In questo articolo che vi proponiamo integralmente, Maria Grazia Baragioli, Chief Data Intelligence Officer di Abstract, spiega come ottenere il massimo valore dai dati con la Data intelligence.
Buona lettura.
Da semplice necessità operativa, con la digitalizzazione della vita sociale ed economica, i dati sono diventati un fattore strategico per ogni organizzazione, pubblica o privata.
Una gestione consapevole consente di rendere più efficaci ed efficienti i processi aziendali, garantendone allo stesso tempo il pieno controllo. Ma quali sono le metodologie e gli strumenti tecnici a disposizione? E come sceglierli in base ai diversi contesti?
Per fare buon uso dei dati, occorre affiancare alle capacità tecnologiche un’adeguata conoscenza del proprio business. Fissare gli obiettivi strategici dell’organizzazione e definire i piani operativi necessari a conseguirli sono i passaggi preliminari per costruire sistemi di pianificazione e controllo efficaci. Tali sistemi hanno poi la necessità di disporre e analizzare i dati raccolti quotidianamente nei diversi contesti (produzione, logistica, vendite, marketing).
Ed è qui che entrano in gioco gli esperti di Data Intelligence.
Il concetto di Data Intelligence fa riferimento alla comprensione dell’insieme di componenti logiche e tecniche che consentono l’acquisizione dei dati interni ed esterni a un’organizzazione, la loro archiviazione, la loro analisi finalizzata alla descrizione e comprensione dei fenomeni aziendali, lo sviluppo di modelli analitici rivolti ad approfondire le logiche di funzionamento di specifici aspetti della realtà, l’uso di tali analisi a supporto dei processi aziendali e lo sviluppo di rappresentazioni ‘sintetiche’ del comportamento di una organizzazione allo scopo di guidarla consapevolmente.
Come ottenere vantaggi reali dall’uso dei dati
Le aziende raccolgono da sempre dati relativi alle proprie attività per trasformarli in informazioni, necessarie a fare valutazioni e previsioni riguardo all’ecosistema di clienti, competitor e norme in cui operano.
Per farlo, usano strumenti tecnologici e metodologie che consentono di tracciare in dettaglio tutti gli eventi relativi ai diversi processi aziendali, immagazzinando enormi quantità di dati in forma strutturata o meno. Quando la raccolta dei dati è particolarmente estesa in termini di volumi, velocità e varietà e richiede tecnologie e metodi specifici per la loro gestione, si parla di “Big Data”.
Per farne un uso intelligente, occorre quindi seguire tre semplici regole:
- definire in modo preciso i casi d’uso in cui utilizzare i dati, che devono essere funzionali agli obiettivi tattici e strategici di un’organizzazione già fissati in anticipo. Se disporre di molti dati è un vantaggio, comporta infatti anche il rischio di una scarsa focalizzazione sui risultati che servono davvero;
- identificare le tecnologie e le metodologie più adeguate rispetto ai casi d’uso identificati, ricordando che non saranno necessariamente quelle allo “state of the art”;
- affidarsi a partner competenti che hanno maturato una lunga esperienza sul campo: è importante che teoria e pratica siano correttamente bilanciate.
Abstract opera da oltre vent’anni in diversi settori merceologici, coprendo in termini di competenze, anche funzionali, la quasi totalità dei processi aziendali (Produzione, Logistica, Finance, Compliance, HR). Operando anche in materia di digital transformation e gestionali ‘classici’ (ERP), è in grado di comporre gruppi di lavoro con competenze diversificate, che possono affrontare lo sviluppo di soluzioni ibride, che mettano insieme esigenze transazionali e analitiche.
In Abstract l’area che si occupa di data intelligence è organizzata in cinque centri di competenza, per un totale di circa 150 persone. Ogni competence center è costituito da esperti delle metodologie e delle tecnologie specifiche del proprio settore e con conoscenze in ambito funzionale. L’obiettivo, infatti, non è avere la soluzione tecnica più all’avanguardia, ma risolvere un problema di business nel modo più adeguato in termini di risultati e costi. E ciò è possibile solo avendo collaboratori che sanno declinare la tecnologia rispetto alle reali esigenze del cliente.
Dal data management al reporting
I dati sono storicamente la base su cui basare la conoscenza dei fenomeni e quindi le decisioni da assumere. Oggi, nell’attuale economia digitale, sono diventati un fattore economico per la produzione di beni e servizi digitali, assumendo un valore essenziale per le aziende. Tale ruolo centrale e mission-critical rende necessario un solido sistema per la loro gestione in ogni organizzazione.
Il Data Management è il processo che consente di raccogliere, conservare e utilizzare i dati in modo sicuro, efficiente ed economico. Aiutando a ottimizzare l’uso dei dati nel rispetto di policy e regolamenti, una strategia di data management è essenziale dal momento che le organizzazioni si basano sempre di più su asset immateriali per creare valore.
Le organizzazioni raccolgono dati per trarre informazioni, valutazioni e stime riguardo al contesto aziendale proprio e del mercato cui partecipano. Si avvalgono perciò della cosiddetta Business Intelligence, che ricomprende sia i sistemi di raccolta dei dati finalizzati ad analizzare il passato o il presente per capire le cause dei problemi o le ragioni delle performance ottenute, sia i sistemi rivolti a stimare e simulare scenari futuri.
App, Data Science e pianificazione
L’uso di applicazioni analitiche su dispositivi mobili può risultare determinante soprattutto per quei processi che richiedono un presidio continuo degli eventi, come l’osservazione in tempo reale dei contatti e delle vendite presso gli store, le azioni di proximity marketing, l’audit dei processi e la gestione delle frodi.
Fondamentale è poi il ricorso alla Data Science, la specialità interdisciplinare che utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre valore dai dati. I data scientist combinano le competenze in varie discipline (statistica, informatica, economia aziendale), per analizzare i dati raccolti dalle più diverse fonti.
La Data Science mostra i trend e produce insight, che le aziende possono usare per prendere decisioni più consapevoli e creare prodotti e servizi innovativi. I dati costituiscono la base del cambiamento, ma il loro valore deriva dalle informazioni che si possono ottenere e in base alle quali agire.
