Data Driven Management: prendere decisioni basate sui dati
Le nuove tecnologie e la digitalizzazione dei processi aziendali stanno dando una forte spinta all’innovazione. La velocità di implementazione di queste nuove tecnologie, però, non sempre è in sintonia con le esigenze dell’innovazione stessa. La riprogettazione dei modelli organizzativi attraverso nuove tecnologie richiede che una gestione strategica dei dati venga applicata per migliorare il processo decisionale e per indurre insights strategici e innovativi.
In questo contesto, il Data driven management suggerisce la necessità di rinnovare e ripensare le pratiche di business attraverso i dati, considerati l’asset strategico principale di un processo decisionale più efficace per sfidare la complessità del contesto in cui il business opera.
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Che cos’è il Data Driven Management: parte di una cultura basata sui dati
Il Data-Driven Management (Gestione basata sui dati) è un approccio manageriale che si basa sull’uso sistematico dei dati e delle analisi per prendere decisioni informate e guidare le attività aziendali.
In altre parole, si tratta un processo in cui le decisioni aziendali vengono prese principalmente in base alle evidenze empiriche e alle analisi dei dati raccolti. Si dà priorità ad elementi concreti, metriche e dati per orientare il processo decisionale aziendale in linea con obiettivi, scopi e iniziative.
Il concetto di data driven non si ferma però alla gestione: il suo pieno potenziale emerge quando diventa una cultura diffusa a livello aziendale e il valore del dato viene promosso in ogni parte dell’organizzazione. Tutti, dal business analyst, al sales manager all’HR specialist, sono in grado di prendere decisioni migliori con i dati, quotidianamente.
Essere un’azienda data driven significa utilizzare i dati per prendere decisioni migliori.
Secondo alcuni ricercatori, l’adozione dell’analisi dei dati porterebbe ad un processo decisionale migliore e più veloce, una maggiore produttività e costi minori. Le decisioni basate su analisi approssimative e l’utilizzo dei data analytics sono elementi percepiti come chiave di differenziazione.
Le aziende però fanno fatica ad abbracciare appieno questa gestione basata sui dati: nonostante l’impiego di strumenti di Business intelligence sia ormai molto diffuso, troppe decisioni vengono ancora prese secondo intuizioni, supportate da ’esperienza e argomentazioni quali “abbiamo fatto così anche l’anno scorso”, o peggio “facciamo così da vent’anni”.
Le sfide del Data Driven Management
Nonostante “Data is the new oil”, molte aziende ancora faticano a sfruttare appieno il potenziale dei dati. Tra gli altri, un recente report di Wakefield (link esterno), mostra come le aziende si trovano di fronte ad alcuni ostacoli nel valorizzare i propri dati e accelerare la trasformazione digitale dell’azienda:
- Spostamenti lenti e inefficienti dei dati verso il cloud che provocano ritardi nella gestione e nell’analisi dei dati.
- Accumulo eccessivo di dati: Vengono accumulati più dati di quanti se ne riescano a gestire. Inoltre, solo le competenze tecniche non sono più sufficienti a riconoscere dati inaccurati, influenzati da bias o inadatti per le analisi: è necessario anche l’expertise specifica di settore.
- Focus esclusivo sulla tecnologia: Il processo data driven viene spesso considerato come un fattore di dominio solo tecnologico e non vengono coinvolte le persone che usano e creano i dati.
- Le intuizioni basate sull’esperienza personale sono ancora valorizzate a causa della scarsa alfabetizzazione sui dati all’interno delle organizzazioni.
- La mancanza di competenze tecniche tra i dipendenti (43%) impediscono ai dati di essere sfruttati fino in fondo al loro potenziale.
Queste sfide stanno ostacolando i progetti di innovazione, che coinvolgono praticamente ogni settore aziendale: ottimizzazione dei prodotti e dei servizi, aumento dell’efficienza operativa, miglioramento del servizio clienti, informazioni per la pianificazione dei prodotti, analisi predittive e, soprattutto, monetizzazione dei dati nel cloud per creare nuovi flussi di entrate.
Le soluzioni per un futuro data driven: cultura, competenze e tecnologie
L’approccio strategico al Data-Driven Management (Gestione basata sui dati) è intrinsecamente legato a una cultura aziendale che abbraccia l’apprendimento continuo e la sperimentazione. Questa cultura deve essere fondata su una distribuzione orizzontale del potere, volta a minimizzare i conflitti e a garantire che i dati siano veramente una guida strategica per l’azienda.
- Fiducia e organizzazione aperta: le aziende orientate ai dati sono aperte e trasparenti e i dati sono democratizzati e accessibili. L’accesso ai dati può avvenire attraverso report statici e dashboard, ma può anche essere attivo, tramite strumenti di business intelligence ed estendersi al dato grezzo Questo livello di accesso implica molta fiducia: l’azienda deve essere fiduciosa che i dati non vengano abusati, divulgati ai competitor o usati per fini politici, ma piuttosto che siano utilizzati correttamente per contribuire al benessere dell’azienda stessa.
- Ampia alfabetizzazione sui dati: Oltre agli analisti, anche i manager e tutti coloro coinvolti nelle decisioni aziendali devono avere delle conoscenze di base sui dati. Questo implica non solo la comprensione degli strumenti di visualizzazione, business intelligence e statistica, ma anche la capacità di apprezzare il valore dei dati e di comunicarne efficacemente la rilevanza.
- Organizzazione orientata alla discussione inclusiva: Una cultura data-driven promuove un ambiente di lavoro in cui tutti hanno una voce e sono incoraggiati a porre domande, mettere in discussione ipotesi e supposizioni, e suggerire miglioramenti o test aggiuntivi. La discussione che fa parte del processo decisionale dovrebbe essere neutrale, senza essere provocatoria o conflittuale: riguarda i dati, non le persone.
- Data Leadership. Le aziende data driven richiedono, banalmente, una forte leadership dei dati. Una leadership che ispira e che promuove una cultura dei dati, che guida e supporta in modo attivo tutti gli aspetti della creazione di valore del dato, dall’acquisizione, all’utilizzo che ne viene fatto per prendere una decisione.
- Data Stack. Senza tecnologia, tutto questo non esiste. La gestione data driven ha bisogno di essere supportata da una serie di strumenti per gestire tutto il ciclo di vita del dato: un data stack. Un Data Stack rappresenta l’insieme completo di strumenti, piattaforme e tecnologie utilizzate per acquisire, archiviare, elaborare, analizzare e visualizzare i dati all’interno di un’organizzazione. Un data stack moderno tipicamente include: database relazionali, database NoSQL, motori di ricerca, sistemi di gestione di flussi di dati (ad esempio Apache Kafka), un sistema di archiviazione distribuita (come Hadoop HDFS), un framework di elaborazione dei dati (come Apache Spark), un sistema di archiviazione dei dati (come Amazon S3), e strumenti di analisi dei dati (come Tableau o Power BI).
Come oggi, sempre di più nel futuro le aziende data driven saranno in grado di prendere decisioni più rapide ed efficienti, basate su dati accurati e analisi approfondite, riducendo al minimo il rischio di errori costosi. L’ottimizzazione dei prodotti e dei servizi sarà guidata dal feedback dei clienti e dalle tendenze del mercato identificate attraverso dati affidabili e fonti attendibili. L’efficienza operativa sarà migliorata grazie alla capacità di analizzare i processi e individuare aree di miglioramento. Il Data-Driven Management rappresenta la chiave per un processo decisionale sostenibile e supportato dall’evidenza.
