Aziende data-driven: trovare il tesoro nascosto nei dati aziendali
Introduzione
Un’azienda può dire di vantare un buon livello di governance del dato quando:
- Gli utenti all’interno dell’azienda sono in grado di reperire agevolmente le informazioni
- I dati utilizzati sono aggiornati e accurati
- I risultati delle analisi e i KPI calcolati sono precisi e affidabili
- Gli utenti sono consapevoli di quali dati vadano consultati per risolvere uno specifico problema
Se almeno queste condizioni sono verificate, vuol dire che l’organizzazione dispone delle fondamenta per poter estrarre valore dal dato.
Tuttavia, per mettere il dato al servizio del business, ciò non è sufficiente: è necessario, infatti, chiarire dove e come l’evoluzione del business stia spingendo per rinnovare l’offerta e/o operare con maggiore efficienza: solo a fronte di una chiara visione e di una strategia di evoluzione e trasformazione del business, infatti, è possibile lavorare sulla valorizzazione del dato.
In questo articolo anticiperemo come sia possibile ottenere vantaggio competitivo per la propria azienda migliorando l’utilizzo dei dati in base alla Business Strategy.
Per farlo, cercheremo innanzitutto di fornire il nostro punto di vista sul motivo per cui i dati sono, ad oggi, un argomento tanto discusso; successivamente, ci focalizzeremo su quanto (e quando) sia importante intervenire con investimenti mirati ed efficaci.
Abbiamo, infatti, ideato un percorso strutturato per indirizzare le aree di intervento prioritarie e le relative tempistiche di attuazione: ti interesserebbe un confronto più ampio sull’argomento?
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Sommario:
- I dati: moda del momento o vero e proprio asset aziendale?
- Le priorità di investimento per migliorare la gestione del dato non sono uguali per tutti
- Digital Vortex e Data Value Index: due elementi da considerare prima di investire in Data Strategy e Data Governance
- Compila il Data Value Index per ricevere, entro una settimana, il report personalizzato!
- Gestione del dato e strategia di utilizzo dei dati: cosa vuol dire nella pratica?
I dati: moda del momento o vero e proprio asset aziendale?
Considerando che la necessità di elaborare dati e informazioni da parte delle aziende è un’esigenza nata ben prima dell’era digitale, è naturale chiedersi se parlare di gestione e strategia del dato sia solo una moda del momento.
Tuttavia, bisogna ricordare che il rapporto tra aziende e dati ha subìto un radicale cambiamento rispetto al passato.
Ad oggi, infatti, abbiamo assistito ad un incremento esponenziale non soltanto della mole, ma anche della velocità con cui disponiamo di nuovi dati. Per dare un’idea del fenomeno, si pensi che ogni giorno generiamo circa 3 Exabyte (1018 Byte) di informazioni1: volume inimmaginabile nel 1986, quando l’intero universo digitale ne contava all’incirca 281 Petabyte (1015 Byte)2!
Ma come possono influire queste numeriche rispetto al business aziendale?
Per fornire un esempio pratico che aiuti a capire il potenziale dell’enorme quantità di dati di cui disponiamo, si pensi alle possibilità legate all’utilizzo di tecnologie IoT applicate al settore manifatturiero.
Queste tecnologie consentono, infatti, l’accesso e la storicizzazione di dati operativi e di consumo energetico, abilitando a:
- innovazioni rivolte all’efficienza interna, ovvero alla riduzione dei consumi e ottimizzazione della manutenzione interna
- nuovi modelli di business in ottica di servizio, come per servizi di manutenzione predittiva e l’abilitazione di modelli di vendita “as-a-service” (basati su effettivo utilizzo/prestazioni)
Proprio in riferimento a questo ultimo esempio è possibile parlare di Servitization: il modello di business per cui un’azienda che vende prodotti trasforma questi ultimi in servizi. La Servitization è alla base della pervasività digitale che sperimentiamo al giorno d’oggi, e che è in grado di giustificare le numeriche sull’esponenziale aumento della mole di dati in circolazione di cui parlavamo prima.
È opportuno sottolineare che, utilizzando questa enorme quantità di dati, è possibile comprendere i gusti e le preferenze del cliente e adottare, di conseguenza, una strategia di marketing specifica e mirata. Si pensi, ad esempio, alla differenza tra un negozio fisico e uno digitale: la capacità di monitoraggio di cui dispone un negozio fisico si limita al numero di articoli venduti e invenduti; tramite un e-commerce, invece, è possibile raccogliere enormi quantità di informazioni riguardanti gli acquisti e il comportamento dei clienti, pagine Web visitate, articoli preferiti/nel carrello, interesse circa le promozioni inviate via e-mail e molto altro.
In altre parole, oggi si parla così tanto di dati poiché rappresentano l’asset su cui le organizzazioni moderne, data-driven, stanno basando la propria strategia di evoluzione, avendo come obiettivi il raggiungimento dei target di crescita, l’efficientamento dei costi e l’innovazione.
Alla base di un business di successo, infatti, vi è la capacità di bilanciare innovazione incrementale e innovazione radicale: vediamo in breve di cosa si tratta.
Si parla di innovazione incrementale in riferimento alla tendenza a migliorare la modalità con cui l’azienda opera per efficientare e automatizzare i processi, mentre l’innovazione radicale indica la tendenza creare nuove idee di servizio e prodotto, anche in maniera discontinua, andando dunque a far evolvere la proposizione di prodotto/servizio dell’azienda e introducendo nuovi paradigmi tecnologici (Se l’argomento è di interesse per la tua azienda, ti invitiamo ad approfondirlo su questo articolo).
Per ottenere un equilibrio tra questi due tipi di innovazione è necessario che la gestione e la struttura dei dati garantiscano una migliore efficienza operativa o arricchimento del servizio stesso. In altre parole, occorre assicurarsi che i dati vengano raccolti in maniera puntuale e successivamente strutturati ed elaborati in modo tale da produrre insight significativi per il miglioramento continuo dei processi operativi e della customer experience riferita ai servizi erogati.
Le priorità di investimento per migliorare la gestione del dato non sono uguali per tutti
Assodata l’importanza del dato per costruire business di successo scalabili e competitivi, siamo davvero convinti che investire sul modo in cui l’azienda gestisce e governa il dato sia una priorità così imminente per tutti?
Certo, la gestione del dato è tra le più importanti priorità di investimento per competere sul mercato odierno, ma come e quando farsene carico dipende da diversi fattori.
La domanda a cui rispondere diventa quindi: quando, quanto e su cosa investire per indirizzare questa evoluzione?
Digital Vortex e Data Value Index: due elementi da considerare prima di investire in Data Strategy e Data Governance
Per rispondere alla domanda precedente, è importante in primo luogo capire a che livello procede la trasformazione digitale, e dunque la rapidità con la quale è necessario intervenire nelle modalità con cui oggi organizziamo, gestiamo e utilizziamo i dati: il rapporto annuale sul Digital Vortex del DBT Center (iniziativa di Cisco e IMD) costituisce un’utile indicazione della velocità a cui i diversi settori economici sono oggi soggetti in termini di trasformazione digitale.
In secondo luogo, è opportuno dare un’occhiata ad altri asset su cui l’azienda basa il proprio funzionamento e che rappresentano componenti abilitanti per la trasformazione: si tratta quindi di valutare il livello di digitalizzazione dei processi, il debito tecnico del sistema informativo e l’inclinazione manageriale e del top management a basare le decisioni sui dati.
Definire questi aspetti non è un’operazione semplice e viene spesso mal gestita o, peggio, sottovalutata. Un adeguato assessment del livello iniziale della propria azienda è tuttavia fondamentale per definire la strategia di investimento da seguire: trascurando questo passaggio, si corre il rischio di investire risorse e tempo senza ottenere un effettivo beneficio.
Proprio per questo motivo, abbiamo affinato uno strumento di rilevamento rapido e accessibile basandoci sull’esperienza ventennale del nostro team. Si tratta di un percorso capace di delineare lo stato in cui si trova l’azienda in termini di gestione del dato e relativa strategia e le azioni necessarie da eseguire per acquisire un mindset aziendale data-driven.
>>> Per maggiori dettagli, compila il form sottostante o scrivici a comunicazioni@dodigital.it .
>>> Inoltre, per dare un’idea pratica del suo funzionamento, abbiamo impostato anche un brevissimo test di pre-assessment in grado di fornire una prima panoramica sulla capacità che la realtà aziendale ha di organizzare, gestire ed estrarre valore dal dato. Compilando il test, nel giro di una settimana ti verrà inviato un report redatto personalmente dal nostro team, utile per indirizzare le scelte di investimento ed agire in maniera più consapevole.
Compila il Data Value Index per ricevere, entro una settimana, il report personalizzato!
Gestione del dato e strategia di utilizzo dei dati: cosa vuol dire nella pratica?
Più comunemente note come Data Governance e Data Strategy, si tratta di due domini su cui negli ultimi anni si sta lavorando molto: gli esperti di settore stanno affinando e condividono periodicamente nuovi approcci e strumenti; le aziende della domanda hanno iniziato a inserire il tema al primo posto nell’agenda del top management; si investe molto nella formazione per comprendere bene di cosa si tratta; la sua offerta, in termini di soluzioni e piattaforme a supporto, va sempre più estendendosi e diversificandosi. Si tratta, quindi, di argomenti compositi e complessi.
Per questo motivo, stiamo lavorando per pubblicare a breve il nostro whitepaper: “Il tesoro nascosto nei dati aziendali”.
Il documento vuole indirizzare tematiche organizzative orientate all’utilizzo efficiente ed efficace del dato aziendale, lavorando su dimensioni di business ed IT riguardanti ruoli, processi, policy e strumenti che consentano ad ogni componente dell’organizzazione di far leva su dati ed insight per supportare le proprie attività e decisioni.
Ecco, in breve, gli argomenti sui quali ci siamo focalizzati:
- Come definire una Data Strategy in base all’identificazione di casi d’uso concreti che sfruttino i dati per supportare la Business Strategy aziendale, richiamando esempi pratici per diverse industry
- Dati strutturati e non strutturati: individuare quelli necessari per indirizzare le scelte di investimento
- Come identificare le implicazioni tecnologiche e infrastrutturali (esigenze hardware e software) in base alle decisioni definite
- L’importanza di definire ruoli e responsabilità rispetto alla gestione del dato per garantirne la sicurezza e l’accessibilità.
Il Whitepaper è di prossima pubblicazione: compila il Form sottostante per ricevere una notifica immediata al momento della sua pubblicazione e rimanere aggiornato sulle iniziative di divulgazione pensate dal team doDigital
Autori:
Affianca da oltre dieci anni medie e grandi imprese nell’attuazione di programmi di trasformazione digitale garantendo il ricorso a paradigmi di innovazione allo stato dell’arte. Durante la sua carriera professionale ha sviluppato una conoscenza approfondita del mercato Software B2B per il quale è di recente impegnata nello studio dell’offerta emergente AI-enabled. Supporta le direzioni IT e le direzioni generali nella definizione di percorsi di AI journey che tengano conto delle priorità di business e della maturità digitale presente in azienda.
Partner doDigital e Practice Leader dell’area Sistemi Informativi ed IT Governance, supporta le organizzazioni nell’approcciare i temi del digitale in modo strategico e sostenibile. Poiché ritiene che Agile e Data Governance siano, all’interno di questi percorsi, ingredienti fondamentali per le aziende di oggi e di domani, il suo lavoro è mirato affinché diventino parte della cultura organizzativa.
In parallelo con l’attività consulenziale, collabora con il Politecnico di Milano e la sua School of Management (MIP) svolgendo attività di docenza e di ricerca.
1 Si veda https://www.cefriel.com/it/
2 M. Hilbert e P. Lopez, The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information, in Science, vol. 332, n. 6025, 1º aprile 2011, pp. 60-65
