Data-driven company: perché l’approccio basato sui dati ha sostituito il “fiuto per gli affari”

Secondo il McKinsey Global Institute, le organizzazioni data-driven hanno probabilità 23 volte maggiori di superare i propri competitor nell’acquisizione di nuovi clienti, 9 volte maggiori di fidelizzarli e 19 di aumentare i profitti rispetto alla media. Ma che cosa significa essere una data-driven company?

Ad oggi, le aziende hanno la capacità di raccogliere un’incredibile mole di dati, ma coglierne le potenzialità non è sufficiente. Una data-driven company raccoglie, organizza e analizza i dati ed è proprio sulla base di questi dati, e delle informazioni che ne trae, che imposta i propri processi decisionali.
I Big Data a disposizione delle imprese devono infatti essere valorizzati per permettere all’azienda di ottenerne vantaggio competitivo. Secondo cliclavoro, il portale del Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali, la gestione dei dati è da considerarsi a tutti gli effetti un pilastro strategico del business. Una gestione che deve mirare all’eliminazione dei silos e puntare alla realizzazione di un framework di gestione dei dati agile che li renda pronti all’uso, affidabili e rifiniti.

Data-driven: significato dell’espressione

Il significato letterale di data-driven coincide con l’essere “guidato dai dati”. L’espressione viene utilizzata per indicare quei processi decisionali che si basano sulle informazioni tratte dai dati raccolti in modo misurabile e oggettivo. 

In effetti, i dati sono ad oggi lo strumento più utile per raccogliere informazioni con cui poter governare il futuro ed i suoi cambiamenti. A statiche misurazioni del passato, come metriche e KPI, deve oggi necessariamente associarsi l’acquisizione di dati precisi e rilevati con frequenza. È soltanto con questi dati che diventa possibile analizzare i comportamenti degli utenti, prevedere le loro scelte future, individuare problemi tecnici o preannunciare eventi critici.

Quando si tratta di rendere data-driven i processi decisionali di un’azienda, diventa fondamentale rivisitare le competenze e i modelli di governance associando all’approccio data-driven un vero e proprio change management volto a diffondere la cultura del dato a tutti i livelli organizzativi.

Cos’è una data-driven company

Quindi, una data-driven company è un’azienda che sceglie di basare le proprie decisioni sui dati e sulle informazioni oggettive che ne ricava. Si tratta di organizzazioni che hanno superato la vecchia logica dell’intuito imprenditoriale e del “fiuto per gli affari”, per cui erano le sensazioni personali a dettare le scelte di business, prediligendo invece un approccio strettamente legato ai dati.

Per queste aziende, il data management (o gestione dei dati) è inteso come un pilastro strategico del business. Sono infatti i dati a guidare le scelte poiché permettono di pianificare il futuro in modo predittivo e modificare, se e quando necessario, la direzione strategica per rispondere in tempi rapidi ai cambiamenti del mercato e alle richieste dei clienti sulla base di numeri e fatti oggettivi.

La stessa diffusione dei dati all’interno del team assume una grande importanza. Una delle prerogative delle aziende data-driven coincide nel definire metodi di comunicazione organizzata, tracciabile, accessibile e analizzabile per permettere a tutti di accedere ai dati necessari.

I vantaggi dell’essere una data-driven company

Poter basare le proprie decisioni di business su dati concreti porta con sé diversi vantaggi. I primi, e più evidenti, sono associati ad una miglior capacità decisionale associata ad una più precisa misurazione dei risultati e ad una buona condivisione delle informazioni fra tutti i reparti aziendali. 

L’approccio data-driven ha però ulteriori benefici tra i quali:

• Offrire un servizio personalizzato: i clienti, grazie alle informazioni raccolte attraverso i dati, si trasformano per l’azienda in individui dotati di gusti, desideri e necessità specifiche;
• Ottenere insight: i dati e le informazioni si trasformano in insight utili a migliorare e guidare le decisioni in ambito commerciale;
• Automatizzare i processi interni: favorendo l’integrazione tra i dipendenti e il supporto dell’automatizzazione basata sui dati;
• Transitare dal partner al network: fornendo ai clienti un’offerta di servizi integrati e coinvolgendo i partner in collaborazioni professionali

L’approccio data-driven (nel Marketing e non solo)

Come abbiamo visto, adottare un approccio data-driven in azienda significa da un lato saper valorizzare e sfruttare le potenzialità dei Big Data per creare ulteriore valore per il business, dall’altro impiegare i dati come base fondante per prendere decisioni migliori e rimuovere le barriere tra reparti. 

In realtà, l’approccio data-driven rientra in un concetto più vasto, ovvero quello della Business Intelligence nel suo insieme di processi aziendali nati per raccogliere dati e analizzare informazioni strategiche per aumentare vantaggi competitivi e minimizzare le perdite.

Quello del marketing è, ad oggi, il settore in cui l’approccio data-driven è più rilevante. Da tempo, infatti, il marketing si dedica a raccogliere dati per prevedere i comportamenti dei clienti, personalizzare le proposte e aumentare le vendite attraverso l’analisi dei Customer Analytics.

Ne sono esempi perfetti Netflix e Amazon, realtà dotate di un sistema di suggerimenti basati sull’analisi delle preferenze dell’utente.

L’approccio basato sui dati sta da tempo diventando una priorità anche per la Direzione HR e per l’ambito industriale, dalla Produzione alla Supply Chain. Nel primo caso, gestire e analizzare i dati del personale (dalle performance ai tassi di retention, dai livelli di turnover alle varie survey aziendali) consente di dare supporto, sia decisionale che strategico, in termini di acquisizione, gestione, sviluppo e retention delle risorse umane; nel secondo è invece l’Internet of Thing, ovvero la presenza di oggetti capaci di connettersi e comunicare tra loro, a costituire una fonte pressoché infinita di dati.

Gli elementi chiave per adottare una strategia aziendale data-driven

Per adottare una strategia aziendale data-driven, le parole chiave sono due: dati e change management.

Perché raccogliere dati e impiegare tecnologie avanzate non basta per rendere un’azienda più efficiente. Non esiste un buon approccio aziendale data-driven senza una trasformazione della mentalità e senza l’impegno da parte di tutti, dai manager ai dipendenti.

Change management

Adottare una strategia data-driven implica avviare un percorso di change management che punta a diffondere la cultura del dato in tutti i livelli aziendali. Oltre ai dati in senso stretto, in effetti, servono le capacità per utilizzarli, competenze aggiornate e una mentalità aziendale nuova. Per quanto le tecnologie continuino ad essere sempre più sviluppate, il fattore umano è ancora fondamentale. Serve quindi dotarsi di persone con le giuste capacità e attitudini, pronte a prendere le decisioni sulla base dei dati.

Diventa quindi importante valorizzare le competenze interne, magari attivando corsi di formazione o sessioni dimostrative, e promuovere al contempo assunzioni allineate con le nuove capacità richieste. Parliamo di figure come il data scientist, il data engineer, il data analyst e il data architect che possano appoggiarsi a tecnologie in grado di supportare l’analisi e l’uso dei dati all’interno di tuti i processi aziendali.

Insomma, serve una data strategy, una strategia aziendale guidata dai dati e dalle informazioni che renda la misurazione un passo fondamentale sin dalle battute iniziali di qualsiasi progetto.

I dati

Ancora secondo cliclavoro, le aziende orientate al data-driven devono considerare indispensabili tre aspetti: costruire una data warehouse, collegare le fonti di dati più importanti, condividere dati tramite dashboard, analisi, business intelligence mobile, storyboard e report.

Ma in fondo, quali sono i dati che un’azienda deve raccogliere?

Un’azienda data-driven sa che l’aspetto prioritario sta nell’individuare quali dati siano effettivamente significativi. In effetti, ogni realtà deve individuare in autonomia i dati più rilevanti per il proprio business osservando e comprendendo processi e comportamenti fino a trovare, per ciascuno, il miglior modo di quantificarli e misurarli. Una volta individuati i dati significativi non resta che raccoglierli, gestirli, proteggerli e analizzali.

In questa fase assumono rilevanza l’Intelligenza Artificiale, il Machine Learning, IoE e Advanced Analytics, soluzioni capaci di aiutare le aziende nella gestione dei Big Data.

Quando l’intelligenza artificiale diventa intelligenza aziendale: apprendere dai dati

La società globale di ricerca IDC ha coniato l’espressione “intelligenza aziendale” per definire la capacità di un’impresa di sintetizzare le informazioni di cui necessita per ottenerne conoscenza da applicare poi su larga scala.

L’intelligenza aziendale si articola in tre aspetti:

1. Sintetizzare le informazioni: ovvero saper convertire i dati in informazioni e le informazioni in conoscenza;
2. Apprendere: ovvero comprendere la relazione tra le informazioni e tra le conoscenze già sviluppate per riuscire ad applicarle a problemi e situazioni specifiche;
3. Applicare la conoscenza: ovvero utilizzare la conoscenza su larga scala come supporto alle decisioni a tutti i livelli aziendali.

Saper gestire i dati ed eliminare i silos rappresentano le sfide più importanti associati all’approccio data-driven. La data governance è fondamentale per riuscire a trattare i Big Data, dati cioè estratti da molteplici fonti, in formati diversi e con frequenze variabili.

Insomma, trasformare i dati in conoscenza: ecco l’obiettivo di una data-driven company. Per farlo, è possibile seguire il modello della piramide dei dati DIKW in cui le lettere indicano i vari passaggi del processo, ovvero:

• Data: la raccolta dei dati, a seconda delle proprie esigenze e del proprio business in riferimento quindi a anagrafiche, prodotti, servizi e quant’altro;
• Information: la comprensione dei dati attraverso la loro contestualizzazione che permette di trasformarli in informazioni da cui trarre conoscenza per comprendere il mercato, i clienti e i processi dell’azienda stessa;
• Knowledge: l’elaborazione dei dati, che una volta raccolti e trasformati in informazioni possono essere organizzati ed elaborati in report a supporto della strategia di business;
• Wisdom: l’inizio dell’innovazione, il vertice della piramide; il momento stesso in cui l‘azienda può basarsi sui dati per sperimentare e applicare la conoscenza per prendere decisioni ed innovare i processi.

Come diventare una data-driven company in 4 step

Per trasformare la propria azienda in una data-driven company è possibile procedere seguendo 4 step fondamentali:

1. Value realization: quantificare cioè il valore apportato dall’uso dei dati al fine di migliorare le prestazioni aziendali e l’esperienza del cliente; dall’aumento della redditività alla riduzione dei costi, a seconda degli obiettivi dell’azienda stessa;
2. Data foundation: realizzare un sistema di raccolta dati di facile accesso per tutti i reparti e tutti i dipendenti. Ne deriverà una decentralizzazione dei modelli aziendali che permetterà di prendere decisioni mirate e veloci;
3. Insight generation: rendere gli insight che derivano dall’analisi dei dati la base di ogni processo decisionale così che ogni scelta risulti consapevole, guidata da algoritmi e sistemi di AI capaci di analizzare le informazioni, riconoscere le tendenze ed offrire, quindi, vantaggio competitivo;
4. Data management e governance: considerare la gestione dei dati e l’organizzazione formale di modelli operativi un unicum sviluppando meccanismi di supervisione dei processi aziendali. Quindi, gestire, analizzare, conservare dati e metadati e integrarli nel business garantendo loro massima sicurezza.