Come cambia l'organizzazione quando è guidata dai dati?

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

L’utilizzo dei dati e delle tecnologie che li raccolgono, gestiscono e analizzano non rendono da soli un'organizzazione più efficiente. È necessario un cambiamento di mentalità che viene guidato dal management e diffuso in tutta l’azienda. Per avviare il cambiamento occorre interrogarsi sul tipo di organizzazione e cultura esistente, sulle modalità di utilizzo dei dati, sul grado di consapevolezza esistente della necessità di basare le decisioni su informazioni solide e non su percezioni e intuizioni, se ci sono sufficienti competenze nell’analisi dei dati.

Un'esplorazione così approfondita farà emergere quanto le diverse funzioni aziendali sono riuscite a superare le classiche divisioni verticali tipiche dell'organizzazione a silos e hanno avviato delle modalità di collaborazione. I primi passi necessari per diventare un’organizzazione data-driven saranno proprio nella direzione di aumentare la propensione a prendere decisioni basate sui dati, di creare le condizioni affinché venga superata la separazione tra le diverse aree aziendali cominciando a eliminare i silos di dati e di accrescere la conoscenza e l'alfabetizzazione di tutte le persone incoraggiando a utilizzare le funzionalità di analisi self-service. Man mano che si prosegue nella strada di trasformazione si può creare una rete di persone che condivide informazione, collabora per trovare nuovi modi per analizzare i dati e alimenta una cultura basata sul dato favorendo la diffusione sempre più capillare. si possono identificare quattro livelli di maturità nel percorso di trasformazione.

Al primo livello ci sono le aziende che per le decisioni strategiche utilizzano un paradigma tradizionale, con riunioni frequenti nelle quali vengono mostrati dati consuntivi raccolti generalmente in fogli excel o presentazioni power point. Il maggiore problema associato a questo tipo di approccio riguarda l’impatto sul processo decisionale. Ill processo di raccolta dei dati risulta lento, macchinoso e time-consuming, e non di rado il risultato finale contiene errori o imprecisioni. I manager preferiscono quindi non dare troppo peso ai dati e tendono a fidarsi maggiormente del proprio istinto, aumentando il rischio di commettere errori.

Al secondo livello troviamo quelle aziende che hanno effettuato investimenti in business intelligence, hanno un data warehouse dal quale vengono estratti i dati che vengono utilizzati dai business analyst che li presentano al management come supporto per le decisioni strategiche e tattiche. Nonostante tutto persistono le resistenze da parte di alcuni dipendenti o membri del management a sposare appieno l’idea di una cultura aziendale guidata dai dati.

Al terzo livello si posizionano le aziende che hanno iniziato ad adottare soluzioni di analytics avanzate, utilizzando algoritmi di analisi predittiva e altri tool di data mining e intelligenza artificiale per migliorare il proprio business. L’azienda ha le competenze necessarie per sfruttare queste tecnologie per avere delle analisi predittive che consentono di definire in modo più accurato le strategie. È presente un team data scientist. La consapevolezza sull’utilità dei dati è diffusa ma ancora non tutti possono accedere con facilità alle analisi dei dati.

Infine, il quarto livello è quello raggiunto dall’azienda che è completamente data-driven. Le soluzioni di advanced analytics sono usate in tutte le aree aziendali, e sono stati implementati processi automatici di generazione di report e di aggiornamento delle dashboard che permettono di utilizzare i dati per ogni scelta quotidiana.

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