di Eugenio Ciamprone
Per essere presenti e competitivi sul mercato è imprescindibile per l’azienda di oggi fondare il processo decisionale sull’analisi dei dati piuttosto che basare le decisioni su osservazioni o intuizioni.
Il Data-Driven Decision Making è appunto il processo secondo il quale il management basa le strategie e le decisioni sulla base di dati e numeri misurati e verificabili. Il cambiamento di paradigma deve infatti innanzitutto arrivare dal top management, che per primo deve credere ad un approccio aziendale data-driven ovvero basato sull’analisi e la valutazione dei dati.
Ovviamente il valore e l’attendibilità delle decisioni basate sui dati dipendono dalla qualità dei dati, dalla corretta analisi degli stessi e dalle giuste interpretazioni. Solamente in questo modo un approccio aziendale data-driven può aiutare le organizzazioni ad ottenere vantaggi competitivi, ma anche riduzione dei costi e aumento dell’efficienza.
Implementare un processo decisionale data-driven consente al management di assumere decisioni basate sui dati e le informazioni raccolte, sull’analisi degli stessi e sulla loro interpretazione. Si tratta del primo passo verso la trasformazione digitale di un’azienda. Questo però, non può avvenire in assenza di un corretto utilizzo dei Big Data e delle tecniche di Machine Learning.
Secondo la definizione pubblicata da Gartner i Big Data sono “risorse informative ad alto volume, ad alta velocità e/o ad alta varietà che richiedono forme di elaborazione delle informazioni convenienti e innovative che consentono una migliore comprensione, processo decisionale e automazione dei processi”. L’utilizzo delle tecniche innovative di Machine Learning, infatti, consente di automatizzare il processo di apprendimento e fornire in modo autonomo scenari e soluzioni per supportare i processi decisionali.
Attualmente, grazie all’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e delle piattaforme di Business Intelligence il management può estrarre e visualizzare dati e analisi, consultare report e prendere decisioni data-driven.
Le aziende che vogliono implementare un processo decisionale basato sulla raccolta e l’analisi dati devono seguire un percorso e procedere per fasi: innanzitutto devono identificare quali sono gli obiettivi e le aree di business più importanti nella strategia di trasformazione digitale. Una volta individuati gli obiettivi dovranno stabilire su quali dati effettuare le analisi e come acquisirli e raccoglierli.
A seguito dell’individuazione della dimensione e della composizione del dataset subentra la fase di Data Preparation dove i dati vengono organizzati e “puliti” per essere qualitativamente pronti ad essere analizzati.
Solo successivamente, con la Data Modeling, vengono individuate le tecniche di analisi dati che meglio si adattano al contesto di riferimento e che producono le migliori performance al fine di trasformare i risultati in decisioni e insight attuabili.
I vantaggi di un processo decisionale basato sui dati
Quali sono i vantaggi di basare il processo decisionale aziendale sulle evidenze che emergono dall’analisi dei dati?
Innanzitutto sarà più facile prendere una decisione a una volta analizzati i dati. E oltretutto, le decisioni prese seguendo quanto emerge dall’analisi dati fanno parte della strategia dell’azienda di perseguire un percorso di trasformazione data-driven dunque consente ai soggetti si seguire tale approccio senza la preoccupazione di aver preso o meno decisioni sbagliate.
Di certo le decisioni prese basandosi sui dati non saranno sempre corrette, ma gli strumenti di analisi dati ci permettono di monitorare costantemente gli impatti economici e non delle scelte, in modo da orientare eventuali azioni correttive.
Affidare il processo decisionale all’analisi dati consente, inoltre, vantaggi competitivi sul mercato in termini di tempi e costi, oltre che l’individuazione di opportunità di business prima dei competitor o la rilevazione di minacce per il business prima che sia troppo tardi.
Come già accennato due conseguenze dell’implementazione in azienda di un processo decisionale data-driven sono la capacità di fare delle scelte in tempi più rapidi e con dati più aggiornati e questo porta ad un miglioramento dell’efficienza operativa e ad una riduzione dei costi.
Il ruolo del Data Modeling nei processi decisionali
L’implementazione di processi decisionali in azienda basati sull’analisi dati non può prescindere da un uso corretto delle tecniche di Machine Learning. Una fase particolarmente importante è, dunque, quella di Data Modeling che consiste anche nella scelta degli algoritmi da utilizzare all’interno di uno specifico contesto che consentano delle buone performance nei risultati ottenuti.
Inoltre, la Data Modeling è la rappresentazione delle regole e delle relazioni che caratterizzano l’insieme di dati analizzati e dunque è una fase fondamentale per le organizzazioni che hanno deciso di utilizzare l’analisi dati come un asset aziendale strategico sul quale costruire i processi decisionali. Consente di automatizzare le operazioni, ridurre i costi e rendere più efficienti le attività grazie all’accesso a informazioni più chiare e precise in tempi notevolmente ridotti.
La modellazione dei dati, infine, consente all’azienda di organizzare e combinare dati di provenienza e natura diversa al fine di estrarne valore e trasformarlo in insight e azioni immediatamente attivabili.
