Da diversi anni gli esperti sostengono che i dati sono il nuovo petrolio, una risorsa fondamentale per lo sviluppo delle aziende. Ma oggi i dati stanno assumendo un’importanza ancora maggiore, arrivando a rappresentare un elemento vitale ed imprescindibile per il business.

È importante che i dati siano disponibili ed accessibili, ma soprattutto che siano ‘trusted’, cioè la sorgente di tali dati deve essere nota e di buona qualità e si deve comprendere come tali dati fluiscono nell’azienda e come vengono elaborati per ricavarne valore. 

Alla base di una Connected Enterprise c’è proprio l’utilizzo evoluto dei dati sia interni che esterni all’azienda. I dati devono guidare la strategia e la pianificazione aziendale, secondo un approccio ‘proattivo’, anziché essere utilizzati come strumento ‘reattivo’. Si tratta di una trasformazione digitale che abbatte le barriere che tradizionalmente separano le diverse funzioni aziendali, creando un territorio comune tra le diverse aree. Una strategia data driven consente di realizzare un modello di business maggiormente incentrato sul cliente in quanto permette di allineare la propria offerta di prodotti e servizi alle reali esigenze del cliente, riducendo le tempistiche ed i costi di produzione e distribuzione e, in ultima analisi, migliorando la customer experience.

Negli ultimi anni in molti settori la disruption è stata guidata proprio da aziende con una strategia incentrata sui dati, soprattutto nei trasporti, nell’intrattenimento, nel turismo e nei servizi finanziari. Si tratta in molti casi di startup tecnologiche, aziende agili e con una spiccata propensione alla flessibilità.

Questo però non significa che le aziende ‘tradizionali’ non possano evolvere verso modelli data driven. Molti operatori stanno iniziando ad investire in questi ambiti, con la consapevolezza che la grande quantità di dati a loro disposizione richiede una nuova mentalità ed un approccio innovativo per rimanere competitivi.

Si stima che il 90% dei dati disponibili oggi sia stato prodotto negli ultimi 2 anni. Nel futuro il successo delle aziende dipenderà proprio dalla capacità di sfruttare le informazioni ricavate da questa mole crescente di dati per comprendere con tempestività gli andamenti di mercato e l’evoluzione del business.

Affinché il data management possa orientare le decisioni strategiche di un’azienda è necessario selezionare le tecnologie adatte per l’elaborazione e la valorizzazione dei dati raccolti ed individuare una strategia strutturata di applicazione di queste tecnologie all’interno dell’organizzazione.

L’introduzione di una data driven strategy non ha ricadute solo in termini di pianificazione strategica, ma rappresenta un vero e proprio cambio di paradigma. Il tema fondamentale è, infatti, incorporare una mentalità data driven all’interno della cultura aziendale, una trasformazione che deve partire dai vertici dell’azienda.

La data driven strategy rischia di fallire se la quantità di informazioni ricavate dall’analisi e dall’elaborazione dei dati aziendali non viene adeguatamente sfruttata per orientare le decisioni di business. Secondo quanto emerge dalla recente ricerca KPMG ‘Global CEO Outlook Survey 2018’, il 67% dei CEO dichiara di prendere decisioni strategiche basandosi più sul proprio istinto che sull’analisi dei dati aziendali. Eppure è ormai assodato che le aziende con una chiara strategia di gestione dei dati hanno ottenuto benefici aziendali misurabili già nei primi mesi e hanno ricavato vantaggi sostenibili anche negli anni successivi. 

Il primo passo consiste nel definire come il data management possa supportare gli obiettivi dell'organizzazione e la strategia complessiva. Le aziende devono innanzitutto capire quale risultato vogliono ottenere dall’attuazione di questa strategia e selezionare il giusto set di dati da analizzare, con una particolare attenzione alla fonte da cui provengono, a come sono stati raccolti e al loro esatto significato. Queste informazioni sono chiave per rendere la base dati ‘trusted’ e quindi affidabile per basarvi i processi di pianificazione e le decisioni strategiche. 

Una volta identificato l’obiettivo e selezionata la base dati, è necessario individuare un framework per definire la data strategy, la data governance, l'integrazione dei dati, l'architettura e la data quality, nonché dotarsi di nuovi strumenti tecnologici che consentano l'elaborazione automatizzata ed ‘intelligente’ dei dati.

Tuttavia la chiave del successo di un progetto di Advanced Data Management sta nel fatto che l’evoluzione della strategia aziendale si rifletta in un effettivo e radicale cambiamento culturale. Ogni progresso tecnologico deve essere incorporato ed utilizzato quotidianamente all’interno di tutti i processi aziendali. Tutta l’organizzazione deve essere resa consapevole della trasformazione in atto e delle potenzialità offerte dai nuovi sistemi di data & analytics e gli information workers devono essere motivati ad utilizzarli per trarne beneficio.