I dati sono un driver per dar vita a strategie performanti. Tre punti di partenza.

Oggi si parla in modo ossessivo di big data e analytics e sono diventati un must per le organizzazioni. Ma l’errore che spesso si commette è quello di guardare a questi strumenti semplicemente come a veicoli per collezionare i dati, anziché come a driver strategici per lo sviluppo dell’impresa, indispensabili per prendere decisioni e dare vita a strategie performanti.

Pertanto se le organizzazioni vorranno riuscire a muoversi in questo enorme panorama di numeri, dovranno rivedere le proprie strategie di gestione delle informazioni.

Ma quali sono i passi fondamentali per attuare una strategia di business data-driven?

 

 

  1. Individuare i dati utili.

Innanzitutto, le aziende devono essere in grado di gestire dati provenienti da molteplici fonti. Un universo di dati molto esteso, come quello che si è sviluppato nel corso degli ultimi anni, se da un lato consente una visione più completa e al contempo dettagliata della situazione aziendale, dall’altro richiede la capacità di scegliere i dati giusti. Spesso questi dati sono già presenti in azienda, ma i dirigenti non riescono ad individuarne il valore potenziale. Altre volte invece è necessario uscire dalla confort-zone all’interno della quale abitualmente li reperiamo ed esplorare fonti esterne e nuove, dati non tradizionali e non strutturati, come quelli forniti dai social media. Pertanto, dato un volume di dati così ampio, i leader aziendali dovranno definire, con il supporto del reparto IT, una strategia d’approccio alle informazioni, che consenta di identificare facilmente i dati più importanti da utilizzare nell'analisi.

  1. Costruire modelli di analisi ad hoc, orientati al miglioramento delle prestazioni.

I dati sono essenziali, ma scegliere il modello di analisi più adatto alle nostre esigenze può fare la differenza. Un’adeguata analisi dei big data consente ai manager di prevedere e ottimizzare i risultati e rappresenta per l’azienda una fonte di vantaggio competitivo da non sottovalutare. L’approccio più efficace alla scelta di uno specifico modello di analisi infatti, non parte dall’esame dei dati, ma piuttosto dall’individuazione di un’opportunità di business e dalla determinazione del modello più adatto a raggiungere l’obbiettivo, anche in termini di usabilità da parte delle funzioni preposte all’analisi.

  1. Trasformare la cultura organizzativa aziendale.

Scegliere i giusti dati ed individuare il modello di analisi più adatto al raggiungimento degli obbiettivi aziendali, potrebbe non essere sufficiente ad implementare con successo una strategia data-driven. L’utilizzo di big data e analytics richiede infatti anche un cambiamento organizzativo all’interno dell’azienda e coinvolge la cultura e le capacità dell’organizzazione. Da un lato i progettisti dei modelli di analisi dovranno comprendere come i dirigenti aziendali sviluppano le proprie decisioni, per creare strumenti ad hoc, che facilitino e velocizzino i processi decisionali, dall’altro le aziende dovranno provvedere ad aggiornare le proprie capacità analitiche interne con attività di formazione e ridefinizione dei ruoli.

Attualmente le organizzazioni sembrano aver compreso il potenziale che un’adeguata analisi dei big data potrebbe fornire in termini di sviluppo di nuove opportunità di business e sempre più aziende adottano strumenti e metodologie operative in grado di sviluppare nuovi prodotti e servizi, di migliorare l’efficienza operativa riducendo i costi e di ottimizzare il processo decisionale attraverso modelli di analytics. La tua azienda è tra queste?

 

Il sito utilizza solo cookie tecnici e di analisi per il corretto funzionamento e vengono utilizzati cookie di terze parti. A seguito della normativa UE siamo obbligati a chiedere il vostro consenso. Si prega di accettare i cookies per il caricamento delle informazioni, proprio come qualsiasi altro sito su Internet. Utilizzando il nostro sito web si accetta la nostra Privacy Policy e Termini di servizio. Per saperne di più sui cookie che utilizziamo, vedere la pagina Privacy