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Le tecnologie di Data management e Analytics possono veramente trasformare i dati in uno strumento di competitività e creazione di valore per il business e le persone.
Per le aziende data-driven, il Data management non è semplicemente un fattore tecnico, ma un vero e proprio pilastro strategico. Un approccio di questo tipo è, infatti, capace di far gettare lo sguardo oltre il presente per sondare il futuro e prendere decisioni che anticipino i trend di mercato e le mosse dei competitor. Una trasformazione così profonda si basa innanzitutto sulle persone e su una cultura del dato diffusa che apre le porte alla data democratization: le informazioni aziendali, prima quasi esclusivamente gestite dall’IT, vengono messe a disposizione di tutte le Line of Business (LOB) e dei dipendenti, con una serie di benefici per tutta l’organizzazione. Con tool come i Self-Analytics, per esempio, si abbattono le barriere tecnologiche e le restrizioni alla conoscenza alla base del processo di decision making.
Strategia data-driven: i “SuperTeam”
La società di recruiting Manpower afferma che le organizzazioni che incorporano i dati nella loro cultura sono in grado di dar vita a dei veri “SuperTeam”, dove la tecnologia è profondamente integrata nel modo di lavorare. Questi SuperTeam uniscono le competenze umane con soluzioni digitali – quali le piattaforme di Data management e gli strumenti di Business intelligence – per arrivare nel modo più veloce ed efficiente alla risoluzione dei problemi, all’acquisizione della conoscenza e alla creazione di valore. Ciò richiede di aggiornare costantemente le competenze dei team garantendo la data literacy, ovvero la capacità di interrogare, capire e lavorare con i dati.
Le tecnologie della data democratization
Tra le tecnologie chiave, gli Analytics e, in particolare, Self-service Analytics e Visual analytics, supportano l’allineamento dei diversi team alla metodologia di lavoro data-driven. In questo modello è essenziale poter accedere ai dati da interfacce intuitive (Visual analytics) e disporre di strumenti che mettono in grado ogni membro del team, anche non tecnico, di esplorare le varie informazioni, creare report ed estrarre conoscenza (Self-analytics o self-BI).
L’IT ha il compito di agevolare e gestire questa trasformazione, per esempio sviluppando un data model per fornire uno strato di metadati capace di rendere le informazioni comprensibili e utilizzabili dagli utenti finali. Le Line of Business possono, invece, occuparsi dei compiti di reportistica, documentazione e formazione. Proprio quest’ultimo aspetto è essenziale per ottenere tutti i vantaggi degli Analytics e della data democratization, perché rende gli utenti autonomi nella scelta delle fonti e nell’analisi, dando loro la capacità di usare l’informazione per far crescere la competitività aziendale.
Non a caso, questo grafico di Techtarget – che illustra il ruolo dei leader dell’innovazione nelle strategie di implementazione della BI – inserisce tra gli elementi chiave la formazione degli utenti finali alla data visualization, il feedback degli stessi su eventuali problematiche nel lavoro con i dati e il coinvolgimento del CEO nel creare una cultura del dato in azienda.
Come centrare l’obiettivo
Avere strumenti tecnologici in grado di rispondere efficacemente alle richieste del business è l’abilitatore principale della trasformazione delle aziende verso il modello data-driven. La scelta e l’adozione di una determinata tecnologia, però, devono seguire un’attenta pianificazione.
Un consulente esperto che supporti l’impresa non solo nell’implementazione di soluzioni digitali, ma che sappia anche potenziare l’organizzazione con attività di coaching ed engagement, è una valida guida alla gestione dei cambiamenti e della formazione della data literacy nei gruppi di lavoro: un partner in grado di aiutare le aziende a capire come sfruttare al meglio i propri dati e con quali vantaggi concreti per le diverse LOB. Tutto, supportando l’azienda nella selezione di nuove tecnologie e metodologie per gestire al meglio i team, proprio perché sono le persone che danno vita e sostanza all’azienda data-driven.
