L’IDENTIKIT DELLE AZIENDE DATA-DRIVEN: REQUISITI E VANTAGGI REALI

Esiste una correlazione diretta tra prestazioni aziendali e l’essere un’impresa data-driven: a confermarlo è Accenture che, in un recente studio, ha evidenziato come tali organizzazioni siano capaci di massimizzare il valore dei propri dati e di trattarli come una risorsa differenziante per completezza e qualità.

Le aziende data-driven usano, difatti, l’analisi dei dati come base per supportare il processo decisionale, favorire l’innovazione e la business agility, al fine di migliorare l’efficacia delle scelte strategiche, ridurre i rischi e individuare nuove fonti di reddito.

Cultura del dato: il fondamento delle aziende data-driven

Le aziende data-driven sono organizzazioni che non solo integrano l’analisi dei dati all’interno dei processi come un fattore tecnico fondamentale, ma sviluppano anche una cultura basata su insight oggettivi, innescando un sistema virtuoso che trasforma le informazioni in actionable data e porta a capacità di apprendimento, di previsione e ottimizzazione continue.

Va sottolineato che la cultura del dato è un aspetto che deve coinvolgere l’organizzazione nella sua totalità: riguarda la popolazione aziendale a ogni livello. L’evoluzione verso un modello data-driven, quindi, non può fare affidamento alla sola tecnologia, ma richiede un percorso di change management affinché l’adozione di questa nuova modalità strategica e operativa sia efficace.

Un’adeguata cultura aziendale permette di disporre di dati di qualità, provenienti da fonti attendibili, ne favorisce la valorizzazione e condivisione, evitando che le informazioni rimangano isolate all’interno dei vari dipartimenti aziendali.

Il valore del cloud per le aziende data-driven

Alcune aziende data-driven hanno optato sin da subito per il cloud computing. Tuttavia, la maggior parte delle organizzazioni ha avviato la trasformazione data-driven con elaborazioni on-premise, spostando gradualmente i dati transazionali nel cloud solo per esigenze specifiche. Questo approccio ha permesso di soddisfare in modo adeguato le esigenze aziendali fino a qualche tempo fa, ma nell’economia attuale, l’on-premise sta mostrando i suoi limiti.

Il modello data-driven richiede infrastrutture versatili, scalabili, sicure e cost effective. Per questo, se pianificato e implementato correttamente, uno spostamento dei dati aziendali nel cloud e un modello di Infrastructure as a Service (IaaS) risultano la soluzione ideale.

Un’azienda data-driven ben progettata può infatti sfruttare le caratteristiche di scalabilità e flessibilità tipiche del cloud: la disponibilità di immense moli di dati, la necessità di processarle in tempo reale, la possibilità di sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale e del machine learning per scoprire nuovi aspetti e pattern nei dati, ottenendo rapidamente insight di business intelligenti e innovativi che possono essere monetizzati, rendono il ruolo del cloud essenziale.

Va sottolineato, tuttavia, che non sempre è possibile spostare i dati in cloud, per motivi di compliance o perché le applicazioni non lo consentono. In tali circostanze, si può però ricorrere a soluzioni che prevedano un’infrastruttura ibrida, che combina un ambiente on-premise con un servizio cloud pubblico, in cui la tariffazione è al consumo, come accede nel cloud.

4 vantaggi reali per le aziende data-driven

Dal miglioramento dei processi operativi all’incremento delle vendite, il modello dell’azienda data-driven riserva molti vantaggi. Ecco i principali.

1. Identificare nuove opportunità di business. I dati possono rivelare informazioni che aiutano a creare revenue aggiuntive, innovando e sviluppando prodotti e servizi che rispondano alle richieste dei consumatori.

2. Soddisfare al meglio i clienti. Le aziende data-driven possono utilizzare i dati per individuare ciò che i prospect e clienti preferiscono. Per esempio, nell’ambito del customer care e dei servizi post vendita, i dati possono supportare le imprese a determinare le modalità più adeguate a rispondere alle esigenze degli utenti, riducendo i tempi di risposta e migliorando la customer experience.

3. Migliorare i processi e aumentare le vendite. Ogni azienda vuole massimizzare i ricavi e punta alla crescita. In un mercato globale competitivo, i dati svolgono un ruolo cruciale nell’identificare precise leve di efficientamento e nel trasformare le informazioni in opportunità di business. Ne è un esempio la raccolta e l’analisi dei dati per garantire la continuità operativa, grazie alla gestione delle attività di manutenzione su impianti e prodotti in funzione dei dati di esercizio. Anche l’area commerciale ne può beneficiare: un rallentamento nelle vendite può indicare problemi latenti nel team che se ne occupa. L’analisi dei dati contribuisce a rilevare tali problemi e a definire le contromisure adatte a ottimizzare le prestazioni dei sales, aumentando i ricavi.

4. Creare un vantaggio competitivo. Dati e analisi possono aiutare le organizzazioni a rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato. Sfruttando gli insight ottenuti con gli analytics, è possibile prevedere le tendenze future, identificare i comportamenti dei clienti e individuare più velocemente nuove opportunità di business, ottenendo così un vantaggio competitivo rispetto al mercato.

Un grande potenziale da sfruttare

Oggi si creano 2,5 miliardi di gigabyte di dati al giorno. Molti di questi giocano un ruolo essenziale in diversi servizi chiave e sempre più aziende si rendono conto del loro potenziale. Non c’è da meravigliarsi perciò se Accenture prevede che i dati dovrebbero rappresentare il fattore cruciale di successo del 90% di tutte le strategie aziendali attuate quest’anno. Tuttavia, la stessa Accenture sottolinea che l’81% delle aziende non ha ancora una solida strategia per sfruttare appieno il potenziale dei propri dati e l’84% non ha una piattaforma adatta allo scopo.

C’è quindi ancora molto da fare, ma, come visto, i vantaggi che possono ottenere le aziende data-driven possono risultare strategici sia per i processi sia per il business. Per coglierli, si tratta solo di avere un’adeguata cultura del dato.