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Valutazione delle performance aziendali: a quali strumenti affidarsi

La valutazione delle performance aziendali è uno dei campi fondamentali in cui vengono utilizzate tecnologie d’analisi dei dati. La comprensione del mercato in cui si opera e la definizione delle strategie vincenti sono aspetti fondamentali per la competitività dell’impresa e per la capacità di adattare dinamicamente l’offerta di prodotti e servizi ai mutamenti del mercato e all’evoluzione delle richieste dei clienti. Canali di vendita, CRM, sistemi gestionali aziendali e di produzione sono diventati grandi fabbriche di dati utilizzabili per conoscere la realtà del business e tendenze in atto attraverso la profondità delle serie storiche. La sfida è quella di navigare in modo efficace nella mole dei dati, estrarre gli indicatori che, di volta a volta, possono essere utili al business. 

I problemi della valutazione delle performance aziendali con i tool tradizionali 

Report e cruscotti sono, da sempre, le modalità classiche con cui si valutano le performance aziendali attraverso il confronto numerico degli ordini, delle vendite o dei dati relativi al conto economico. Questi strumenti d’uso comune hanno il limite di fotografare lo stato corrente e le situazioni passate attraverso dati di sintesi e KPI (Key Performance Indicator) studiati per esigenze generali che non mutano nel tempo. Nei moderni contesti di business dinamici, dove le cose cambiano molto più velocemente rispetto al passato, reporting e dati sintetici raccolti in un arco temporale prefissato sono inutili per valutare le performance e rilevare trend significativi.  

Le analisi dei dati con un più elevato dettaglio con orizzonti temporali diversi stanno diventando un’esigenza comune alle line of business (LOB), alle quali la business intelligence non riesce oggi a far fronte. Allo stesso modo in cui datamart o data warehouse tradizionali non riescono a dare visibilità ad andamenti che avvengono in tempo reale o vicino al reale, così come non permettono navigazioni libere sui dati, per esempio, per scopi di ricerca di nuove opportunità di business. Un’attività, quest’ultima, non realizzabile con la frequenza e la velocità necessaria attraverso i processi tradizionali di formalizzazione delle ipotesi e quindi di verifica sui dati, realizzati con la mediazione di data scientist o di figure IT specializzate. 

L’approccio “self-service” alla valutazione delle performance aziendali 

L’esigenza da parte delle line of business di poter analizzare con libertà, continuità nel tempo e dettaglio i dati di cui hanno bisogno trova oggi soluzione in una serie di tool specifici che assolvono le fondamentali capacità di raccolta, correlazione, analisi e visualizzazione dei dati.  

A differenza dei tool di analisi e business intelligence tradizionali che richiedono competenze di data management e programmazione, i nuovi strumenti permettono l’utilizzo diretto, in logica self-service, da parte dei business user. Una capacità che accompagna nuove modalità di utilizzare i dati a tutti i livelli decisionali e funzionale alla moderna azienda data-driven.  

Tra le prerogative fondamentali dei nuovi tool c’è la semplicità d’uso e delle interfacce e la capacità di presentare i dati nelle forme più avanzate. I business user devono poter selezionare qualsiasi fonte di dati – fogli elettronici, database, repository Hadoop, big data in cloud – quindi impostare dashboard, viste e analisi con modalità drag&drop non più difficili da usare di quelle di un foglio elettronico. Le capacità d’aggiornamento temporale, manipolazione e presentazione grafica dei dati permettono agli utenti di comprendere meglio le performance aziendali e le correlazioni, evidenziando gli aspetti più utili da condividere con altre persone per prendere decisioni e azioni motivate. Perché sia possibile per le LOB valutare le performance aziendali in self-service è utile disporre di librerie di algoritmi “già pronti”, a supporto delle analisi più frequenti o complesse.  

Dal lato dell’IT è importante l’impegno nella standardizzazione delle informazioni aziendali e nella creazione di archivi dove gli utenti possano più facilmente ritrovare i dati d’interesse. Strumenti d’integrazione e data-lake sono a questo proposito quelli più utilizzati, assieme ai tool per garantire sicurezza d’accesso ai dati e le performance.  

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