I problemi dei dati sono spesso problemi di coordinamento. Ad esempio, il team finanziario lavora su una versione dei ricavi, quello commerciale su un'altra, e quando i numeri non corrispondono nella riunione del consiglio di amministrazione, qualcuno trascorre tre giorni a rintracciare la discrepanza, che spesso è riconducibile a un filtro applicato diversamente in due fogli di calcolo separati. Si tratta di un problema evitabile. La gestione centralizzata dei dati raccoglie i dati importanti in un unico livello e li rende coerenti, accessibili e verificabili.

Di seguito, analizziamo cosa significa nella pratica la gestione centralizzata dei dati, come realizzarla e quali sono i costi se si evita di implementarla.

In evidenza

• La gestione centralizzata dei dati significa avere un unico livello per l'analisi e i report invece di uno strumento per ogni sistema della tua gamma di tecnologie.

• I set di dati a maggiore impatto da centralizzare per primi sono i ricavi, i clienti e i dati sui prodotti, poiché queste metriche compaiono in ogni report dirigenziale e discussione tra team.

• Un fornitore di pagamenti che consente agli utenti di sincronizzare i dati finanziari direttamente con un data warehouse o con una destinazione di archiviazione cloud semplifica il processo.

Che cos'è la gestione centralizzata dei dati?

La gestione centralizzata dei dati è la prassi che consiste nell'organizzare i dati critici dell'attività in un'unica posizione gestita (o livello gestito) in modo che siano coerenti, accessibili e verificabili da tutti i team. L'obiettivo è avere un unico luogo sicuro per analisi e report, dove le definizioni sono standardizzate, l'accesso è controllato e i numeri su cui le persone fanno affidamento sono gli stessi, indipendentemente dal team che li consulta.

Quali sono i vantaggi della gestione centralizzata dei dati?

Il costo della frammentazione cresce con l'aumento del personale, la complessità del team e il volume dei dati. Ecco come la gestione centralizzata dei dati può essere d'aiuto man mano che la tua attività cresce:

• Reporting coerente: quando i ricavi, il numero di clienti e le metriche di prodotto vengono definiti e calcolati in un unico posto, i team utilizzano gli stessi numeri.

• Processo decisionale più rapido: gli analisti dedicano meno tempo a riconciliare i dati provenienti da fonti diverse e più tempo all'analisi. I report che richiedevano giorni per essere compilati possono essere eseguiti in pochi minuti.

• Controllo degli accessi più efficace: dati centralizzati significa un accesso sistematico per ruolo, in modo che i dati finanziari sensibili non debbano risiedere in fogli di calcolo inviati tramite email o unità condivise. Al contrario, l'accesso è gestito a livello di warehouse con gli audit log.

• Minori costi generali per le operazioni: mantenere decine di integrazioni point-to-point tra i sistemi è costoso e fragile. Un'architettura centralizzata sostituisce quel web con una rete più pulita che confluisce in un'unica destinazione.

• Migliore collaborazione tra i team: quando prodotto, finanza e marketing interrogano tutti gli stessi dati dei clienti e dei ricavi, possono confrontarsi. La condivisione dei dati rende possibile l'analisi condivisa.

Quali sono i rischi di non centralizzare i dati?

I dati frammentati creano costi aggiuntivi che è facile sottovalutare finché non sono già integrati nelle operazioni dell'organizzazione. Tieni a mente i seguenti punti.

Numeri discordanti

Più versioni di ogni metrica di ciascun team minano la fiducia nei report, rallentano le decisioni e generano ore di lavoro di riconciliazione ogni volta che qualcuno ha bisogno di un numero di cui potersi fidare.

Rischi per la sicurezza

Ogni copia dei dati sensibili, come un'esportazione di ricavi nella cartella dei download di qualcuno o un elenco di clienti in un foglio di calcolo condiviso, è un potenziale punto di accesso a una violazione. Un controllo frammentato significa che spesso non sai dove si trovano i tuoi dati sensibili.

Chiusura finanziaria più lenta

Quando i team finanziari trascorrono l'ultima settimana di ogni trimestre a estrarre e riconciliare manualmente i dati di più sistemi, la chiusura richiede più tempo, gli errori si moltiplicano e i numeri nei materiali per il consiglio di amministrazione sono meno affidabili.

Analisi posticipata

Se un team dedicato ai dati dedica troppo tempo al wrangling dei dati, il lavoro strategico spesso viene ritardato o saltato del tutto.

Quali dati dovresti centralizzare per primi?

Inizia dai dati che vengono utilizzati più spesso, che compaiono nei report dirigenziali e che coinvolgono il lavoro di più team. Ecco le aree principali su cui concentrarsi.

Ricavi e dati finanziari

Questo è in genere il punto di partenza ideale. Le registrazioni delle transazioni, i ricavi riconosciuti, i rimborsi e le metriche degli abbonamenti dovrebbero trovarsi nel data warehouse ed essere interrogabili prima di ogni altra cosa. Questi sono i dati di cui hanno bisogno i team finanziari, commerciali e dirigenziali; è anche il punto in cui gli errori hanno le conseguenze più gravi.

Dati dei clienti e sull'identità

Un'entità cliente pulita e deduplicata con un ID coerente che si connette attraverso il sistema di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), il sistema di pagamenti e il database dei prodotti consente analisi altrimenti impossibili. Il valore nel tempo, il tasso di abbandono e il costo di acquisizione per canale non funzionano in modo affidabile senza un record cliente unico su cui basarsi.

Dati sui prodotti e sull'utilizzo

Questo aspetto è importante soprattutto per il software as a service (SaaS) e per le attività in abbonamento, in cui il coinvolgimento con il prodotto è un indicatore primario della fidelizzazione e dell'espansione. La centralizzazione dei dati sugli eventi, come gli accessi, l'utilizzo delle funzioni e i traguardi di attivazione, insieme ai dati dei clienti e ai ricavi, supporta un'analisi di coorte significativa.

Come si crea un'architettura di gestione centralizzata dei dati?

L'architettura standard ha tre livelli: acquisizione, archiviazione e consumo. Un'architettura adeguata a ogni livello è importante per la salute della tua attività.

Acquisizione

Ecco come i dati si spostano dai sistemi di origine all'archivio centrale. I sistemi di dati moderni in genere preferiscono le operazioni di extract, load, transform (ELT) rispetto a extract, transform, load (ETL). Con la soluzione ELT, i dati grezzi finiscono prima nel data warehouse e le trasformazioni avvengono lì utilizzando framework basati su SQL (Structured Query Language), come uno strumento per la creazione di dati (dbt). In questo modo, i dati di origine vengono preservati e le trasformazioni diventano verificabili e controllabili in base alle versioni. Molti team utilizzano connettori gestiti per le integrazioni delle merci e pipeline appositamente create per origini dati ad alta priorità o sensibili.

Spazio di archiviazione

Questo significa un data warehouse o un lakehouse. Le opzioni principali, come BigQuery, Snowflake, Redshift e Databricks, supportano tutte il caso d'uso principale. La scelta giusta dipende dalla tua infrastruttura cloud esistente, dai modelli di query e dalla familiarità del team, piuttosto che da differenze tra le singole funzionalità.

Consumo

Questo indica il modo in cui le persone utilizzano effettivamente i dati. Include tutto: dai componenti di business intelligence (BI) ai notebook SQL, fino alle analisi incorporate e ai report esportati. Un livello semantico, ad esempio le definizioni di metriche standardizzate o dimensioni regolate, dovrebbe trovarsi tra le tabelle di data warehouse grezze e gli strumenti degli utenti finali, in modo che il termine "ricavi", ad esempio, abbia lo stesso significato in ogni report, indipendentemente da chi lo ha creato.

Come funzionano la governance e la qualità dei dati in un modello centralizzato?

Un singolo data warehouse pieno di dati incoerenti e scarsamente documentati è peggiore di sistemi frammentati, perché le persone si fidano più di quanto dovrebbero. Affinché la governance funzioni, è necessario che quattro elementi collaborino.

Proprietà chiara

Ogni set di dati necessita di un titolare responsabile della sua precisione e documentazione. Senza una titolarità assegnata, i problemi di qualità possono facilmente passare inosservati, perché nessuno è responsabile. In un modello centralizzato, il problema riguarda chiunque faccia affidamento su quei dati.

Definizioni standardizzate

Definisci cosa si intende per cliente e quando i ricavi vengono riconosciuti. Mettilo per iscritto, raggiungendo un accordo e applicandolo al livello di trasformazione. Tali definizioni non dovrebbero essere lasciate all'interpretazione dei singoli analisti in report separati.

Controllo degli accessi in base al ruolo

Non tutti dovrebbero avere accesso completo. Le autorizzazioni a livello di data warehouse, applicate sistematicamente, riducono l'esposizione alla sicurezza e rendono gestibili gli audit di compliance.

Controlli della qualità dei dati

I controlli automatizzati (ad es. numero di righe, tassi nulli, integrità referenziale, soglie di aggiornamento) dovrebbero essere eseguiti su ogni pipeline e avvisare in caso di anomalie. Rilevare una sincronizzazione interrotta il primo giorno è semplice, ma individuarla a tre mesi di distanza, quando si è propagata nelle dashboard e nei report del consiglio di amministrazione, è molto più impegnativo.

In che modo Stripe Data Pipeline aiuta a centralizzare i dati?

I dati sui pagamenti sono estremamente preziosi e sensibili e per utilizzarli serve molto più di una dashboard dei pagamenti. I connettori ETL di terze parti comportano dei rischi: inserire i dati sui pagamenti in un data warehouse in questo modo introduce latenza, aggiunge un altro fornitore con accesso a dati finanziari sensibili e crea un sovraccarico di manutenzione quando cambia l'API (Application Programming Interface) del fornitore di pagamenti. Ognuno di questi è un costo considerevole che si accumula.

Stripe Data Pipeline è una possibile soluzione. Sincronizza i dati Stripe (ad es. transazioni, bonifici, contestazioni, abbonamenti) direttamente con un data warehouse o una destinazione di archiviazione sul cloud, senza richiedere codice o connettori di terze parti. I dati vengono aggiornati regolarmente e tengono conto di quelli storici per consentirti di rimanere al passo. Poiché Stripe Data Pipeline sposta i dati direttamente da Stripe al tuo data warehouse, i dati finanziari sensibili non passano attraverso l'infrastruttura di un ulteriore fornitore. Questo semplifica la valutazione dei rischi legati ai fornitori che i team preposti a sicurezza e compliance devono condurre.

I dati Stripe nel data warehouse possono anche essere uniti ai record dei clienti, ai dati sui prodotti e ad altre fonti finanziarie. Questo rende possibili l'analisi di coorte in base al canale di acquisizione, il margine per linea di prodotti e la riconciliazione dei ricavi tra i vari metodi di pagamento.