Nell’era della trasformazione digitale, dai Big Data all’IoT e dell’industria 5.0, le aziende sono sempre più consapevoli del fatto che la propria ricchezza e maggiore opportunità di successo risieda nel proprio patrimonio informativo: il dato.
In realtà il dato di per sé è ha poca utilità se non viene reso disponibile e azionabile attraverso dei sistemi che ne estraggano il valore significativo in termini di informazioni strategiche. Nel panorama italiano sono ancora molte le PMI che vedono la necessità di gestire l’enorme mole di dati a disposizione come un onere anziché come un’opportunità per evolversi verso un approccio data-driven.
Le aziende che hanno già adottato un approccio basato sulla valorizzazione del dato sono le data-driven company (ne abbiamo parlato qui) e sono quelle che stanno già ottenendo un grande vantaggio competitivo posizionandosi come leader nei vari mercati di riferimento.
I processi data driven: cosa sono?
Un processo data-driven è una metodologia di approccio decisionale basato sui dati, questa non avviene solo a livello dirigenziale, ma coinvolge ogni area e livello aziendale: dal CEO al marketing, da CFO ai singoli operatori e ruoli esecutivi.
In questo modo vengono escluse tutte quelle iniziative personali, basate su intuizioni e sensazioni personali, ogni decisione, dalla disposizione dei prodotti a scaffale all’ubicazione di nuovi impianti produttivi, è guidata da informazioni oggettive.
Valorizzare il dato
Se consideriamo il dato come unità minima, preso singolarmente esso può essere rappresentato da un numero, un’informazione, un’immagine o testo, che racchiude già un significato: il fatturato anno su anno, il tasso di fidelizzazione di un cliente, le preferenze di un cluster di consumatori, il testo di una recensione, il grafico della sentiment analysis, etc.
Il valore di questo dato può letteralmente esplodere in maniera esponenziale nel momento in cui lo mettiamo in connessione con altre informazioni (dati esterni o interni all’organizzazione) come ad esempio mettere in relazione il tasso di accettazione di un nuovo prodotto finanziario con le abitudini di acquisto dei clienti del mercato di riferimento e/o con il comportamento e provenienza dei propri lead, oppure con i nuovi trend emergenti nel mercato o con eventi a prima vista poco correlati (es. una pandemia può incidere sul senso di fiducia verso il futuro e far spostare la preferenza di investimento verso prodotti finanziari più a breve termine e magari più rischiosi).
Quindi, nel momento in cui l’azienda si trova a dover scegliere se e come innovare un servizio o la sua modalità di erogazione, ha bisogno di basarsi su dati oggettivi frutto di analisi complesse. Non solo: avere accesso a più fonti e dati eterogenei permette di scovare relazioni a cui magari non si era data alcuna importanza.
Il valore delle decisioni basate su dati significativi
Un esempio concreto di un errore nato da una relazione apparentemente vera ma in realtà errata è quello di Blockbuster, la catena di videonoleggio che ha dominato il mercato per molti anni, ma che alla fine si è trovata in gravi difficoltà a causa della crescente popolarità del servizio di streaming di Netflix.
Blockbuster aveva notato che le sue vendite di DVD e Blu-ray avevano iniziato a diminuire rapidamente, ma aveva erroneamente concluso che il motivo fosse la crescita dei concorrenti. L’azienda ha quindi deciso di investire pesantemente nell’apertura di nuovi negozi e di acquisire altre società per aumentare la propria presenza sul mercato.
Tuttavia, l’analisi avanzata dei dati avrebbe rivelato che il vero motivo della caduta delle vendite di Blockbuster era legato alla crescente adozione di servizi di streaming come Netflix e Amazon Prime Video. Agendo in questo modo, Blockbuster non solo non ha risolto il problema reale, ma ha speso una quantità significativa di risorse in modo inefficace, continuando a perdere quote di mercato.
L’esempio di Blockbuster dimostra come l’analisi avanzata dei dati abbia il potenziale di fornire informazioni critiche di cui le aziende potrebbero non essere consapevoli, portando a decisioni più sagge ed efficaci per il business.
Questo è un esempio concreto di valorizzazione del dato.
Caratteristiche del processo data-driven
Per abilitare una modalità data-driven in azienda è necessario che questa coinvolga tutti i reparti e tutti i ruoli dell’organizzazione (tanto da parlare di cultura data-driven). Allo stesso modo sono indispensabili soluzioni e infrastrutture IT in grado di raccogliere e analizzare i dati in maniera efficiente, senza spreco di risorse, puntando all’utilità secondo un modello di sviluppo Agile: il massimo del risultato con il minimo effort, in un ciclo continuo di miglioramento.
Esistono poi altre caratteristiche che determinano il successo nell’adozione di un modello data-driven:
- Usabilità delle soluzioni di BI introdotte: le dashboard di visualizzazione sono fondamentali per rendere i dati leggibili e immediatamente significativi, fornendo l’input necessario ad esplorare i dati seguendo anche (e soprattutto) percorsi inediti.
- Flessibilità di analisi: collegato al punto precedente, questo aspetto è legato alla facoltà concessa ad ogni ruolo aziendale di fare analisi in completa autonomia (self-service analysis) senza compromettere la funzionalità del sistema implementato.
- Analisi collaborativa: ha a che fare con la possibilità di accedere a dati provenienti da aree aziendali altrimenti precluse al fine di scovare nuove relazioni, significati o percorsi di analisi.
- Tempestività: ottenere l’informazione strategica nel momento in cui è necessario prendere una decisione.
In tutto ciò la componente umana ricopre un ruolo primario: dalla selezione e implementazione delle soluzioni tecnologiche più adeguate, alla supervisione dei processi, le persone sono la componente unica in grado di condizionare il successo di qualsiasi progetto basato sull’analisi dei dati.
Vantaggi dei processi data-driven
Farsi guidare dai dati significa prendere decisioni informate. Per le aziende questo si traduce in innumerevoli vantaggi: comprendere meglio i propri clienti e quindi le loro preferenze e abitudini d’acquisto; sviluppare prodotti e servizi migliori; proporre l’offerta in maniera mirata e personalizzata; adattarsi rapidamente ai cambiamenti di mercato (o meglio prevederli); migliorare le prestazioni, scovando colli di bottiglia o aree poco performanti su cui agire; abbattere costi dovuti ad inefficienze; essere più competitive, avendo accesso per prime ad informazioni inedite.
Le soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics sono quindi sempre più essenziali per le aziende che hanno l’ambizione di competere sui mercati. Fino a pochi anni fa, l’accesso a simili tecnologie era proibitivo per la maggior parte delle piccole aziende a causa dei costi elevati e dei lunghi tempi di incubazione dei progetti. In un simile scenario le aziende leader hanno dettato il passo nei rispettivi mercati di riferimento.
Oggi la diffusione dell’approccio data-driven, unitamente alla distribuzione di piattaforme in cloud, di offerte scalabili e di soluzioni ready-to-market hanno abbassato la soglia di accesso a tali tecnologie, permettendo anche ad aziende di dimensioni più ridotte di integrarle, anche solo su specifiche business area.
Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.
