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2025.09.26
Come GEODIS sta ridefinendo le proprie pratiche in materia di dati per costruire il futuro della logistica
Dati più intelligenti per una logistica più intelligente
Nel settore della logistica, i dati non servono solo a tracciare le spedizioni né sono semplici numeri: sono la bussola che guida ogni decisione strategica. Storicamente, i dati sono sempre stati gestiti in sistemi isolati, che operavano separatamente ed erano accessibili solo al team o al reparto direttamente responsabile del sistema. In GEODIS, stiamo cambiando questa realtà.
Abbiamo intrapreso una trasformazione per ripensare il modo in cui vengono gestiti, condivisi e utilizzati in tutte le nostre operazioni globali. Questo cambiamento non consiste solo nell'aggiungere un altro strumento o sistema di reporting. Si tratta di gettare le basi per un futuro in cui i clienti possano beneficiare di risposte più rapide, approfondimenti intelligenti e un servizio personalizzato, il tutto grazie a pratiche migliori.
Questa trasformazione non è solo tecnica, ma anche culturale. Si tratta di consentire alle persone di considerare i dati come un prodotto che si evolve, si espande e offre valore in modo continuo.
Dai silos a una visione scalabile
In quanto organizzazione globale, GEODIS opera in 166 paesi in Europa, nelle Americhe e nella regione APAC, con esigenze aziendali, piattaforme e team diversi. Nel corso del tempo, il volume e la complessità dei nostri dati sono aumentati, rendendo difficile per gli utenti, specialmente quelli senza competenze tecniche, accedere, comprendere e utilizzare efficacemente questa risorsa.
Sapevamo che era giunto il momento di un cambiamento: passare dal considerare i dati come un sottoprodotto alla loro gestione come un prodotto. È qui che entrano in gioco i prodotti di dati, una soluzione appositamente progettata per rendere i dati accessibili, fruibili e utilizzabili. Sosterrà le esigenze degli utenti, si estenderà a tutte le aree funzionali e contribuirà a creare un ambiente unificato all'interno della nostra organizzazione decentralizzata.
Cosa sono i Data Products?
Si tratta di set di dati o servizi curati e personalizzati, progettati per risolvere problemi specifici o supportare il processo decisionale. Si va da semplici tabelle a formati più complessi, come modelli di segmentazione dei clienti, dashboard in tempo reale, motori di raccomandazione e API che forniscono approfondimenti arricchiti.
Gestire i dati con la stessa disciplina dei prodotti tradizionali porta a un approccio più strategico e strutturato. Segna un cambiamento di mentalità, dal considerarli un output secondario al riconoscerne il valore come risorsa fondamentale al servizio sia dei consumatori interni che di quelli esterni.
Mentre la filosofia "data-as-a-product" definisce come vengono gestiti, il vero valore sta nel rendere le risorse di dati utilizzabili, di alta qualità e rilevanti per il processo decisionale.
La logica alla base della progettazione di un prodotto è simile a quella della creazione di una bottiglia d'acqua:
Il quadro di riferimento alla base del cambiamento
Per consentire questa trasformazione su larga scala, abbiamo adottato il principio del Data Mesh, un approccio moderno e federato alla gestione dei dati. Esso consente alla forza lavoro locale e globale di operare in modo indipendente, pur rimanendo allineata attraverso principi condivisi.
I quattro pilastri del Data Mesh sono:
- Proprietà orientata al dominio: le informazioni critiche sono raggruppate in domini funzionali e ciascuno è gestito in modo indipendente da custodi designati.
- I dati come prodotto: ciò comporta l'applicazione dei principi di gestione del prodotto al modo in cui vengono gestite le informazioni, concentrandosi su una chiara proprietà, metadati completi e una catalogazione strutturata per migliorare l'usabilità e la fiducia.
- Piattaforma self-service: una piattaforma in cui gli utenti possono manipolare, trasformare e accedere ai dati in modo autonomo.
- Governance computazionale federata: ogni dominio organizza la propria governance, mentre un'unità di coordinamento centrale supervisiona il rispetto delle linee guida globali e degli standard di interoperabilità.
Figura – I quattro pilastri complementari dei prodotti dati in GEODIS
Questo framework sta diventando lo standard per le grandi organizzazioni distribuite. L'adozione del Data Mesh è aumentata notevolmente nel 2023, salendo di 65 punti percentuali, passando dal 13% al 78%, tra le organizzazioni intervistate rispetto al 2022 (Capgemini, 2024).
Fornendo alle persone gli strumenti, la formazione e la documentazione adeguati, miriamo a rendere i dati accessibili e intuitivi per tutti, indipendentemente dal loro background tecnico.
Dalla visione all'implementazione
Non si tratta di un progetto tecnologico una tantum, ma di un'evoluzione a livello aziendale. In collaborazione con Capgemini, abbiamo progettato una roadmap in due fasi per guidare questo cambiamento:
1. Costruire le basi: creare linee guida, scegliere gli strumenti giusti e convalidare il tutto attraverso test pilota.
2. Implementazione su larga scala: promuovere la comunicazione, fornire formazione pratica ed espandere l'adozione in tutte le linee di business.
La nostra roadmap prevede lo sviluppo di oltre 20 prodotti di dati che coprono sei distinti domini di dati entro l'inizio del 2026. Questo sforzo coinvolge una vasta gamma di parti interessate, dalle operazioni all'ingegneria dei dati. Per supportare l'adozione, abbiamo lanciato una campagna di acculturazione che ha già raggiunto oltre 1.500 dipendenti.
L'implementazione su larga scala richiedeva uno strumento che si adattasse alle nostre specificità e potesse essere facilmente adottato dai nuovi utenti. Dopo aver valutato gli strumenti esistenti, abbiamo selezionato Data Mesh Manager di Entropy Data / INNOQ come nostro catalogo centrale di prodotti di dati. Questa piattaforma all-in-one aiuta a standardizzare la documentazione, migliorare la reperibilità e garantire la riutilizzabilità. Consentirà un'adozione più rapida da parte dei futuri utenti e ridurrà il carico di lavoro di sviluppo.
Abbiamo iniziato in piccolo, lavorando a stretto contatto con gruppi pilota per sviluppare insieme casi d'uso semplici. Man mano che la comprensione cresceva, cresceva anche la nostra ambizione: estendere il programma a nuovi team sia a livello di gruppo che di Business Unit. Il risultato è un modello scalabile e federato basato sulla pratica reale, non solo sulla teoria.
Costruire l'eccellenza operativa attraverso dati migliori
Sebbene la trasformazione sia ancora in corso, i suoi benefici si faranno presto sentire a tutti i livelli dell’azienda. Ecco cosa consentirà:
1. Decisioni
basate sui dati più rapide Dati accessibili e ben strutturati ridurranno i silos, accelereranno l'analisi e miglioreranno la qualità delle decisioni, riducendo il time-to-market fino al 90% in alcuni casi (Capgemini, 2024).
2. Operazioni
ottimizzate Una migliore qualità sosterrà l'automazione, previsioni accurate e una maggiore efficienza dei processi, liberando le persone dal lavoro manuale per concentrarsi su attività di maggiore impatto.
3. Inserire la logica del "product thinking" nelle pratiche
. Trattarlo come un prodotto garantisce che sia progettato tenendo conto degli utenti. Una chiara attribuzione di responsabilità, documentazione e utilità favoriranno la coerenza e la fiducia.
4. Migliorare la collaborazione e la riutilizzabilità
Ogni risorsa di dati è di proprietà e gestita con chiare responsabilità, consentendo la creazione di roadmap allineate alle priorità organizzative. Una volta creata, può essere facilmente condivisa, fungendo da fonte affidabile per l'analisi e altri casi d'uso.
Questo modello semplifica la condivisione, incoraggia la collaborazione e consente un riutilizzo fino al 30% tra i domini, come riportato da Opendatasoft (2024). Rappresenta un passo cruciale verso la costruzione di una rete aperta e connessa per un'interazione senza soluzione di continuità con partner e clienti.
5. Basi
più solide per l'IA Organizzando le informazioni in risorse strutturate e riutilizzabili, stiamo gettando le basi per un'IA scalabile. I modelli possono essere addestrati su input coerenti e affidabili, mentre gli agenti di IA ottengono l'accesso al contesto appropriato per supportare decisioni accurate e azioni tempestive.
Man mano che i prodotti dati guadagnano terreno, questi vantaggi si integreranno nelle operazioni quotidiane, rendendo GEODIS più veloce, più intelligente e più connessa.
Il futuro: un ecosistema per catene di fornitura intelligenti
Guardando al futuro, la nostra attenzione è rivolta a:
- Espandere l'implementazione a tutte le linee di business e regioni con il pieno supporto e le risorse necessarie per il successo.
- Evoluzione per soddisfare le esigenze del mondo reale, perfezionando le soluzioni sulla base dei casi d'uso e sostenendo le nostre ambizioni in materia di IA e innovazione.
- Trasformazione culturale attraverso la formazione, la comunicazione e iniziative di prodotto per costruire una mentalità incentrata sui dati
Questa non è solo un'iniziativa; è un fattore abilitante dell'innovazione incentrata sul business. Con ogni prodotto che realizziamo, ci avviciniamo a un ecosistema proattivo, reattivo e pronto per il futuro.
In GEODIS crediamo che dati strutturati e di alta qualità portino a una logistica più intelligente. E una logistica più intelligente porta a risultati migliori per il nostro personale, i nostri partner e, soprattutto, i nostri clienti.