ADA.14.01.19 Gestione dell'Informazione e della Conoscenza

Identificare le informazioni e le conoscenze rilevanti per l'organizzazione, sia quelle correlate al business (es. profilazione dei clienti), che quelle finalizzate al funzionamento dell'organizzazione stessa

Analizzare le informazioni che compongono il patrimonio informativo identificando la loro tipologia (es. dati strutturati e non strutturati), il loro valore per il business, e i requisiti generali e di sicurezza dell'infrastruttura che ne curerà la gestione.

Sviluppare strategie di conformità dei dati verificando l'impatto di qualsiasi normativa rilevante di legge sull'uso delle informazioni (es. GDPR) da parte dell'organizzazione e definendo processi, regole e responsabilità che garantiscano la Data Compliance

Identificare le fonti dei dati esterne (es. web, social media, piattaforme mobili, IoT) e il loro valore per il business, verificando le modalità per la loro cattura e integrazione nelle piattaforme per la gestione dati, analizzando le loro caratteristiche di volume, velocità e varietà, definendo il ciclo di vita dell'informazione a loro associata.

Identificare le fonti dei dati interne e il loro valore per il business, verificando le modalità per la loro cattura e integrazione nelle piattaforme aziendali per la gestione dati e definendo il ciclo di vita dell'informazione a loro associata.

Definire un Processo per la gestione dell'informazione finalizzato alla massimizzazione degli obbiettivi di Business e a supporto del processo decisionale, garantendo la qualità e la disponibilità del Patrimonio Informativo aziendale

Definire l'architettura dell'informazione e i requisiti dell'infrastruttura per la sua gestione (es. funzionalità, volumi, performance, sicurezza, privacy garantendo l'integrazione la disponibilità e la valorizzazione delle diverse fonti dati).

Analizzare le caratteristiche di Dataset complessi esterni generati sia da uomini (es. processi di business, piattaforme social), che da macchine (Smartphone, IoT, sensori GPS, dispositivi biomedicali, apparati industriali) identificando le fonti, la forma in cui si presentano, la tipologia (es strutturato, semi-strutturato, non strutturato), il volume e la qualità e selezionando gli strumenti più adatti alla loro gestione (es. Piattaforme Big Data).

Selezionare differenti tecniche grafiche di presentazione dati (es. infografica, dashboard, rappresentazioni geografiche) per comunicare la composizione, la distribuzione e le relazioni tra diversi Dataset, rendendo fruibile in modo semplice il significato e gli aspetti rilevanti dell'informazione ai destinatari.

Analizzare le caratteristiche di Dataset complessi interni identificando la fonte, la forma in cui si presentano, la tipologia (es strutturato, semi-strutturato, non strutturato), il volume e la qualità e selezionando gli strumenti più adatti alla loro gestione (DBMS Relazionali, Data Warehouse, Piattaforme di Business Intelligence.

Definire l'infrastruttura hardware necessaria ai processi di gestione e analisi dei dati, integrando a seconda delle esigenze sistemi interni e servizi in cloud (esterni o ibridi) e garantendo le funzionalità, i volumi, le performance, la sicurezza, la privacy e la qualità definiti nel disegno dell'architettura.

Definire l'infrastruttura software necessaria ai processi di gestione e analisi dei dati, integrando piattaforme per la gestione dei dati (DBMS, Data Warehouse, Business Intelligence, Big Data) interne o in cloud e garantendo le funzionalità, i volumi, le performance, la sicurezza, la privacy e la qualità definiti nel disegno dell'architettura.