La Data Analytics: un supporto per il business
Nella maggior parte dei casi, le organizzazioni hanno una certa consapevolezza circa il valore e la potenzialità dei dati per il business aziendale. Tuttavia, solitamente, si limitano ad investire in tecnologie avanzate senza considerare l’impatto di competenze per adottare e diffondere la cultura analitica in azienda, come la Data Literacy. Pur essendo soluzioni essenziali nel percorso verso una gestione aziendale digitalizzata, infatti, non bastano a realizzare l’obiettivo della Data Analytics, cioè assumere decisioni consapevoli.
Per questo è importante introdurre il concetto di Data Analytics Maturity, ovvero del modo in cui i quattro livelli dell’Analytics interagiscono tra loro e delle implicazioni che questo modello ha nel rendere l’analisi dati un pilastro di business.
Solo con un’adeguata consapevolezza sulle varie fasi del processo di Data Analytics e sulle relative finalità è possibile instaurare strategie di successo guidate dai dati. All’aumentare della Data Analytics Maturity, infatti, aumenta anche la capacità di comprendere i fenomeni e governarne la complessità dei dati aziendali.
I quattro livelli dell’analisi dati secondo l’Analytics Maturity Model.
L’Analytics Maturity Model descrive come evolve la capacità delle aziende di gestire i dati per definire le proprie strategie. Il modello si compone di quattro livelli a complessità crescente: si parte da un approccio centrato sulla reportistica per poi rendere il dato l’elemento centrale dei processi decisionali.
- Analisi descrittiva dei dati: gran parte del tempo delle aziende è impiegato su questo livello, che ha l’obiettivo raccontare i fenomeni partendo dalla raccolta e integrazione delle diverse Data Sources. Nella fase di analisi descrittiva si usano fogli di calcolo, reportistica statica e dashboard, come strumenti per osservare i dati e la loro evoluzione nel tempo.
- Analisi diagnostica dei dati: superata la fase di osservazione si punta alla ricerca di correlazioni. Diventano rilevanti competenze di lettura e comprensione dei dati per riuscire a derivare insights spendibili per il processo decisionale. Nell’analisi diagnostica l’approccio al dato diventa più attivo: non si limita più alla sola consultazione delle dashboard ma cerca di rintracciare i vari collegamenti tra i dati.
- Analisi predittiva dei dati: ha l’obiettivo di indagare i fenomeni cercando di anticiparne il comportamento sulla base dei dati storici e del funzionamento del business. Generalmente le aziende investono gran parte del proprio budget in soluzioni di AI e ML, convinti che la tecnologia possa da sola modificare l’approccio all’analisi. In realtà, nell’analisi predittiva, arrivati a questo punto, è strategico affiancare anche competenze specifiche ed investire sulla Data Literacy, così da consentire a tutti i livelli dell’organizzazione di essere coinvolti nella strategia analitica aziendale.
- Analisi prescrittiva dei dati: utilizza le informazioni derivate dai livelli precedenti di analisi per simulare approcci diversi a tutti i possibili scenari con cui l’azienda potrebbe confrontarsi. Nell’analisi prescrittiva i dati suggeriscono la migliore linea d’azione, così da rendere effettivo quello che per molte aziende rimane ancora un desiderata, ovvero “lasciarsi guidare dai dati”.
L’Analytics Maturity Model permette, quindi, di vedere l’analisi come un insieme omogeneo e altamente integrato di stadi, tutti parimenti essenziali. Descrivere, diagnosticare, prescrivere e prevedere sono i passi fondamentali per riuscire a conseguire gli obiettivi di business ed è importante che le aziende facciano sempre più proprie queste tematiche.
Non ci si può limitare all’osservazione passiva degli eventi, ma è necessario porsi le giuste domande ed approfondire ricercando un solido supporto decisionale nei dati. Il mercato e la propria posizione competitiva dipendono e dipenderanno sempre più da questo approccio.
