Se si analizza il panorama odierno aziendale italiano e internazionale è evidente come le imprese abbiano ormai capito quanto i dati a loro disposizione siano una risorsa fondamentale.
Questo perché il dato, se raccolto, selezionato, organizzato e interpretato nel modo giusto fornisce delle informazioni preziose ad un’azienda che vuole rimanere competitiva e scalare il mercato.
Ci troviamo quindi in un momento di transizione che vede molte imprese tendere verso un processo decisionale basato sui dati, che esclude qualsiasi dinamica soggettiva o sensazione personale, abbandonando i metodi più tradizionali.
Si tratta di qualcosa di più di una metodologia o di un procedimento: è una nuova forma mentis che coinvolge ogni figura aziendale. Per questo motivo è più corretto parlare di approccio data-driven.
Cos’è l’approccio data driven?
Letteralmente il termine “data-driven” può essere tradotto con “essere guidati dai dati”.
Significa raccogliere i dati che si hanno a disposizione, organizzarli, selezionarli, analizzarli e infine interpretarli per trarne delle informazioni che ogni figura aziendale è in grado di leggere.
Il dato diventa così protagonista indiscusso nel processo decisionale eliminando ogni elemento di soggettività.
Affinché le informazioni possano essere lette e interpretate adeguatamente è necessario utilizzare delle tecnologie che siano in grado di automatizzare e velocizzare la raccolta, la selezione e l’analisi del dato.
L’approccio data-driven ribalta la struttura gerarchica dei vecchi processi decisionali ponendo ogni soggetto aziendale, dal leader al dipendente, in grado di proporre decisioni o strategie frutto delle informazioni fornite dall’analisi dei dati.
È la cosiddetta democratizzazione del dato, che consente il suo accesso a tutti i reparti (anche quelli con meno competenze tecniche) senza dover ricorrere obbligatoriamente ad un reparto IT centralizzato.
Cosa sono le data driven company?
In base a quanto detto finora possiamo definire data driven company quell’impresa capace di trasmettere all’interno di ogni suo reparto una cultura del dato. Quella realtà che concepisce l’approccio data driven non soltanto come una semplice metodologia, ma come una nuova modalità di intendere i processi decisionali aziendali.
Tutto ciò ovviamente deve essere accompagnato dalle giuste capacità: avere le tecnologie adeguate, un personale formato e dei processi appropriati.
Avere una cultura data driven per un’azienda contribuisce a saper anticipare le esigenze dei propri clienti e soddisfarli, ottimizzare i processi interni, creare prodotti o servizi innovativi, differenziarsi sul mercato e creare nuovi modelli di business. In poche parole: acquisire un notevole vantaggio competitivo.
È facile dedurre quindi che a competere e dominare il mercato in futuro saranno tutte quelle aziende in grado di far proprio l’approccio data driven. Saper utilizzare il dato in questo senso determinerà la differenza tra tutte quelle aziende che sono riuscite a differenziarsi da quelle che faticano ad emergere.
La cultura data driven
Due fattori abilitanti per una cultura data driven sono la già citata democratizzazione del dato (che diventa quindi un’informazione alla portata di tutti) e la condivisione delle informazioni.
La collaborazione tra reparti diventa essenziale perché, una volta ottenuta un’informazione attraverso un processo basato sui dati, è necessario condividerla (ad esempio attraverso dashboard condivise che evidenziano le informazioni chiave) per elaborare nuove appropriate strategie.
Se quindi è la capacità di trasmettere a tutti i reparti interni una cultura del dato a definire la data driven company, la domanda che sorge spontanea è: come si implementa una cultura data-driven?
Possiamo considerare tre elementi essenziali per l’implementazione di una cultura data-driven:
- Formazione: se l’obiettivo è abbandonare il famoso reparto IT centralizzato, è chiaro che ogni reparto deve essere formato per sviluppare le competenze necessarie per lavorare con i dati e per poter interpretare le informazioni fornite dalle nuove tecnologie. È anche probabile che non tutte le figure abbiano lo stesso livello di conoscenza, ma questo non rappresenta un limite se si mette tutti nella condizione di poter collaborare.
- Tecnologia: l’introduzione di strumenti e tecnologie abilitanti come Data Wharehouse, CRM, i Data Lake e il Machine Learning sono essenziali per un approccio data-driven che implica un automatizzazione e un’ottimizzazione delle fasi di raccolta, selezione, organizzazione e analisi del dato.
- Mentalità: cambiare mindset significa abbandonare comportamenti consolidati per introdurne di nuovi e questo può essere complicato sia per un dipendente che per un CEO di un’azienda. Bisogna lavorare step by step con la consapevolezza che ogni nuova abitudine richiede tempo per essere appresa.
L’approccio basato sui dati è alla portata di tutti?
La questione più importante che riguarda l’implementazione di un approccio basato sui dati è il dislivello di acculturamento tra le varie figure aziendali.
Se una grande azienda può fare affidamento a formatori o Business Translator e in generale ha più possibilità di lavorare su un allineamento culturale, le realtà minori devono lavorare partendo da step più piccoli.
L’obiettivo è portare ogni figura ad abbandonare le conseutidini dei vecchi processi decisionali per abbracciare il nuovo approccio che vede partire ogni ragionamento esclusivamente dal dato.
La cultura data driven non è un’esclusiva delle grandi aziende, ma può essere implementata anche all’interno di realtà più piccole a patto di trovare modalità per rendere il team consapevole di questo nuovo mindset da acquisire, attuando l’opportuna gestione del cambiamento.
Strumenti e Tecnologie per introdurre i processi decisionali basati sui dati
Diventare una data driven company a tutti gli effetti obbliga quindi a introdurre all’interno della propria azienda delle nuove tecnologie e strumenti che ottimizzino i processi decisionali basati sui dati.
Lo strumento probabilmente più importante è rappresentato dai Data Wharehouse, sistemi di raccolta e organizzazione che permettono di immagazzinare grandi quantità di dati da diverse origini. Fondamentali per supportare le attività di Business Intelligence, i Data Wharehouse sono utili anche perché consentono di creare uno storico dei dati raccolti abilitando la generazione di report aziendali maggiormente significativi rispetto a quanto si possa ottenere da un singolo software.
Oltre ai Data Wharehouse esistono anche i Data Lake, necessari per gestire grandi quantità di dati grezzi e non strutturati. Il Data Lake è anche poi lo strumento che agevola le Analisi Avanzate tramite il Machine Learning.
Superato lo step di raccolta dei dati, entrano in gioco quelle soluzioni di Business Intelligence che permettono di ottenere insight significativi e dati azionabili immediatamente. Oltre a ricevere informazioni di tipo descrittivo infatti, è possibile integrare tecniche avanzate di analisi dei dati, come ad esempio il Data Mining, indispensabile per identificare pattern e tendenze e dare informazioni utili a supporto delle decisioni aziendali.
Come è facilmente intuibile, lo scenario tecnologico correlato ai sistemi di Intelligenza Artificiale è davvero ampio e in continua evoluzione, ma per un’azienda che oggi ambisce ad essere competitiva sul mercato è importante prima di tutto affrontare un cambiamento a livello di mindset.
Solo in questo modo avrà la possibilità di velocizzare il suo processo di trasformazione e diventare anch’essa una data driven company.
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