processo essenziale che garantisce la disponibilità, l’usabilità, l’integrità e la sicurezza dei dati all’interno di un’organizzazione. Si occupa di definire le politiche, le procedure e le responsabilità per la gestione dei dati aziendali, assicurando che siano coerenti e affidabili. Un sistema di Governance dei dati efficace non solo favorisce l’aderenza a normative come il GDPR, ma contribuisce anche a creare un ambiente in cui i dati possono essere utilizzati strategicamente.

Nel corso del tempo, la Governance dei dati è evoluta, passando da un focus esclusivo sui Big Data a un approccio più integrato, che consente alle aziende di trarre informazioni significative e di prendere decisioni basate sui dati. I processi di Data Governance risultano fondamentali per garantire che ogni dato raccolto sia gestito in modo efficiente e utile, rendendo possibile l’analisi e la reportistica per supportare le strategie di business. Inoltre, in contesti aziendali diversi, la Governance dei dati diventa cruciale per soddisfare le esigenze di compliance e per garantire che le informazioni siano protette da accessi non autorizzati o da utilizzi impropri.

Qual è la differenza tra Data Governance e AI Data Governance

L’AI Data Governance si distingue dalla tradizionale Governance dei dati principalmente per la sua attenzione alle sfide uniche legate ai sistemi di intelligenza artificiale. Mentre la Data Governance tradizionale si occupa della gestione globale degli asset informativi, l’AI Data Governance si concentra sulle complessità associate ai modelli AI, come la trasparenza algoritmica, i processi decisionali e la potenziale presenza di bias.

Un aspetto cruciale dell’AI Data Governance è la necessità di un approccio più dinamico e flessibile. I sistemi di intelligenza artificiale, infatti, sono in grado di apprendere e adattarsi nel tempo, il che implica la necessità di un monitoraggio continuo e di un aggiornamento costante delle politiche di Governance. Questo è essenziale per garantire che i sistemi AI rimangano in linea con gli standard etici e i valori della società.

Inoltre, l’AI Data Governance deve affrontare questioni di responsabilità e di verificabilità, assicurando che le decisioni automatizzate siano giustificabili e che i risultati generati possano essere compresi e verificati. Di conseguenza, mentre la Governance tradizionale dei dati si concentra su aspetti di qualità e sicurezza, l’AI Data Governance richiede un’attenzione particolare all’equità, alla trasparenza e alla responsabilità nelle applicazioni AI.

Perché l’AI Data Governance è fondamentale per il demand forecasting

L’implementazione di un’AI Data Governance accurata è cruciale per il demand forecasting, ovvero la previsione della domanda di mercato. In un contesto caratterizzato da rapidi cambiamenti nei comportamenti dei consumatori e nelle tendenze di acquisto, la capacità di prevedere con precisione le necessità future diventa vitale per le aziende, le quali puntano a ottimizzare le risorse e a ridurre i rischi operativi. Senza un controllo rigoroso dei dati e dei modelli AI, le previsioni possono risultare errate, influenzate da errori sistematici o da bias nei dati di addestramento.

Una Governance specifica per l’AI consente alle aziende di raccogliere e gestire dati di alta qualità, che sono essenziali per alimentare i modelli di demand forecasting. Inoltre, offre la possibilità di monitorare continuamente la performance dei modelli AI, permettendo di adattarli rapidamente alle variazioni del mercato e di ottimizzare i processi decisionali. Ciò significa che le organizzazioni possono non solo migliorare la loro capacità di risposta alle fluttuazioni della domanda, ma anche promuovere una cultura aziendale data-driven in cui le decisioni sono supportate da analisi approfondite e affidabili. Infine, l’AI Data Governance permette di costruire fiducia nei risultati generati dai modelli, assicurando che le decisioni prese siano basate su dati solidi e che i processi siano trasparenti e verificabili.

L’AI Data Governance al servizio del demand forecasting

Quando si parla di migliorare il demand forecasting con l’intelligenza artificiale, è fondamentale partire da una base di dati di qualità. La pianificazione è un aspetto cruciale per qualsiasi impresa: coinvolge non solo la gestione degli ordini ai fornitori, ma anche la logistica e la distribuzione nei punti vendita, le strategie promozionali e la gestione del personale. Ogni attività deve quindi fondarsi su informazioni solide che permettano di prendere decisioni informate e strategiche.

Per questo motivo, è indispensabile stabilire politiche chiare su come raccogliere, archiviare, utilizzare e condividere i dati. Ogni fase del processo deve avere ruoli ben definiti e figure di riferimento specifiche, in modo che tutti sappiano come procedere e quali responsabilità assumersi.

Inoltre, la Governance dei dati nell’AI richiede un monitoraggio costante. È essenziale implementare sistemi che controllino l’uso dei dati e identifichino eventuali problematiche. Non si tratta solo di valutare le conseguenze di queste criticità sul piano etico e sociale, ma anche di garantire la massima trasparenza nei processi decisionali attivati dai sistemi di intelligenza artificiale. In questo modo, le aziende possono non solo ottimizzare le loro operazioni, ma anche costruire fiducia e responsabilità nei confronti dei loro stakeholder.

5 vantaggi dell’AI Data Governance

L’AI Data Governance rappresenta un approccio strategico e vantaggioso per le organizzazioni, offrendo una gestione ottimizzata dei dati che consente di ottenere diversi benefici chiave. Di seguito sono evidenziati cinque vantaggi principali che riguardano ogni tipo di impresa:

  1. Democratizzazione dei dati: L’AI Data Governance migliora la comprensione e l’accessibilità dei dati, sia interni che esterni all’organizzazione, rendendoli fruibili in modo sicuro e democratico per tutti i soggetti coinvolti. L’implementazione di moderne piattaforme di Governance consente di stabilire criteri di accesso personalizzati e dettagliati, garantendo trasparenza nelle decisioni riguardanti l’accesso ai dati.
  2. Collaborazione efficace tra i team: Grazie a una Governance ben definita, si chiariscono ruoli e responsabilità in merito all’accesso ai dati, facilitando la comunicazione e riducendo i conflitti tra diverse funzioni aziendali. Questo approccio evita la formazione di silos informativi e promuove una cultura di collaborazione.
  3. Riduzione degli errori e risparmio di costi: La semi-automatizzazione nella gestione del ciclo di vita dei dati consente di minimizzare gli errori manuali e le attività ripetitive a basso valore aggiunto, portando a una significativa diminuzione dei tempi e dei costi operativi.
  4. Integrità e rilevanza dei dati: Un sistema di AI Data Governance garantisce che i dati utilizzati per decisioni basate su dati siano pertinenti, accurati e di alta qualità. Questo assicura che le informazioni siano sempre affidabili e pronte per l’uso strategico.
  5. Protezione dei dati: La Governance dei dati è spesso motivata dalla necessità di conformarsi a regolamenti sulla protezione dei dati, riducendo il rischio di sanzioni significative. Strumenti di Governance efficienti assicurano la conformità automatizzata alle normative vigenti, stabilendo protocolli per la gestione, l’archiviazione e la cancellazione dei dati.

Gli strumenti dell’AI Data Governance

Riconoscere l’importanza della Governance dei dati è il primo passo verso la sua implementazione. Questo processo, spesso complesso a causa di pratiche consolidate, richiede l’uso degli strumenti giusti per essere efficace. Tre sono gli strumenti che risultano indispensabili per garantire processi strutturati e funzionali.

Business Glossary

La creazione di un glossario aziendale è essenziale per stabilire regole e terminologia comuni. Questo strumento deve essere frutto di una collaborazione tra un consulente esterno e un esperto interno, garantendo che le definizioni siano chiare e aggiornate, includendo sinonimi e relazioni contestuali.

Data Lineage

Il Data Lineage fornisce una visione dettagliata del ciclo di vita dei dati, mostrando come vengano generati, trasformati e utilizzati all’interno dell’organizzazione. Questa tracciabilità è cruciale per assicurare la qualità e l’affidabilità delle informazioni.

Enterprise Data Catalog (EDC)

Questo strumento centralizza la gestione di dati e metadati, creando una mappatura strutturata delle risorse disponibili. L’EDC identifica inefficienze e duplicazioni, fornendo strumenti analitici per decisioni informate e interventi mirati.

In aggiunta a questi strumenti, l’adozione di soluzioni di monitoring e reporting offre un controllo approfondito dei processi e presenta i dati attraverso dashboard intuitive.

Sebbene alcune di queste funzioni possano essere eseguite manualmente o attraverso strumenti semplici, è preferibile utilizzare piattaforme software integrate per massimizzare i benefici della Governance dei dati.

Cosa comporta l’adozione dell’AI: una trasformazione culturale e organizzativa

L’adozione di un sistema di AI Data Governance richiede una trasformazione che va oltre la tecnologia, coinvolgendo profondamente la cultura e l’organizzazione aziendale. Ogni team deve acquisire consapevolezza del valore strategico dei dati, adottando una mentalità data-driven dove le decisioni sono basate su dati e analisi precise. È essenziale incentivare la collaborazione tra i team di IT, business e compliance per assicurare la qualità e conformità dei dati.

Un passo iniziale consiste nella creazione di un inventario di tutti i dati coinvolti nei modelli AI, seguito da processi di valutazione e pulizia per mantenerne l’affidabilità. Grazie a una gestione avanzata della Governance dei dati, il demand planning può assicurare una maggiore accuratezza delle previsioni, consentendo agli algoritmi AI di analizzare informazioni dettagliate come dati storici di vendita, tendenze di mercato e preferenze social, rilevando pattern e anomalie che sfuggono all’analisi manuale. Questo permette alle aziende di ottimizzare le scorte e personalizzare le offerte, riducendo il time-to-market attraverso analisi in tempo reale.

Le divisioni aziendali possono ottenere vantaggi concreti, tra cui:

  1. Acquisti e ordini ai fornitori: ottimizzazione degli ordini per evitare eccedenze o carenze.
  2. Logistica e distribuzione: miglior gestione degli inventari e riduzione dei costi di consegna.
  3. Vendite e promozioni: personalizzazione delle offerte e ottimizzazione delle campagne.
  4. Pianificazione a medio-lungo termine: analisi scenariale per decisioni strategiche.
  5. Staff Planning: adeguamento del personale in base alle previsioni di domanda.

Perché scegliere Qintesi per un’AI Data Governance efficace

Un’AI Data Governance che potenzi l’intera strategia aziendale richiede competenze specifiche non sempre disponibili internamente. Affidarsi a un partner come Qintesi garantisce un supporto altamente qualificato nella progettazione di soluzioni su misura. Con esperienza nella creazione di piattaforme dati e applicazioni analitiche, Qintesi supporta le aziende nell’implementazione dei modelli di machine learning più adeguati, seguendo ogni fase del progetto. Dall’analisi dei bisogni alla scelta del modello e della piattaforma, il nostro team affianca i clienti fino alla validazione finale.

Qintesi, inoltre, investe in innovazione continua attraverso i QI-Innovation Labs, laboratori che sviluppano soluzioni all’avanguardia e progettano strumenti per facilitare la trasformazione tecnica e organizzativa. Questi acceleratori semplificano i processi, sostenendo le imprese in un percorso di crescita duratura e scalabile.

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