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Dal Digital Divide all’Analytics Divide

analytics divide digitale

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Il concetto di divario digitale ha accompagnato intere generazioni assumendo varie sfumature di significato rispetto al contesto e alle tecnologie di riferimento. Oggi la questione dell’accesso o meno ai sistemi interconnessi non riguarda solo internet o l’utilizzo di una particolare tecnologia, ha molto più a che fare con la capacità di apprendere, analizzare, integrare informazioni per migliorare la propria condizione, sia come individui, che come cittadini o aziende.

Siamo passati quindi dal concetto di Digital Divide (capacità di accesso o meno a determinate tecnologie) a quello di Analytics Divide, inteso come la capacità di sviluppare analisi significative in grado di avere un forte impatto sul business delle aziende.

L’Analytics Divide aziendale

In un contesto aziendale, l’Analytics Divide misura la capacità di sfruttare i Big Data attraverso strumenti di AI e ML in una visione strategica data-driven, divenendo quindi il fattore chiave in grado di determinare la capacità o meno di un’azienda di stare sul mercato.

Il gap dell’Analytics Divide, inteso come divario nella competenza analitica, è quindi collegato a molti aspetti di diversa natura:

  • Culturale: la cultura data-driven è un prerequisito necessario, un modello mentale e di business management che deve pervadere ogni ambito aziendale.
  • Tecnologica: implementare in azienda processi digitalizzati, con strumenti e software di Business Intelligence adeguati a trattare le informazioni trasformando i dati in importanti insight di business.
  • Strategica: soluzioni, software e processi devono seguire, supportare e migliorare la strategia aziendale ad ogni livello, sia di management che operativo.
  • Competenze: ricercare e trattenere in azienda quelle figure in grado di applicare modelli di analisi a problematiche più o meno complesse (dal data scientist al data engineer, etc.).

La questione quindi porta con sé una serie di altre complessità, come la capacità di sviluppare sistemi di Business Intelligence e Analytics snelli ed efficaci, con impatti positivi sulla user adoption, entro budget sostenibili, coinvolgendo risorse adeguate e competenti, adottando tecnologie tailored in grado di generare un impatto positivo sul ROI.

analytics divide vs digital divide

Impatto dell’Analytics Divide per le aziende

Le aziende che adottano sistemi di Advanced Analytics ottengono numerosi vantaggi competitivi rispetto a chi resta indietro:

  • La trasformazione e ottimizzazione dei processi è un’attività continua di costante miglioramento. Grazie ai sistemi di AI e tecniche di ML che permettono di estrarre valore da dati elementari, anche non strutturati.
  • La gestione e analisi dei Big Data permette di creare scenari e identificare percorsi inediti. La pandemia da Covid-19 ha mostrato come le aziende che hanno adottato modelli di analisi predittiva e prescrittiva abbiano saputo reagire tempestivamente trasformando gli avventi avversi in nuove opportunità.

Tutto questo si traduce in insights preziosi per il contenimento dei costi, penetrazione di nuovi mercati, ottimizzazione della produttività e della gestione della supply chain, fino alla massimizzazione delle attività di marketing, aumento di ROI, fatturato e vendite.

Insomma le imprese che per prime si doteranno di sistemi di Advanced Analytics efficaci, sono quelle che per prime avranno un grande vantaggio competitivo: potranno gettare lo sguardo verso scenari inediti e prevedere gli eventi futuri, cogliendo tempestivamente e con successo opportunità che le altre aziende neanche intravedono.

Un cambio di paradigma basato sulla capacità di avere accesso o meno a informazioni dal grande valore strategico, che vanno costruite e a cui non tutti hanno accesso.

Le aziende italiane e la Business Analysis

Secondo uno studio condotto da Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano ad inizio pandemia, siamo passati da una fase in cui il vantaggio competitivo era rappresentato dall’applicazione della Business Intelligence in azienda, ad una fase in cui la centralità era rivestita dalla capacità di accedere e gestire i Big Data, per finire ad oggi in un contesto in cui il vantaggio competitivo è nelle mani di chi detiene strumenti e competenze di Strategic Data Science. 

Insomma la capacità di fare analisi, di agire tempestivamente comprendendo e anticipando i trend e di accaparrarsi e formare risorse competenti all’interno del team aziendale, sono caratteristiche presenti in percentuali estremamente diverse tra le aziende di medio-grandi dimensioni e le PMI.

Mentre i grandi brand e player dominanti hanno già investito nei sistemi di Advanced Analytics precorrendo i tempi e vantando oggi un vantaggio difficile da colmare per i competitor, le PMI sono ancora per la maggioranza agli albori rispetto a tali processi evolutivi.

La maggioranza delle PMI italiane si trova ancora in una fase di “immaturità” rispetto all’adozione di processi data-driven su cui sviluppare progetti di Advanced Analysis. Questo significa che si trovano in una condizione di business model “tradizionale”, o che sono appena approdate ad uno stato di consapevolezza e stanno muovendo i primi passi.

Come colmare il gap dell’Analytics Divide

Per tali aziende le sfide da affrontare sono decisamente impegnative, ma la strada è già segnata da chi l’ha percorsa prima di loro:

  1. Affrontare gli “investimenti abilitanti”: lo step iniziale che permette di introdurre in azienda tecnologie di governance e analisi dei Big Data.
  2. Implementare modelli di Data Analytics in un’ottica data-driven.

Adottare strumenti di Advanced Analysis, sia predittiva che prescrittiva, per generare scenari attendibili e fare previsioni future affidabili, potendo anche automatizzare determinate azioni in risposta a specifici eventi/situazioni.

Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.

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