La digitalizzazione del business ha decretato l’esplosione delle informazioni disponibili, offrendo alle aziende l’opportunità di migliori decisioni strategiche. Innescare un ciclo virtuoso di data driven innovation significa avere la capacità di sfruttare l’immenso patrimonio informativo per ottenere evidenze utili al business, attraverso l’impiego di strumenti analitici avanzati, soluzioni di intelligenza artificiale, sistemi di data management. Gli obiettivi vanno in più direzioni: recupero di efficienza, automazione dei processi, innovazione dell’offerta, affinamento del marketing e così via.

Soprattutto in un contesto di emergenza, come l’attuale situazione di pandemia e recessione economica, è fondamentale ricercare modalità alternative per operare e proporsi al mercato. Bisogna posizionarsi ai blocchi della ripartenza con modelli differenzianti, che permettano di generare risparmi, marginalità e profitto, attraendo nuovo pubblico. Un impiego efficace e “creativo” dei dati aziendali, troppo spesso utilizzati in modo scorretto e riduttivo, può diventare il motore di una ripresa altrimenti di dubbio successo.

 

Razionalizzare i processi e preparare le persone

 

Come iniziare? Sviluppare una strategia basata sui dati presuppone innanzitutto un lavoro intenso e coordinato su tre aspetti principali: processi, persone e tecnologie.

Prima di avventurarsi in qualsiasi iniziativa finalizzata alla data-driven innovation, occorre un attento lavoro di valutazione e revisione organizzativa. Importante è definire le aree di intervento (quali attività si intendono migliorare attraverso l’uso consapevole dei dati?) e razionalizzare le procedure operative, quindi ottimizzare i processi di raccolta, selezione e gestione delle informazioni.

Parallelamente andrà effettuato un lavoro di preparazione delle persone, perché acquisiscano: la padronanza degli strumenti digitali coinvolti nel processo di data driven innovation; un modello di ragionamento basato sugli insights analitici; la capacità di sfruttare l’automazione permessa dall’intelligenza artificiale, delegando le mansioni a basso valore e assumendo ruoli di maggiore responsabilità.

 

I pillar tecnologici per la data driven innovation

 

Tenendo come premessa indispensabile l’ottimizzazione dei processi e il change management, le aree tecnologiche da presidiare per le strategie di data driven innovation riguardano:

  • – le big data platform, nella versione on premise o sulla nuvola, che consentono l’integrazione in real time di qualsiasi tipo di dato, strutturato, semistrutturato, non strutturato. Si ottiene così una vista unificata delle informazioni multi-formato, provenienti da una pluralità di fonti: mobile app, social media, dispositivi IoT e così via;
  • – gli advanced analytics, che processano dati continuamente aggiornati per prevedere tendenze, comportamenti ed eventi futuri, delineando scenari what-if e anticipando le ricadute sulle strategie aziendali di eventuali cambiamenti;
  • – le soluzioni di data governance, che assicurano la qualità dei dati durante il loro intero ciclo di vita, gestendo tutti i processi volti a garantirne disponibilità, usabilità, coerenza, integrità, standardizzazione e sicurezza.
  • – le tecnologie di artificial intelligence, dal machine learning al natural language processing, che coniugando le scienze cognitive all’informatica, permettono ai sistemi computazionali di simulare il ragionamento umano, analizzando i fenomeni e attivando meccanismi di risposta automatici.

 

Approccio data driven nel DNA aziendale

 

Qualsiasi progetto di data driven innovation, dalle iniziative IoT per l’ottimizzazione dei processi alla costruzione dei sistemi di recomandation per intercettare nuove opportunità di vendita, presuppone un mix sapiente delle tecnologie sopraccitate.

Solo così il mare magnum informativo può essere gestito nella maniera corretta e fornire evidenze utili a chi deve prendere decisioni (un professionista umano o un sistema di intelligenza artificiale).

La combinazione di sistemi per la big data integration, governance e analytics rappresenta infatti il substrato necessario per la trasformazione digitale delle imprese e la concretizzazione delle strategie data driven.

 

Il viaggio verso la data driven innovation

 

Tuttavia, si tratta di un percorso che le organizzazioni devono affrontare gradualmente, passando da diversi stadi di maturità tecnologica, metodologica e culturale.

La capacità di sfruttare le informazioni e gli analytics porterà l’azienda ad ampliare progressivamente la sua conoscenza, espandendo i risultati a beneficio del business e arrivando a realizzare la vera data driven innovation.

Nella fase iniziale, si analizzano i dati storici per monitorare a posteriori le performance di un’azione. Al secondo stadio, gli analytics permettono di estrarre evidenze nascoste per approfondire la conoscenza di un fenomeno. Il passo successivo è utilizzare gli insights analitici per ottimizzare i processi operativi e strategici. Monetizzare la data analysis, traendo profitto dalla maggiore efficienza e dal miglioramento decisionale, rappresenta il quarto step. Infine, il gradino più alto consiste nella metamorfosi aziendale, con la creazione di nuovi modelli organizzativi e di business. Solo allora si può realmente parlare di data driven innovation.

Il processo non è banale e va affrontato gradualmente. Tuttavia, la situazione di crisi che stiamo affrontando deve essere letta come uno stimolo e un’opportunità per incentivare il journey verso un modello organizzativo guidato dai dati. Accelerare la roadmap significa infatti garantire la continuità all’azienda stessa, che può quindi superare le difficoltà e differenziarsi dalla concorrenza grazie al potente motore degli insights.

 

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