Come le aziende possono implementare un approccio Data-driven

Il termine data-driven si riferisce a un approccio decisionale basato sui dati. In pratica, questo significa che le decisioni vengono prese sulla base delle informazioni raccolte attraverso l'analisi dei dati, piuttosto che sulla base di intuizioni o supposizioni.

L'approccio data-driven si basa sull'idea che i dati possono fornire una conoscenza più accurata e dettagliata rispetto alle opinioni soggettive o alle esperienze personali. Questo approccio richiede l'uso di strumenti e tecniche analitiche avanzate per raccogliere, elaborare e interpretare i dati in modo efficace.

Le aziende che utilizzano l'approccio data-driven cercano di raccogliere dati su tutte le aree del loro business, come ad esempio il comportamento dei clienti, le tendenze di mercato, le prestazioni dei prodotti e i processi interni. Questi dati possono essere utilizzati per ottimizzare le operazioni, migliorare i prodotti e i servizi offerti e prendere decisioni più informate.

Concretamente, per un’azienda cosa significa essere data-driven? In che modo le aziende possono riadattare i loro processi avendo i dati come elemento di partenza? Abbiamo raccolto in questo articolo le 4 fasi che ogni azienda dovrebbe seguire per diventare data-driven.

4 fasi per diventare un’azienda data-driven

Fase 1 dell'implementazione di un approccio data-driven

L'azienda inizia la sua attività con un approccio tradizionale, limitandosi ad attività di business intelligence senza un team dedicato di Data Science. Tuttavia, grazie all'iniziativa di alcune figure innovative all'interno dell'organizzazione o di partner tecnologici esterni, vengono avviati alcuni progetti di Advanced Analytics su specifiche funzioni aziendali.

Lo scopo di questa fase iniziale è di esplorare il terreno e valutare la fattibilità di progetti più complessi, creando allo stesso tempo una base culturale all'interno dell'azienda. Per dimostrare concretamente i benefici della Data Science e convincere i responsabili aziendali a proseguire in questa direzione, sarà cruciale scegliere progetti con successo rapido (quick-win).

Fase 2 dell'implementazione di un approccio data-driven

Per internalizzare la gestione dei nuovi progetti, è fondamentale costituire un Core Team, che rappresenta un gruppo tecnico unico, principalmente composto da Data Scientist e Data Engineer. Durante questa fase, è di vitale importanza condividere le esperienze, sviluppare un linguaggio comune e generare best practices che possano essere adottate in tutta l'organizzazione.

Per facilitare il dialogo costruttivo tra i membri del Core Team e gli utenti finali, è possibile organizzare workshop interni e sessioni di brain storming per far emergere idee e soluzioni. Inoltre, è consigliabile adottare politiche di formazione e sensibilizzazione per gli utenti finali al fine di agevolare la comprensione del cambiamento e creare sostenitori delle iniziative di data science. In questo senso, la collaborazione con partner esterni esperti in percorsi di apprendimento personalizzati può essere una scelta vantaggiosa.

Man mano che l'azienda evolve e si impegna in progetti più complessi, il Core Team inizia a portare avanti un numero crescente di sperimentazioni in maniera proattiva. L'obiettivo della seconda fase è quello di coinvolgere l'intera organizzazione e di integrare le competenze mancanti per ottenere una visione globale dei progetti di Advanced Analytics.

Fase 3 dell'implementazione di un approccio data-driven

In questa fase, l'obiettivo principale è consolidare l'approccio sperimentale adottato nella fase precedente e coinvolgere sempre più funzioni aziendali. Per diventare un'azienda data-driven, è necessario individuare gli Analytics Translator, una figura di estrema importanza in grado di svolgere un ruolo di interfaccia tra il team di Data Science e le diverse linee di business dell'azienda.

Grazie alla sua conoscenza sia del dominio aziendale (business, processi, settore) che del linguaggio degli Analytics (modelli statistici e linguaggi di programmazione), nonché delle spiccate doti di project management, l'Analytics Translator è in grado di facilitare la prioritizzazione dei progetti e di accelerare la comprensione degli insight.

Con un aumento del volume di lavoro in questa fase, diventa fondamentale attuare una gestione efficiente delle risorse per garantire il successo dei progetti e il coinvolgimento di tutte le funzioni aziendali.

Fase 4 dell'implementazione di un approccio data-driven

La fase finale del processo prevede l'adozione generalizzata delle attività di Data Analytics e Data Science all'interno dell'azienda. In questa fase, l'azienda ha raggiunto un livello di maturità tale da disporre delle risorse necessarie per bilanciare le attività tra il Core Team e le linee di business, evitando conflitti d'interesse attraverso una netta divisione dei compiti.

Il Core Team ha la responsabilità di definire la strategia di Data Science, mentre le linee di business si occupano di implementare le attività a livello operativo. La corretta distribuzione delle risorse consente di portare a termine progetti complessi, migliorare quelli già conclusi e sviluppare un sistema di monitoraggio e valutazione delle attività.

L’importanza della componente umana nell’approccio data-driven

La componente umana è fondamentale nell'approccio data-driven: le tecnologie e gli strumenti di Data Analytics e Data Science da soli non sono sufficienti per ottenere risultati di successo. È necessario che le persone che lavorano con i dati abbiano competenze, conoscenze e capacità specifiche per interpretarli correttamente e trarre conclusioni significative.

Aspetti umani come creatività, intuizione, curiosità e capacità di problem solving sono fondamentali per individuare pattern e tendenze che non emergono in modo evidente dalle analisi dei dati.

Come abbiamo accennato in precedenza, l'approccio data-driven richiede un cambiamento culturale in azienda, basato sulla maggiore collaborazione tra le funzioni aziendali e una cultura dell'innovazione e della sperimentazione. Senza una componente umana che supporti questo cambiamento culturale, è difficile che un'azienda possa diventare veramente data-driven e trarre il massimo beneficio dalle proprie attività di Data Analytics e Data Science.