Per realizzare una Data Driven Strategy il primo passo è l’utilizzo di dinamiche di Business Intelligence.
Spesso fraintesa, la Business Intelligence viene ancora vissuta come uno strumento che offre benefici limitati. Non è infatti semplice comprendere come la fotografia dell’andamento dell’azienda e delle sue properties possa portare benefici pratici all’interno dei suoi processi.
Eppure i leader mondiali della consulenza strategica sostengono che, nel settore delle medie imprese (da 25 a 1.000 dipendenti), chi eccelle nell’analisi dei dati e nella Business Intelligence è in grado di far crescere il proprio business con molta più dinamicità rispetto a chi invece non ne fa uso.
Per “scavare” tra i dati si sono sviluppate negli anni le figure dei Data Scientist, in grado di trarre preziosi insight da statistiche che a prima vista potrebbero sembrare indecifrabili.
Perché Business Intelligence e Data Driven Strategy sono così importanti?
Nella frenesia del mercato globalizzato la Business Intelligence e l’analisi dei dati offrono un supporto inestimabile per la fase di Decision making, specialmente per tutti quei processi aziendali che risultano ripetitivi, ma sensibili.
Stiamo parlando di tutti quei dati che necessitano di presidio continuo, grande precisione e sensibilità, come:
- Budgeting;
- Analisi costi e rendimenti;
- Analisi tempi e metodi.
In tutti questi ambiti, la figura del Data scientist può fornire risposte veloci, che garantiscono tempi brevissimi di risposta sulle criticità.
Inoltre, grazie alle tecniche di Machine Learning, la Data Driven Strategy offre capacità previsionali – ovvero inerenti all’analisi predittiva – finora impensabili e perfettamente cucite attorno alle esigenze aziendali. Tutto ciò si traduce in uno strumento di evoluzione dei modelli di business e in un forte vantaggio competitivo.
Cos’è l’analisi predittiva ?
L’analisi predittiva è un termine che comprende una varietà di tecniche statistiche della modellazione predittiva, apprendimento automatico e data mining per analizzare fatti storici e attuali e fornire predizioni sul futuro o su eventi sconosciuti.
Nel Business, i modelli predittivi ricercano schemi in dati storici e transazionali per identificare rischi e opportunità. I modelli trovano relazioni tra molti fattori che permettono valutazioni del rischio con un insieme particolari di condizioni, guidando la presa di decisioni.
Questi approcci tecnici forniscono un punteggio di predittività (probabilità) per ogni individuo (Cliente, impiegato, prodotto, SKU, veicolo, componente, macchina…) per determinare, informare o influenzare i processi organizzativi che appartengono ad un gran numero di individui.
Quanto può essere trasversale l’applicazione della Business Intelligence?
La flessibilità degli strumenti di Business Intelligence permettono applicazioni ad ambiti aziendali anche molto distanti tra loro, fra cui:
- Processo HR;
- Selezione personale;
- Gestione ferie e malattie;
- Posizionamento strategico sul mercato;
- Selezione dei fornitori;
- Analisi approvvigionamenti;
- Economie di scala.
Una piattaforma di Business Intelligence correttamente implementata e costantemente utilizzata porta più benefici rispetto al suo impatto economico sul budget aziendale.
Data Driven Strategy: i vantaggi
Quindi, per mettere in pratica una strategia basata sui dati bisogna partire dai dati, e dal loro studio. Ciò può essere fatta da persone – ovvero dai Data Scientist – o da macchine fornite di algoritmi di Machine Learning, che possono arrivare anche a predire gli sviluppi futuri di business attraverso tecniche di predictive analysis.
Sebbene ci sia la necessità – per far tutto ciò – di cambiare la propria cultura aziendale, i vantaggi superano di gran lunga i costi e i rischi.
