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Data culture: un pilastro per il successo aziendale

Data culture

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È ormai riconosciuto che i dati rappresentano un elemento cruciale per le imprese. Le grandi organizzazioni internazionali quali Gartner, Ocse, evidenziano nei loro report annuali come la capacità di navigare la rivoluzione digitale sarà un indicatore fondamentale per determinare la rilevanza futura di un’impresa.

Evoluzione data driven

L’Ocse sostiene che le aziende possono raggiungere eccellenti performance, sia in termini di riduzione dei costi che di creazione di valore, sfruttando la “conoscenzadei dati e le imprese più performanti saranno quelle che avranno implementato pratiche di gestione dei dati più avanzate.

Tuttavia, uno degli ostacoli principali che impediscono alle organizzazioni di evolvere verso strutture data driven risiede nella cultura di approccio al dato. Per prendere decisioni rapide, i dati devono essere facilmente accessibili anche ai non esperti, presentati in modo efficace e mostrati in un contesto che evidenzia gli elementi da monitorare.

L’evoluzione delle aziende verso una cultura data driven non è un passaggio naturale, ma richiede tempo e trasformazione. Questo processo comporta una serie di sfide, tra cui la resistenza al cambiamento. Il passato, e per molte aziende ancora il presente, è caratterizzato dalla presentazione di report predefiniti, verticali, non integrati, che ritraggono situazioni precedenti di giorni, settimane o addirittura mesi e che richiedono interventi esterni per inserire nuove fonti o generare nuovi indicatori.

L’approccio della self-service analytics cambia questa situazione: mettendo al centro la governance, si offrono strumenti di facile utilizzo direttamente nelle mani dell’utente finale; questo approccio riduce i tempi di analisi, permette l’utilizzo e la rappresentazione dei dati in tempo reale, se disponibili, senza ritardi inutili e consente di eliminare uno dei costi aziendali occulti più significativi: quello dell’indecisione.

Analisi real time

In Blue BI siamo consapevoli che la tecnologia da sola non basta: crediamo che la cultura aziendale sia un fattore abilitante per sviluppare appieno il potenziale delle aziende che aspirano a diventare data driven e come l’analisi dei dati in tempo reale può essere un potente strumento per superare l’incertezza nell’interpretazione dei dati.

Data Real Time

Il nostro punto di vista sull’utilizzo di una strategia data driven si basa su 5 punti:

  • Reattività alle tendenze: l’analisi in tempo reale permette alle imprese di identificare immediatamente le nuove tendenze e le variazioni nei dati, consentendo un adattamento rapido alle mutevoli condizioni di mercato o alle necessità dei clienti.
  • Identificazione precoce di anomalie: la possibilità di rilevare anomalie e problemi in tempo reale è fondamentale per prevenire danni o perdite importanti; le imprese possono monitorare continuamente i dati per individuare comportamenti anomali e agire di conseguenza.
  • Ottimizzazione dinamica delle operazioni: l’analisi in tempo reale permette di ottimizzare le operazioni aziendali in maniera dinamica, portando a risparmi sui costi e a un aumento dell’efficienza.
  • Personalizzazione dell’esperienza utente: l’analisi in tempo reale è essenziale per offrire un’esperienza utente personalizzata; le imprese possono raccogliere dati sul comportamento degli utenti e modificare immediatamente l’esperienza in base alle loro preferenze e necessità.
  • Integrazione con AI e ML: l’integrazione di intelligenza artificiale e di algoritmi di machine learning nell’analisi dei dati in tempo reale permette di identificare modelli e tendenze complesse in tempo reale; questi modelli possono essere utilizzati per prendere decisioni immediate e automatizzate.

Real time in Power BI

Un esempio di utilizzo di real-time streaming con Power BI potrebbe essere quello di un’azienda che vuole monitorare le vendite in tempo reale: come detto precedentemente, avere un’analisi di questa tipologia può aiutare l’azienda a identificare rapidamente le tendenze e a prendere decisioni informate.

Altre tipologie di use case potrebbero essere:

  • Avviare campagne pubblicitarie quando si verifica un calo delle vendite all’interno di un punto vendita (fisico/virtuale)
  • Informare i gestori dei processi di monitoraggio al verificarsi di particolari situazioni accadute al variare di elementi monitorati (ad esempio temperatura, conteggio di errori ecc.)
  • Migliorare la fidelizzazione dei clienti monitorando la loro esperienza su app e siti Web, in particolare quelli che hanno avuto un’esperienza spiacevole
  • Assistere le società di logistica nell’individuazione delle spedizioni smarrite avviando in modo proattivo un flusso di lavoro di indagine quando lo stato di un pacco rimane invariato per un periodo specifico
  • Inviare avvisi ai team amministrativi quando i pagamenti dei clienti sono scaduti, con limiti di tempo o valore personalizzati per ciascun cliente

Aggiungendo infine dei servizi di Q&A è possibile migliorare notevolmente l’esperienza utente fornendo risposte immediate alle domande, risparmiando tempo e fatica e utilizzando solamente il linguaggio naturale.

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

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