I 6 step per una cultura aziendale Data-Driven

Negli ultimi anni molte imprese, nel loro percorso verso la digitalizzazione aziendale, hanno adottato o stanno iniziando ad approcciarsi a soluzioni di analisi dei dati di vario tipo, le quali consentono di ottenere informazioni di qualità per le decisioni operative, tattiche e strategiche, con l’obiettivo di ottenere un vantaggio cruciale sui propri competitor. Insomma, grazie alle sempre più sviluppate tecnologie, la strategia Data-Driven sta prendendo sempre più considerazione nei piani aziendali. Chi gestisce il business di impresa ha capito che non basta più affidarsi solo alla propria esperienza e al proprio istinto. Ma quali strumenti rendono reperibili e di facile lettura tutti i dati aziendali?

Infrastrutture come i Data Warehouse e i Data Lake permettono di sfruttare il patrimonio dati dell’azienda, rendendolo fruibile agli analisti di business per la realizzazione di modelli di analisi predittiva e di altri strumenti di analisi e visualizzazione. In questo contesto, un fattore che incide sull’efficacia delle soluzioni di Business Intelligence e di Intelligenza Artificiale è sicuramente rappresentato dalla cultura aziendale.

Sviluppare una cultura aziendale che incentivi l’innovazione significa riuscire a creare un ambiente dove ogni dipendente possa esprimere il proprio parere e abbia un margine di autonomia riguardo ai suoi compiti, in modo che possa provare a intraprendere strade alternative per risolvere i problemi che emergono quotidianamente. In questo senso, una cultura Data-Driven è caratterizzata da un processo decisionale che pone l’accento sulla possibilità di sperimentare nuove soluzioni, a patto che esse siano guidate dai dati e non da opinioni o sensazioni.

Un altro elemento cruciale è la possibilità di proporre nuove idee e punti di vista diversi che mettano in discussione aspetti e processi già consolidati. In una cultura improntata all’innovazione, la frase “abbiamo sempre fatto così” non dovrebbe quindi essere usata per troncare a prescindere nuove idee, che potrebbero nascondere un grande potenziale se propriamente considerate. La domanda sorge quindi spontanea: quali sono i fattori che incidono nell’implementazione di una cultura aziendale Data-Driven?

Qui sotto abbiamo elencato i 6 fattori che influenzano in maniera decisiva il passaggio verso la digitalizzazione. Vediamoli insieme.

TOP MANAGEMENT

Il Top Management ha sicuramente un ruolo chiave nell’adozione di una cultura data-driven e deve essere attivamente coinvolto nello sviluppo di una strategia per introdurre gli opportuni cambiamenti senza sconvolgere le dinamiche all’interno dell’impresa. Da un lato, infatti, il “middle management” e i dipendenti potrebbero mostrarsi ostili al cambiamento, contrastando l’adozione di nuovi strumenti e creando potenziali conflitti con nuove figure professionali come i Data Scientists. Dall’altro lato invece, eccessive aspettative circa l’efficacia delle soluzioni di Analytics potrebbero alimentare un sentimento di sfiducia, qualora non si raggiungessero immediatamente i risultati desiderati (è bene ricordare che gli strumenti mostrano la loro efficacia solo nel lungo periodo).

DATI

Forse può sembrare scontato ricordarlo, ma i dati restano sempre l’elemento cardine di qualsiasi strategia data-driven. In questo senso, è necessario capire quali dati si possiedono e quali sono le fonti che li generano, oltre ad assicurarsi di avere adottato le opportune misure per preservare dati di qualità elevata, in modo che riflettano fedelmente la realtà dei fatti.

Questo vale non solo per chi si affaccia per la prima volta a questa prospettiva, ma anche per le aziende che hanno già investito in passato in soluzioni di Business Intelligence e Data Analytics. I dati storici possono ad esempio essere integrati con nuove fonti, sia interne che esterne, ed analizzati attraverso nuovi strumenti.

STRUMENTI

Ogni impresa che desideri orientare la propria cultura verso l’utilizzo dei dati deve dotarsi degli strumenti più opportuni a seconda dei propri bisogni ed obiettivi. Per una realtà di medio e piccole dimensioni esistono ottimi strumenti di visualizzazione come Power BI, InfoBusiness o Qlik per realizzare la cosiddetta "self-service Business Intelligence". In imprese più grandi, con volumi di dati maggiori e necessità più ampie e diversificate è invece essenziale avvalersi anche di strumenti come Data Warehouse e Data Lake, tool di ETL e cubi OLAP, per realizzare un’architettura in grado di essere veramente efficace.

Quando manca una solida struttura alle spalle del front-end possono infatti insorgere diversi problemi, come ad esempio sovraccarichi sul reparto IT (che deve occuparsi di reperire i dati) e problemi di incoerenza fra i dati stessi, potenzialmente in grado di produrre versioni della realtà discordanti che minano alla base la validità della Business Intelligence.

ORGANIZZAZIONE

La maggior parte delle imprese possiede già all’interno del proprio reparto IT personale dedicato a mantenere attiva l’infrastruttura di Business Intelligence. Tipicamente, gli addetti alla BI si occupano di estrarre i dati per produrre report standardizzati, con cadenza mensile o trimestrale, che vengono poi analizzati e presentati dagli analisti di business.

Tuttavia, per aumentare le capacità di Analytics è necessario sperimentare, manipolando i dati per provare a estrapolare insights ed elaborare nuove strategie. In questo senso, per ampliare lo spettro di analisi è indispensabile mettere i dati a disposizione degli analisti e del management, in modo che possano testare autonomamente le proprie idee, senza sovraccaricare di richieste il reparto IT. Questo processo di “democratizzazione” dell’accesso ai dati deve però essere accompagnato da una formazione continua in modo che chi utilizza i dati sia in grado di sfruttarne appieno le potenzialità.

DECISION-MAKING

Una volta che si possiedono tutti gli ingredienti sopracitati, il Decision-Making è dove si rifletterà veramente la nuova cultura data-driven dell’azienda.

In particolare, si assisterà ad un rinnovato processo decisionale, caratterizzato da un ambiente dove il paradigma “test and learn” è la norma. Alcuni esperimenti inevitabilmente falliranno ed in tal caso è necessario non lasciarsi prendere dalla sfiducia ma provare a fare tesoro dei propri errori. Nella cultura data-driven non esistono idee troppo insolite o stravaganti, a patto che esse siano frutto di analisi giustificate dai dati. In un contesto ideale, per ogni problema di business si stabilisce quali dati debbano essere raccolti ed analizzati per trovare la soluzione migliore, in modo da prendere decisioni senza basarsi su opinioni o sensazioni.

MENTALITÀ

Last but not least, l’ingrediente meno tangibile ma forse più importante è essere disposti ad accettare il cambiamento. Modificare la cultura aziendale non è un compito semplice, e anche possedendo tutti gli strumenti non è detto che le persone riescano a mutare la propria mentalità verso un approccio guidato dai dati.

Per far sì che questo accada è importante che i membri dell’azienda capiscano come la cultura data-driven possa incidere sulle performance e trasformare positivamente anche gli aspetti quotidiani del proprio lavoro, migliorando la qualità della vita aziendale e, possibilmente, anche incrementando gli stipendi e i benefit dei lavoratori stessi.

Chiaramente trasformarsi in una azienda data-driven comporta l’impiego di competenze e sforzi non indifferenti. Appoggiarsi a consulenti specializzati sembra la via migliore ma sicuramente dispendiosa. Il motivo è presto detto. Poniamoci questa domanda: quante figure sono necessarie per implementare, ovvero mettere in pratica, una mentalità Data-Driven?

Considerando i punti di cui abbiamo parlato nel paragrafo precedente si rendono necessari diverse tipologie di competenze. Per citare le più importanti:

• Consulenti in progettazione e sviluppo di sistemi di automazione industriale;
• Esperti nella gestione delle infrastrutture tecnologiche e sistemi informatici;
• Consulenti specializzati in contabilità e amministrazione disponibili nel supporto all’utilizzo delle nuove tecnologie adottate;
• Consulenti per la pianificazione di modelli organizzativi efficienti e sicuri, nonché per la sicurezza dei dati informatici.

Avere a disposizione figure di questo tipo e tutte insieme non è facile sia in termini logistici che economici. Un vantaggio che fa la differenza è la possibilità di interagire con un unico interlocutore in grado di mettere a disposizione tutte queste competenze.

Per tale motivo, Siatec si pone come una delle più accreditate partner per le aziende che intraprendono un percorso di trasformazione digitale. Perché?

Siatec è parte del gruppo IMteam, una holding territoriale che mette a disposizione tutte le competenze elencate sopra, semplificando le interazioni con il cliente, che a questo punto si interfaccia con una sola entità in grado di fornire qualsiasi tipo di supporto:

• Siatec fornisce soluzioni in ambito Sistemi Gestionali Aziendali e Sistemi di Automazione Industriale;
• TeamQuality si occupa di Gestione di Sistemi e Infrastrutture IT e crea Software personalizzati, su misura per il cliente;
• GRC è l’azienda di consulenza per la progettazione e realizzazione di Sistemi di Gestione e di Modelli Organizzativi efficienti e sicuri.

Oggi la digitalizzazione aziendale e dei suoi processi è necessaria per rimanere competitivi sul mercato e raggiungere un modello organizzativo efficace. Il nostro gruppo è in grado di gestire qualsiasi progetto che implichi una collaborazione tra professionisti di settore, se sei interessato visita i nostri siti cliccando ai link sopra oppure attraverso il sito di IMteam.

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siatec.comunicazioni@imteam.it

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