Corporate Data Hub

La complessità delle grandi organizzazioni con più entità che operano in autonomia e in diverse aree geografiche del mondo. 

Mancanza di fiducia

• Cautela nella condivisione dei "dati strategici", anche tra un dipartimento e l'altro
• Mancanza di flessibilità nel controllo di licenze e contratti sui dati, il che complica il rispetto di normative e policy applicabili alle sussidiarie.
• Sussidiarie che a volte si fanno parzialmente concorrenza su un dato mercato

Frammentazione di sistemi IT e dati

• Le corporation includono entità autonome operanti su territori diversi, con strutture legali diverse, soggette a normative sui dati diverse e diversi processi di data governance
• L'uso di molteplici piattaforme di dati e infrastrutture IT eterogenee all'interno delle corporation genera silos di dati e una scarsa interoperabilità

Problemi nell'accessibilità dei dati

• Conoscenza insufficiente dei Data Product ovvero delle risorse di dati disponibili nelle altre entità
• Mancanza di strumenti semantici per descrivere i Data Product con ontologie di settore pertinenti

Nessuna scalabilità per gli scambi di dati

• Totale inadeguatezza dei mezzi di condivisione dati tradizionali, come e-mail, cartelle condivise o EDI a livello di scambi di dati su larga scala, regolati e a norma di legge
• Le piattaforme di dati e i Data Fabric incentrati sull'elaborazione e la governance interna dei dati sono privi delle funzionalità necessarie per regolare e controllare gli scambi dei Data Product in scala con le infrastrutture eterogenee di terze parti. 

Queste difficoltà comportano un incremento dei costi per la gestione dei dati, mancate opportunità di mercato, operazioni meno che ottimali e maggiori rischi di compliance per le corporation.

Un Corporate Data Hub configurato sulla tecnologia di Dawex permette alle grosse organizzazioni di avvalersi di molteplici casi d'uso e sfruttare al meglio i vantaggi offerti da:

• Abbattimento dei costi. Condivisione delle attività di data sourcing e razionalizzazione delle attività dei data scientist.
• Miglioramenti operativi. Condivisione dei dati tra impianti e sedi in diverse regioni per promuovere l'ottimizzazione dei processi, connettere gli agenti IA, arricchire i modelli AI con dati qualitativi e tracciabili, promuovere il taglio dei costi di produzione, migliorare le operazioni della catena logistica e diffondere le best practice nell'intera organizzazione.
• Efficienza dei mercati. La condivisione dei dati su mercati e clienti tra le organizzazioni di una corporation, secondo principi di fiducia e con modalità conformi alla legge, promuove l'innovazione dei prodotti e accresce l'efficienza commerciale.
• Riduzione dei rischi di compliance. Gestione delle transazioni di dati in modo regolamentato e controllato, nel rispetto delle leggi europee (Data Governance Act, Data Act e AI Act) e secondo i requisiti normativi di settore.
• Realizzazione degli obiettivi CSR. Consolidamento dell'impronta di CO2 di stabilimenti e attività di fornitura, monitorando risultati e iniziative CSR.
• Razionalizzazione dei report. Semplificazione dei report di molteplici organizzazioni secondarie
• Trasformazione digitale. Promozione di un approccio ai Data Product in tutte le entità della corporation, migliorando descrizione e ricercabilità dei data asset e gettando le basi per gli scambi di dati con l'esterno nelle modalità Industry Data Space o Data Marketplace.