Home Big Data Agilità di business, le tre domande da porsi sui dati

Agilità di business, le tre domande da porsi sui dati

Negli ultimi mesi, l’importanza dell’agilità è stato un argomento molto discusso in termini di business.

Sebbene comprensibile visti i grandi cambiamenti necessari in pochissimo tempo a causa dello scoppio della pandemia, si potrebbe pensare che sia solo durante i periodi di grande cambiamento che le aziende debbano concentrarsi su questa agilità.

In realtà, l’agilità è una caratteristica da sempre fondamentale per il successo del business. Nessuna azienda è immune dal rischio di diventare ridondante: essere flessibili diventa essenziale per gestire i cambiamenti del mercato, l’innovazione tecnologica o persino i mutamenti nelle pratiche lavorative.

Molte aziende che hanno ottenuto successo a livello mondiale si caratterizzano proprio per l’agilità dimostrata: pensiamo a Netflix, che inizialmente inviava fisicamente i DVD (sono in pochi a ricordarlo) e che ora definisce i canoni dello streaming, per far fronte al cambiamento delle abitudini dei consumatori. Cambiamento che invece non hanno affrontato  competitor come Blockbuster, con destino ben diverso.

Sia che si tratti di rispondere a cambiamenti negli ambienti di lavoro, che di prevedere tendenze a lungo termine relative ai clienti, l’agilità resta alla base della capacità di un’azienda di evolversi e adattarsi per proteggere e migliorare performance e produttività.

Decisioni istintive di business

Tuttavia, l’adozione di un approccio agile non è priva di rischi. E questi sono avvertiti in modo più acuto negli scenari mutevoli, come quello attuale, ci spiega James Fisher, Chief Product Officer di Qlik.

Infatti, situazioni di questo tipo mettono in luce il modo in cui vengono prese le decisioni, dal momento che il 71% dei leader aziendali si affida spesso al proprio istinto per prendere decisioni, mettendo a rischio il cambiamento di rotta e portando la propria azienda su una strada completamente sbagliata.

James Fisher, Chief Product Officer di Qlik

Per prendere con agilità e sicurezza decisioni che migliorino la produttività e le performance, è fondamentale capire veramente le circostanze in cui si opera, e questo può essere ottenuto solo attraverso l’accesso e l’analisi di dati precisi, puliti, affidabili e tempestivi.

Dati insufficienti, decisioni sbagliate

Una ricerca condotta da Qlik in collaborazione con Idc ha messo in luce i problemi significativi e pervasivi che le organizzazioni, a livello globale, devono affrontare nel creare una forte pipeline di dati che identifichi e prepari i dati grezzi per le analytics.

Oltre metà (57%) delle aziende interpellate ritiene di aver trovato e catturato la maggior parte (70%+) dei set di dati di valore prodotti all’interno dell’organizzazione, ma viene poi segnalata diffusamente la difficoltà nell’acquisizione e nell’elaborazione dei dati stessi.

Eppure, quando si lavora nella giusta direzione i risultati sono concreti: è stato dimostrato che investimenti di successo nel data management e nelle analytics migliorino sia la produttività che le performance. Infatti, tre quarti delle organizzazioni hanno riferito che efficienza operativa, ricavi e profitti sono migliorati in media del 17%.

Secondo Fisher sono tre le considerazioni chiave per le organizzazioni che cercano di migliorare la propria capacità di utilizzare le analytics per un approccio all’agilità basato sui dati, che promanano da altrettante domande che deve farsi un’azienda per definirsi data driven.

Ti fidi dei dati?

Pur con l’obiettivo di diventare un’azienda davvero data-driven, spesso non si mettono in discussione i dati come si dovrebbe e, di conseguenza, si prendono decisioni basate su insight imprecisi.

Prima di utilizzare l’analisi dei dati per prendere decisioni realmente informate, è importante chiedersi se i dati di partenza rientrino in una delle comuni trappole che influiscono sulla loro affidabilità. Sono completi? Corretti? Sicuri? Nella nostra indagine, i leader aziendali citano proprio queste come le principali sfide che hanno dovuto affrontare nell’acquisizione e nell’elaborazione dei dati grezzi (40%, 42% e 38%).

È anche importante chiedersi quali siano i migliori dati su cui basarsi per prendere decisioni. Quasi tutte le organizzazioni globali (94%) fanno fatica a identificare le fonti di dati potenzialmente preziose. Proprio questa è l’area della pipeline dei dati in cui un quarto delle aziende programma di fare i maggiori investimenti nei prossimi 12 mesi. Capire quali sono i dati in possesso della vostra organizzazione è l’unico modo per assicurarsi che stiate utilizzando le migliori informazioni a vostra disposizione per prendere decisioni.

Ti stai muovendo abbastanza velocemente?

Non è sufficiente disporre dei dati, è anche necessario accertarsi che siano aggiornati e pertinenti al momento in cui si prende la decisione. Quasi un terzo dei leader aziendali riferisce che non disporre in tempo dei dati è uno dei motivi più comuni per cui i progetti di analytics falliscono.

In passato, ottenere l’accesso a dati pronti per l’analisi da alcune fonti (come ad esempio dati transazionali da sistemi ERP o CRM) poteva richiedere dai sei ai nove mesi, a causa dell’ingombrante processo di estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) – oggi però non è più necessario attendere tanto.

Con il Change Data Capture (CDC), le organizzazioni possono trasmettere informazioni in tempo reale, indipendentemente dalla fonte o dallo schema, a data warehouse o piattaforme basate su cloud, dove possono essere preparati e forniti automaticamente per le analytics. Questo processo riduce da mesi a minuti il tempo necessario per trasformare i dati da grezzi a pronti per l’analisi.

Il team è stato istruito all’utilizzo dei dati?

Garantire che il vostro team abbia le competenze per decidere in modo informato è parte integrante della transizione verso un processo di decision making agile e trasversale all’intera azienda. Infatti, la necessità di migliorare la formazione dei collaboratori è stata votata dai leader aziendali come la seconda area più critica per il successo dei progetti di analisi dei dati.

Questo non è forse sorprendente se si considera che solamente il 21% della forza lavoro globale ha piena fiducia nelle proprie competenze in materia di data literacy e, se sopraffatti dai dati, i dipendenti riferiscono di aver trovato metodi alternativi per completare l’attività senza utilizzare i dati (36%) o per portarla a termine completamente (14%).

Educare e porre il proprio team in condizione di comprendere e mettere in discussione i dati è fondamentale per identificare le opportunità di aumentare l’efficienza operativa e la produttività, oltre che per identificare nuove tendenze, che consentiranno alla vostra azienda di diventare veramente agile.

Probabilmente, conclude Fisher, non esiste una sola azienda al mondo che non abbia dovuto prendere decisioni agili in risposta alla crisi pandemica. Eppure, di queste aziende, quante possono affermare con certezza di essersi basate su insight affidabili?

È importante che le aziende imparino da questi ultimi mesi di rapida agilità, comprendendo dove si trovano le perdite nella loro pipeline di dati che impediscono che tali decisioni siano supportate dai dati.

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