Le informazioni con cui le aziende entrano in contatto sono sempre di più e sempre più diversificate per provenienza e formato. Si tratta di un trend che è destinato a crescere in modo sempre più rapido a mano a mano che il mondo si sposta verso paradigmi di connessione pervasiva (con l’arrivo di IoT, realtà aumentata, smart city, Industry 4.0 e così via) e da cui nessun tipo di azienda può pensare di poter prescindere.
Anche presso le aziende di tipo più tradizionale, cresce la consapevolezza che all’interno dei dati si celi la chiave per il loro successo, sebbene spesso non sappiano come fare a estrarla.
Diventare un’azienda “data driven”
Oggi, le aziende hanno accesso a dati in abbondanza e di ogni tipo: analisi di mercato, statistiche, informazioni demografiche, abitudini d’acquisto e così via. Le tecnologie di advanced analytics forniscono un formidabile aiuto per effettuare analisi automatizzate e complesse all’interno di questi Big Data e per individuare, al loro interno, schemi nascosti e opportunità di business. Un errore comune è, però, quello di pensare che la ricetta per il successo sia puramente tecnologica in base all’equazione: introduco tecnologie di analytics e così aumento il fatturato. Queste soluzioni, infatti, non hanno l’obiettivo di sostituirsi al decisore ma, invece, di aiutarlo a prendere decisioni più motivate e sorrette da valutazione oggettive.
Riconoscere il valore strategico dei dati significa lasciare che le informazioni estratte guidino le scelte strategiche: è questo che rende un’azienda “data-driven”.
Trasformare i dati in valore di business
Per riuscire a estrare valore di business dai dati è necessario, innanzitutto, che le informazioni elaborate (ovvero le fonti) siano corrette, di qualità, coerenti, statisticamente rilevanti e significative. Il passo successivo è quello di riuscire a definire “use case” rappresentativi degli obiettivi strategici ovvero di business, che si intende perseguire (e anche possibilmente le metriche per valutarne l’efficacia).
Il terzo passaggio è quello dell’estrazione del valore, che richiede l’affinamento di competenze manageriali specifiche che vanno coltivate. Se si riesce a compiere questo percorso virtuoso, sfruttando le tecnologie di advanced analytics, si consegue una straordinaria leva di vantaggio competitivo, perché l’azienda risulta strutturata per adattarsi ai cambiamenti del mercato e alle mutevoli esigenze della propria clientela.
In altre parole, si realizzano le condizioni non solo per essere più efficaci commercialmente, ma anche per ridurre il time to market di nuovi prodotti e servizi.
Advanced Analytics: vantaggio od ostacolo?
Per diventare un’azienda data-driven, prima ancora delle scelte tecnologiche, è essenziale la volontà di intraprendere un percorso di revisione critica del proprio modello di business e condividere tale visione a ogni livello aziendale. Solo così è possibile non solo migliorare le scelte strategiche, ma anche costruire nuova conoscenza e renderla facilmente accessibile a tutti all’interno dell’azienda. In un contesto in cui le tecnologie tendono ad allinearsi, la conoscenza di un’azienda rappresenta un asset fondamentale su cui costruire il proprio successo e vantaggio competitivo.
In assenza di un percorso di questo tipo, l’uso di tecnologie di advanced analytics non solo risulta inefficace per migliorare il business, ma può trasformarsi in un ostacolo, poiché introduce un eccesso (immotivato) di carico gestionale per la divisione IT, un sovraccarico elaborativo sull’infrastruttura tecnologica e un elemento disgregante sulla normale attività lavorativa.
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