Una Data-Driven company è un’azienda guidata dai dati ed è quindi in grado di prendere decisioni basate su fatti oggettivi, e non su sensazioni personali.
I dati quindi diventano il centro nevralgico dell’azienda e non solo un mero strumento tecnologico a supporto dell’azienda.
In questo contesto il ruolo del consulente di BI diventa fondamentale come supporto per la trasformazione data-centrica dell’azienda
Data driven company
Sempre più spesso si sente parlare di aziende data driven ossia di aziende che mettono i dati al centro dei processi e delle decisioni (aziende guidate dai dati appunto).
Accade perché nel mercato iper-competitivo dei nostri tempi diventa sempre più importante essere in grado di prendere decisioni basate su fatti oggettivi, e non su sensazioni personali.
Questo non vuol dire che in altri periodi i dati non fossero uno strumento importante ed un valido supporto alle decisioni, tuttavia, un tempo era impossibile pensare ad aziende che si affidassero completamente ai dati per prendere decisioni strategiche. Questo per vari motivi:
- Tecnici: non esistevano strumenti in grado di raccogliere ed analizzare grandi moli di dati in tempi ristretti
- Costi: ormai è diventato relativamente economico storicizzare ed analizzare big data
- Culturali: l’attuale contesto globale ha portato ad una notevole impennata della competizione, il digitale ha reso tutto più veloce e mutevole e i clienti sono sempre più informati. Per tale ragione non è più sufficiente fare affidamento “a quello che ha sempre funzionato”
In questo articolo proveremo a capire cosa si intenda di preciso con il termine azienda data-driven, i principali vantaggi di questo approccio e quale siano il ruolo della business intelligence e dei big data in questo contesto
Definizione
Partiamo dalle basi e cerchiamo di capire cosa sia un’azienda data driven.
Abbiamo detto che essere data-driven significa farsi guidare dai numeri, avere un approccio basato sui dati, per prendere decisioni informate, basate su fatti oggettivi e non su sensazioni personali.
Ma proviamo ad approfondire la definizione scomodando Carl Anderson, Senior Data Scientist e autore del libro Creating a Data Driven Organization (libro molto interessante ma solo in inglese)
In sostanza, all’interno della sua definizione, Carl Anderson condensa i tre aspetti fondamentali del modello data driven :
- la realizzazione di strumentiche processino i dati di cui siamo in possesso;
- lo sviluppo di abilità professionaliche abbiano a che fare con il mondo dei dati;
- la creazione di una cultura basata sui dati.
Il primo punto riguarda l’utilizzo di strumenti adeguati e performanti che consentano di processare ed analizzare i dati (e qui entra prepotentemente la figura della business intelligence, ma poi ci torneremo).
Questo primo passaggio è strettamente collegato con il secondo punto , che riguarda lo sviluppo di abilità che ci rendano capaci di lavorare con professionalità con i dati (e nuovamente parliamo di figure esperte di dati e di bi).
Ed infine il terzo punto, che secondo Anderson è il più importante della lista: la creazione di una cultura che agisce sui dati.
Infatti finché non si instaurerà a pieno questa cultura dei dati, il modello data driven rischia di rimanere soltanto una moda passeggera alla quale si ricorre senza capirne realmente le potenzialità.
In definitiva un’azienda data driven è un’azienda che:
- Sa quali dati misurare
- Ha degli strumenti per raccogliere ed analizzare tali dati
- Utilizza le informazioni estratte da questi dati per prendere ogni decisione
Da Analisi dei dati a previsione degli scenari futuri
Ovviamente quando trattiamo temi di questo tipo si pone inevitabilmente l’accento sull’importanza di utilizzare dati che, non solo, siano in grado di fare corrette fotografie della situazione attuale e passata ma che riescano anche a dare indicazioni sul futuro.
In un mondo così veloce, non basta rivolgere l’attenzione al passato, all’analisi di metriche e KPI basati su serie storiche, alla generazione di statistiche e report a consuntivo per effettuare analisi dei dati sui comportamenti degli utenti o per individuare problemi tecnici o eventi critici.
Questo è un aspetto su cui soffermarsi qualche instante ancora.
Perchè utilizzare le predictive analysis in un’azienda data-driven
Essere data driven vuol dire farsi guidare nei dati per prendere decisioni. Ma le decisioni riguardano comportamenti futuri e scelte strategiche su periodi anche molto lontani nel tempo. Per questo motivo analizzare le serie storiche è un aiuto ma non basta.
I dati a consuntivo possono scattare una fotografia della situazione ad un dato momento e sulla base di questi possiamo capire e conoscere la situazione attuale.
Da queste serie storiche, poi, però è necessario applicare un processo di astrazione che ci consenta di “immaginare” come le cose potranno evolvere nel tempo.
E questo sembra un processo di “fantasia” e di “immaginazione”, principi fortemente in contrapposizione con l’atteggiamento strutturato e pragmatico basato sui dati.
Tuttavia, la previsione del futuro è frutto di modelli che si basano sui trend e le serie storiche e che estrapolano andamenti predittivi sulla base di variabili che possono entrare in gioco.
Si tratta quindi di utilizzare i dati per tracciare trend non solo sul passato ma anche sul futuro e si tratta di un approccio strutturato perché basato sui dati e su modelli matematici e statistici.
Questo è il vero valore aggiunto del diventare data-driven, perché si sarà in grado di ragionare sui possibili scenari futuri e valutare le alternative sulla base dei dati in nostro possesso.
Diciamo che la predittività dei dati è un fattore importante, quasi un requisito imprescindibile del processo di trasformazione in data driven company.
E per fortuna la tecnologia va sempre più verso questo obiettivo. Stiamo assistendo alla nascita e al perfezionamento di tool in grado di effettuare analisi predittive sfruttando motori di machine learning e big data (molto interessante da questo punto di vista sono le analisi predittive che si possono effettuare in pochissimi click tramite SAP Analytics Cloud).
Di cosa ha bisogno un’azienda per diventare data driven
Il quadro tracciato in questo post mostra un’azienda che mette i dati al centro del Business e fa dell’informazione un bene condiviso e necessario.
Una descrizione veramente innovativa e rivoluzionaria, che richiede profondi cambiamenti all’azienda, alle abitudini e alla mentalità quotidiana. Per raggiungere questo scopo, pertanto gli strumenti informatici e tecnologici sono fondamentali ma non sufficienti.
L’azienda ha bisogno di:
- Una rivoluzione culturale ed un cambio di mentalità
- Strumenti di Business intelligence adeguati.
Andiamo a vedere questi due punti.
Mentalità aziendale
Il punto centrale di questa rivoluzione sta nel cambiare la mentalità dell’azienda e nel portare tutti i dipendenti e manager ad accettare ed assumere intimamente un atteggiamento nuovo.
C’è necessità che il cambiamento parta dal top managment e che sia portato a tutti i livelli aziendali ed applicato nella quotidianità.
Ovviamente questa è la parte più lunga e complessa ma necessaria se davvero si vuole adottare questo approccio.
Strumenti tecnologici
Appurato che il cambiamento deve partire dai top manager e deve permeare tutti i dipendenti dell’azienda, è il momento di affrontare il processo tecnico di trasformazione.
Un’azienda che ha bisogno di dati per prendere decisioni quotidianamente ha necessità di costruire un’architettura informatica in grado di raccogliere e aggregare dati per poi produrre analytics in maniera molto veloce.
L’architettura ideale di supporto a una azienda data driven deve prevedere strumenti di:
- Strumenti per l’integrazione dei dati per l’acquisizione di dati da fonti strutturate e destrutturate
- data-lake per lo storage del dato, corredato con uno strato computazionale fortemente scalabile in termini di potenza di calcolo
- data-warehouse per la centralizzazione e pubblicazione dell’informazione
Servono strumenti adeguati anche per analizzare i dati.
Un’impresa per crescere ha bisogno di informazioni accessibili e strutturate per mettere ogni dipendente nelle migliori condizioni di ottenere il sostegno generato da dati e informazioni.
Ruolo della Bi nel processo
A questo punto è chiaro che la Business Intelligence ha un ruolo fondamentale in questo processo.
Sono infatti necessari strumenti sofisticati di gestione dei dati in grado di dare informazioni sia sull’andamento attuale dell’azienda che su analisi predittive di trend.
È inoltre necessario strutturare un’architettura in grado di recepire dati da diverse fonti dati, con formati differenti per poi normalizzarli e metterli in relazione tra loro.
Per riuscire a raggiungere una così sofisticata e complessa architettura è quindi necessario prevedere diversi professionisti della BI . Questi ultimi, dopo aver analizzato i processi aziendali, siano in grado di disegnare e sviluppare tutti i flussi dati necessari.
Il ruolo del consulente di BI in questo processo
In un contesto di forte cambiamento come questo, lo specialista dei dati ricopre un ruolo decisivo.
Il consulente di Business Intelligence è, ovviamente, una figura esterna all’azienda e che pertanto non può far partire il processo. Ha però importanti responsabilità.
Deve riuscire a disegnare ed implementare tutti i flussi di dati necessari all’intero processo. E questo potrebbe sembrare ovvio, ma nella realtà non lo è.
Spesso dovrà andare oltre rispetto alla semplice conoscenza tecnica degli strumenti.
Se anche tu sei un consulente di BI e non ti senti solo il tecnico che sa scrivere codice , non preoccuparti sei in ottima compagnia. Anzi ho dedicato un post all’argomento che puoi leggere qui ==> Sono un consulente di BI, non un informatico.
Dovrà riuscire a mappare i processi (con il prezioso supporto dei dipendenti dell’azienda e di esperti funzionali); scendere in profondità nelle necessità espresse dall’azienda e spesso proporre soluzioni originali.
Ma non basta questo.
Il consulente di business intelligence è colui che conosce i dati e deve farsi porta voce del valore e dell’importanza dei dati.
L’obiettivo ultimo di ogni esperto di dati dovrebbe essere quello di trasmettere la necessità di intraprendere questo percorso di trasformazione. Questo è il vero valore aggiunto del consulente di Business Intelligence.
Voglio lasciarvi con quella che secondo me è la definizione perfetta di consulente di BI
Il consulente di business intelligence aiuta le aziende a capire l’importanza dei dati nei processi decisionali e le spinge a diventare data-driven company
Sono un consulente di Business Intelligence,lavoro con uno dei software di Business Intelligence più importanti e completi sul mercato che è SAP BW (da poco diventato BW4HANA), e ho avuto modo di lavorare con grandissime realtà nazionali ed internazionali.
In tutte queste realtà ho avuto modo di entrare nella vita aziendale conoscendone i processi, i problemi, e le necessità e di relazionarmi con key user, decision maker, manager e personale operativo per riuscire a costruire report e dashboard che facilitassero il loro lavoro e permettessero in pochissimi click di ottenere tutte le principali informazioni sull’andamento della società.
Ho iniziato a fare divulgazione sul tema Business Intelligence per spiegare anche ai non addetti ai lavori quanto sia importante ragionare sempre in funzione di dati e come sfruttare la tecnologia per prendere decisioni migliori.
Le informazioni hanno un valore inestimabile e sono la cartina al tornasole di qualsiasi business mentre i dati da soli sono solo numeri!
