Avere un approccio data-driven significa far fruttare il tesoro dei Big Data nelle imprese e utilizzare in modo efficace i dati nel processo decisionale. Nel marketing, per esempio, l’analisi dei dati dei clienti (Customer Analytics) è ormai prassi comune per diverse organizzazioni perché permette alle attività di Digital Marketing di trainare la crescita dell’azienda, costruendo relazioni più significative e durature con i clienti.
Indice degli argomenti
Cosa significa data-driven company: un approccio basato sui dati
Le aziende data-driven sono quelle che considerano la gestione dei dati (Data Management) non come un fattore tecnico, ma come un pilastro strategico del business. Essere data-driven significa farsi guidare dai numeri, avere un approccio basato sui dati, per prendere decisioni informate, basate su fatti oggettivi e non su sensazioni personali.
La trasformazione in data-driven company non può dunque avvenire con la sola tecnologia, ma con un percorso di Change Management in grado di portare la cultura del dato a tutti i livelli aziendali.
Oggi i CEO e i manager hanno bisogno di informazioni che li aiutino a capire cosa riserva loro il futuro. Avere a disposizione dati corretti, freschi e rilevati con frequenza è fondamentale. In un mondo così veloce, non basta rivolgere l’attenzione al passato, all’analisi di metriche e KPI basati su serie storiche, alla generazione di statistiche e report a consuntivo per effettuare analisi dei dati sui comportamenti degli utenti o per individuare problemi tecnici o eventi critici.
Pensiamo ad esempio alla gestione in tempo reale di macchinari industriali connessi per la manutenzione predittiva, applicata nel caso dell’Industria 4.0, o alle transazioni finanziarie e alle assicurazioni, dove l’analisi dei dati serve a individuare le frodi o, ancora, al marketing, dove è necessario ormai anticipare i comportamenti del consumatore conoscendo i suoi gusti.
Un esempio di eccellenza è Spotify, che, con il suo sistema di suggerimento dei brani basato sull’analisi delle preferenze, è una delle aziende più note per avere investito notevoli risorse nel data-driven Decision Making. Si tratta di un approccio che applica a tutta l’organizzazione, avendo creato al suo interno team di dipendenti completamente dedicati allo sviluppo di una piattaforma che raccoglie e analizza dati in modo automatico. Allo stesso modo, Netflix e Amazon Prime propongono contenuti video sulla base di sofisticati algoritmi che tengono conto delle preferenze degli utenti.
Cos’è e come adottare una strategia aziendale data-driven
Una volta compreso cos’è il modello data-driven, sorge spontanea una domanda: quali dati occorrono? Il lavoro preliminare da fare è osservare e comprendere processi e comportamenti e trovare il modo migliore di quantificarli e misurarli, individuando ciò che è realmente importante per ciascuno. Ad esempio: quanti clienti, quando comprano, quante transazioni, quanto spendono. Ma anche quanti anni hanno, quando è il loro compleanno, che personalità hanno.
Una volta individuati i dati significativi, le aziende devono raccogliere i dati, governarli, proteggerli e analizzarli, il che implica la comprensione del ruolo che giocano Intelligenza Artificiale e Machine Learning, IoT e Advanced Analytics nella gestione di grandi volumi di dati, i cosiddetti Big Data. Occorre dunque una Data Strategy.
L’importanza dei KPI nelle strategie data-driven
Una strategia data driven richiede di partire con la misurazione sin dalle battute iniziali di un progetto: recuperare i dati in un secondo momento non è la strada migliore.
I dati devono essere parte integrante della strategia competitiva, considerando quinti il contesto macroeconomico, i benchmarking con l’industria di riferimento, il modello di business aziendale. Partendo da qui, si possono implementare e misurare le azioni che permettono di comprendere la posizione competitiva aziendale ed i bisogni dei clienti. In altre parole, il focus su dati, numeri e misure quantitative non dovrebbe sostituire il valore della visione.
La cultura del dato passa anche attraverso la sicurezza. Alle aziende servono infrastrutture potenti e affidabili e che la gestione intelligente del dato non potrà trattare la Data Protection come un extra ma come un importante pilastro del business stesso.
Le fonti di dati: quali prendere per fare analisi davvero utili
Escludendo la funzione Finance, che è da sempre la prima fonte di dati per la gestione aziendale, l’ambito dove la trasformazione data-driven è più rilevante oggi è il Marketing, con l’obiettivo di prevedere i comportamenti dei clienti e aumentare le vendite personalizzando le proposte sulle singole preferenze. Secondo uno studio condotto da Marketing Charts, nel Marketing continuano ad aumentare le fonti di dati: in media sono passate dalle 8 del 2021 a 15, e tra queste le più comuni sono CRM, ERP, eCommerce, Contact Center, sito Web e Mobile App. Si prevede che diventeranno 45 nel 2027.
Anche per la Direzione HR l’approccio data-driven sta diventando una priorità di innovazione. Gestire e analizzare dati relativi al personale aiuta a fornire un maggiore supporto decisionale e strategico in termini di acquisizione, gestione, sviluppo e retention delle persone.
I dati da trasformare poi in informazioni utili per la Direzione HR sono ad esempio quelli di performance, tassi di retention e turnover, contributi social media, risultati delle survey di clima, leadership and competence assessment.
In ambito industriale, ovvero in produzione e nella Supply Chain, l’Internet of Things, che rende ogni oggetto un dispositivo connesso e comunicante, ha creato innumerevoli opportunità legate all’accesso a nuove fonti di dati. I sensori sono in grado di inviare informazioni in tempo reale e i tag tengono traccia di ogni spostamento. Ciò sta determinando nuove esigenze sul piano della gestione dei dati stessi, sia in termini infrastrutturali che analitici.
Il valore di una cultura del dato
Le imprese devono sviluppare una cultura aziendale centrata sull’utilizzo dei dati, sulla collaborazione con i dati e sull’innovazione con i dati, rendendo questa cultura una componente della propria identità. Ne è convinta anche società globale di ricerca IDC che conia anche il termine intelligenza aziendale per definire la capacità di un’organizzazione di sintetizzare le informazioni di cui ha bisogno per apprendere, applicando la conoscenza risultante su larga scala.
I tre aspetti dell’intelligenza aziendale
L’intelligenza aziendale si articola in tre aspetti: la capacità di sintetizzare le informazioni è il processo di conversione dei dati in informazioni e poi in conoscenza; la capacità di apprendere si riferisce alla consapevolezza e alla comprensione delle relazioni tra le varie informazioni e conoscenze precedentemente sviluppate, nonché la loro applicazione a un particolare problema; l’applicazione della conoscenza su larga scala è il supporto decisionale a tutti i livelli aziendali, dai dirigenti ai lavoratori, fino alle macchine attraverso strumenti di automazione.
Tuttavia, sebbene la spesa per servizi e soluzioni di analisi e gestione dei dati continuerà a crescere con un tasso a due cifre, IDC rivela che soltanto il 29% delle organizzazioni intervistate afferma di essere “molto preparata” ad affrontare le sfide sul fronte dei dati nel prossimo futuro.
Il maggior freno alle iniziative aziendali sui dati è rappresentato da ostacoli a livello culturale, e non tecnologico, per il 90% delle imprese. Il rischio, conclude IDC, è che se le aziende non saranno in grado di controllare la crescita dei dati, la capacità di analisi e il proliferare di silos decisionali sperimenteranno un raddoppio della povertà d’attenzione, con l’incapacità di separare i segnali dal rumore, ovvero di apprendere e trasformare la conoscenza in un vantaggio competitivo.
Come individuare i dati significativi per il proprio business
Come anticipato, ogni azienda deve saper individuare i dati significativi per il proprio business in ogni ambito applicativo.
Le aziende più avanzate sono oggi in grado di acquisire e analizzare i dati in tempo reale, nel momento stesso in cui si generano, per creare proiezioni e ipotesi che, grazie all’applicazione di algoritmi di Machine Learning, sono sempre più precise e veritiere. Si parla in questo caso di Advanced Analytics, tecnologie che permettono di utilizzare i dati non solo in modalità descrittiva, come avveniva nei tradizionali sistemi di Business Intelligence, ma anche in modalità predittiva e prescrittiva, anticipando problemi e comportamenti, bisogni e tendenze.
Data-Driven AI: il futuro dell’intelligenza artificiale basata sui dati
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha registrato progressi straordinari, grazie soprattutto all’approccio data-driven. Questo paradigma si basa sull’uso massivo dei dati per addestrare modelli di Machine e Deep Learning, consentendo alle macchine di apprendere dai pattern e migliorare le loro prestazioni nel tempo. Ma cosa significa davvero AI data-driven e come sta impattando sulla tecnologia e il business?
Cosa si intende per Data-Driven AI?
L’AI data-driven si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale che dipendono in larga misura dall’analisi di grandi quantità di dati. A differenza di modelli basati su regole fisse o conoscenze predefinite, questi sistemi imparano dalle informazioni fornite, adattandosi e ottimizzando continuamente le loro prestazioni.
Le tecnologie chiave che rendono possibile l’AI data-driven includono:
- Big Data: L’enorme volume di dati provenienti da fonti come social media, sensori IoT, transazioni finanziarie e molto altro.
- Machine Learning (ML): Algoritmi che apprendono dai dati per identificare schemi e fare previsioni.
- Deep Learning: Reti neurali profonde che simulano il funzionamento del cervello umano per riconoscere immagini, testi e segnali audio.
I benefici dell’AI Data-Driven
L’adozione dell’AI basata sui dati porta numerosi vantaggi, tra cui:
- Maggiore accuratezza: i modelli addestrati su grandi dataset possono raggiungere livelli di precisione superiori rispetto ai metodi tradizionali.
- Personalizzazione avanzata: aziende come Netflix e Amazon, ma anche un numero crescente di realtà più piccole, usano l’AI data-driven per offrire suggerimenti personalizzati ai loro utenti.
- Automazione intelligente: l’AI può migliorare i processi aziendali automatizzando compiti complessi come il Customer Care e la gestione delle Supply Chain.
- Decisioni basate sui dati: l’AI fornisce insight strategici basati su analisi predittive, aiutando le imprese a prendere decisioni informate.
