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Per trasformare un’azienda in una data-driven company c’è bisogno della data literacy: ecco le strategie da mettere in atto

Per trasformare un'azienda in una data-driven company c'è bisogno della data literacy ecco le strategie da mettere in atto
Smart Business

15 Novembre 2021

American Express

Per trasformare un’azienda in una data-driven company c’è bisogno della data literacy: ecco le strategie da mettere in atto


La trasformazione digitale delle imprese richiede nuovi modelli basati sui dati, che consentono una migliore capacità decisionale, la misurazione precisa dei risultati e la condivisione delle informazioni fra tutti i reparti aziendali. Le aziende devono trasformarsi in data-driven company e per farlo la data literacycioè la capacità di leggere, capire, creare e comunicare le informazioni – rappresenta una parte cruciale di questa trasformazione.


Che cos’è la data literacy


La data literacy è l’alfabetizzazione dei dati, cioè la capacità di interpretare correttamente i dati e raccontare tramite essi un fenomeno, selezionando in maniera opportuna le informazioni più rilevanti. Secondo la società d’analisi Gartner, la data literacy è una priorità per i Business Manager, perché consente, tra l’altro, di basare la sicurezza della propria catena produttiva sul machine learning, orientare il marketing tramite campagne automatizzate e fornire assistenza ai clienti attraverso servizi di intelligenza artificiale. In pratica, aiuta a migliorare la produttività e la competitività dell’impresa.


I vantaggi della data literacy


Grazie alla data literacy le aziende rispondono tempestivamente alle richieste dei consumatori che in contesti competitivi si fanno sempre più esigenti. La gestione dei dati, però, non deve più essere solo un problema dell’IT: deve diventare un’opportunità per top e middle management di essere aggiornati in tempo reale sulla situazione produttiva o delle vendite migliorando così il processo decisionale.


Le 5 caratteristiche della data literacy


La data literacy ha cinque caratteristiche:

  1. Business intelligence: quell’insieme di processi e strumenti grazie ai quali le aziende raggruppano dati provenienti da fonti diverse, li analizzano e ricavano decisioni strategiche. La business intelligence presenta i risultati analitici sotto forma di dashboard, grafici, report.
  2. Data visualization: grazie ai software di data visualization si accede velocemente – tramite menu preimpostati – a dati e insight anche senza possedere competenze di programmazione. La data visualization realizza i grafici standard – a torta, istogrammi, lineari e così via – e permette di costruire modelli predittivi, modificare i dati e creare query complesse. Si accede tramite un’app e si ottengono aggiornamenti in tempo reale sulla situazione produttiva o legata alle vendite.
  3. Self-service data analytics: si tratta di tool che consentono agli utenti business di interrogare autonomamente i dati: dall’esplorazione all’analisi fino alla visualizzazione degli insight. Grazie a questi tool il top e middle management può accedere ai dati in modo rapido e avere una reportistica periodica.
  4. Data quality: dalla qualità dei dati dipende l’affidabilità del processo decisionale. Serve, dunque, ripulire e gestire i dati rendendoli contemporaneamente disponibili in azienda. Per questo sarebbe utile integrare nelle funzioni aziendali anche quella del Chief Data Officer, che dovrebbe diventare la figura chiave che guida la trasformazione.

10 best practice per la trasformazione digitale


Secondo Gartner, un’azienda che vuole trasformarsi in data-driven company dovrebbe adottare dieci best practice:


1. Dare priorità alla data vision, coinvolgendo tutto il top management;


2. Adottare un approccio trasparente: focalizzarsi sui casi d’uso aziendale evidenziando impatti positivi e negativi;


3. Attrarre data scientist: sono talenti che scarseggiano, vanno motivati dandogli la possibilità di svolgere un lavoro stimolante;


4. Allineare la data governance di tutte le attività: bisogna assicurarsi che i dati necessari siano disponibili nella qualità adeguata;


5. Definire la qualità dei dati: bisogna capire in quali campi la qualità dei dati è cruciale, accettando lacune in altri settori;


6. Osare un po’ con la privacy: non si tratta di aggirare la GDPR, poiché costerebbe multe salatissime, ma di convincere i clienti a effettuare opt-in nel data processing, anche attraverso programmi fedeltà;


7. Avere un’architettura IT moderna e smart: una data-driven company si fonda su un’architettura IT moderna, cioè modulare, flessibile, scalabile, veloce, a valore aggiunto. Occorre poi separare i dati in un data layer dedicato abilita la trasformazione;


8. Implementare l’architettura un po’ alla volta: sviluppare una migliore cultura del dato richiede velocità e risultati tangibili. Un’architettura scalabile e sostenibile, però, è più facile da implementare;


9. Conquistare le menti e i cuori dei dipendenti: bisogna formare i dipendenti per dare competenze a tutti. Solo così si genera passione ed entusiasmo e si aumenta il valore del business;


10. Imparare dagli altri: guardare alle data-driven company esistenti senza fretta e con umiltà.

Adottare queste best practice, sfruttare i vantaggi della data literacy non significa cambiare la propria cultura aziendale, ma farla evolvere in modo tale che il linguaggio dei dati sia familiare a tutti. In futuro, questo aspetto potrebbe rivelarsi fondamentale per riuscire a competere sul mercato e questo è un fattore che ogni azienda non può più permettersi di ignorare.

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