Comprendere meglio, a fondo e in tempi rapidi i processi aziendali significa conoscerne i meccanismi intrinseci e acquisire la facoltà di modificarli per incrementare i risultati di business. Sia orientando ruoli e competenze attraverso una pianificazione accurata delle attività, sia sviluppando la capacità di intervenire in corsa, con operazioni di fine tuning e correzione delle strategie adottate.

Tutto sta nel prendere decisioni informate, basate cioè sulla raccolta e sull’analisi dei dati generati dai processi stessi e sulla creazione di modelli predittivi e prescrittivi per la gestione organizzativa. Questo, in estrema sintesi, è ciò che fa una Data Driven Company.

Data Driven Strategy: un cambio di mind set necessario

Dalle nuove opportunità di business alle scelte operative e strategiche, passando per la gestione dell’ordinaria amministrazione, una Data Driven Strategy è attuabile solo se l’azienda è disposta ad affrontare un radicale cambiamento culturale, puntando su collaborazione e data democracy.

Che cosa significa? Vuol dire superare l’impostazione del management vecchio stampo, secondo cui le decisioni giuste sono, a prescindere, quelle di chi occupa la posizione più alta nella scala gerarchica o gode di una certa anzianità; significa mettere a disposizione dell’intera organizzazione la conoscenza che deriva dall’analisi dei dati, evitando la loro strutturazione in silos. L’azienda deve quindi promuovere il pensiero creativo ed esplorativo, alimentare le idee innovative a tutti i livelli, adottare un approccio inclusivo, che dovrà coinvolgere ciascun elemento della catena del valore.

Una Data Driven Strategy per riscrivere i processi di business

Diversamente da quanto si possa immaginare, per dare vita a una Data Driven Strategy non è necessario disporre di enormi volumi di informazioni. È evidente che tanto più numerosi e vari sono gli input, tanto più accurati risulteranno gli insight, ma qualsiasi organizzazione, a prescindere dalle sue dimensioni, nello svolgimento delle proprie attività genera una quantità di dati sufficiente ad alimentare le piattaforme analitiche. Queste, interpolandoli con ulteriori elementi di contesto, riescono a descrivere compiutamente i processi interni.

Ciascuno dei database aziendali è fondamentale per consentire agli strumenti di analisi di stabilire con estrema precisione rapporti di forza e di causa-effetto tra le decisioni, gli eventi e gli interventi che incidono sugli output lungo intere filiere. È così che si riescono a identificare criticità, colli di bottiglia, margini di miglioramento in ciascuna delle fasi di trasformazione.

Associando a questo flusso i dati estrapolati da altri sistemi, come per esempio il CRM (Customer Relation Management) o l’ERP (Enterprise Resource Planning), e applicando algoritmi di Machine learning, le piattaforme analitiche diventano in grado di riconoscere i pattern che contraddistinguono l’operatività dell’impresa, rendendo così possibile individuare con sempre maggiore accuratezza le regole e le eccezioni che si verificano in queste relazioni. Con il tempo, questo permette di sviluppare la capacità di predire l’andamento del business in funzione delle nuove variabili introdotte nel sistema e di reingegnerizzare di volta in volta le procedure, perché esprimano il massimo potenziale in termini di efficienza.

Correttezza, integrità e sicurezza: l’importanza degli strumenti di Data Governance

È evidente, dunque, che l’analisi dei dati può avere un importante, concreto impatto sui processi aziendali. Perché questo impatto sia realmente positivo bisogna verificare che gli elementi fondanti di una Data Driven Strategy siano garantiti sotto il profilo della correttezza, dell’integrità e della sicurezza delle informazioni, pena la creazione di possibili effetti distorsivi sui risultati di business attesi. Standard elevati di Data Quality possono essere raggiunti solo adottando strumenti di Data Governance adeguati: soluzioni software in grado di aiutare non solo gli utenti evoluti come i data scientist, ma anche tutti gli stakeholder aziendali che, pur non avendo competenze specifiche, possono contribuire alla generazione di insight di valore raccogliendo, organizzando, leggendo e distribuendo i dati relativi a processi e attività.

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