Approccio data-driven in pratica: le regole per ottenere risultati strategici

L'approccio data-driven svolge un ruolo fondamentale nell'abilitare modelli di business circolari. Sfruttando informazioni utili provenienti da fonti di dati diverse, le aziende possono ottimizzare l'utilizzo delle risorse, i cicli di vita dei prodotti e l'efficienza della supply chain. L'analisi dei dati consente alle aziende di identificare modelli, monitorare le prestazioni dei prodotti e prevedere la domanda, agevolando il passaggio dai modelli lineari tradizionali a quelli circolari. Con decisioni basate sui dati, le aziende possono implementare strategie innovative, come il prodotto come servizio, la ri-manifatturazione e le iniziative di riciclaggio, aumentando la redditività, promuovendo la sostenibilità, riducendo gli sprechi e promuovendo un'economia più circolare.

In questo modello di business emergente mirato a generare profitti più sostenibili, i dati svolgono un ruolo chiave. Tuttavia, molte aziende non sono adeguatamente preparate per navigare nell'era crescente dei dati e sfruttare appieno la ricchezza di informazioni a loro disposizione. Poiché l'importanza delle intuizioni basate sui dati continua a crescere, le aziende devono adattarsi ed abbracciare strategie efficaci per sfruttare e sfruttare le vaste quantità di dati a loro disposizione.

Le fondamenta di un approccio data-driven

Un approccio data-driven significa avere a propria disposizione le informazioni utili a partire dai dati aziendali, per migliorare i processi decisionali e quindi attuare strategie di business sempre più efficaci. Questa definizione non deve però trarre in inganno, perché nella sua semplicità sottintende una serie di aspetti e procedure volti a ottenere un cambio radicale nei processi aziendali.

In pratica, per diventare un'azienda data-driven è necessario un percorso ben strutturato. Non basta usare sistemi di elaborazione più potenti: occorre, invece, intraprendere un percorso articolato, che porti a modificare il modo con cui sono acquisiti, gestiti e governati i dati. Solo al termine di tale percorso si potranno rendere “azionabili” i dati stessi per avere utili indicazioni su come effettuare azioni strategiche, efficientando le decisioni per migliorare le performance aziendali.

Implementare un approccio data-driven

Un’azienda realmente data-driven sa rispondere in modo rapido e appropriato alle evoluzioni di un’economia e di un mercato altamente mutevoli. Non solo. Sa ottimizzare la produttività, anticipare le richieste dei clienti ed identificare le tendenze emergenti nel business e nel mercato, così da sviluppare strategie più incisive, incrementando le vendite e ottenendo nuovi ricavi. Tutto questo grazie al valore che sa estrarre dai dati. Ma come raggiungere tale risultato? Ecco un piano in quattro fasi per un approccio data-driven:

1. Coinvolgimento del top management

Il primo step da compiere per diffondere un approccio data-driven in azienda è essere consapevoli e esplicitare i risultati che si vogliono ottenere.
Questo è un aspetto che riguarda in primo luogo il top management, che deve essere il primo promotore di tutti processi che porteranno ad nuova cultura aziendale, una cultura che pone il dato al centro di tutte le strategie. Deve inoltre fare in modo che anche i dipendenti vivano l’evoluzione come un processo positivo che porterà reali vantaggi, e non come un’imposizione operativa.

2. I dati devono essere condivisi

Alla pervasività del digitale consegue che oggi le aziende raccolgono una miriade di dati, che possono arrivare dalle fonti più disparate all’interno e all’esterno dell’organizzazione, ad esempio dai dispositivi IoT al software per il CRM, dai social all’ERP aziendale.
La società di ricerca IDC stima che il 30% i dati raccolti sono archiviati in data center interni, il 20% in data center di terze parti, il 19% in data center o in postazioni remote, il 22% in storage cloud e il 9% in altri luoghi.

Questa dispersione è il primo aspetto da affrontare in un approccio data-driven. Anzitutto, le fonti devono essere ben identificabili. In secondo luogo, l’archiviazione dei dati non deve avvenire a silos, bensì all’interno di un unico data warehouse in modo tale che siano tutti disponibili a chiunque ne abbia bisogno. Quindi tutti i dati devono essere condivisi: la base dell’innovazione che porta un approccio data-driven è proprio la condivisione delle informazioni.

Da sottolineare che una frammentazione dei dati può arrivare anche da processi di acquisizione o anche dall’adozione di nuovi sistemi o applicazioni. Anche in questi casi è necessario evitare dispersioni ed eliminare eventuali duplicazioni.

3. I dati devono essere di qualità

Se solitamente i dati memorizzati nei sistemi aziendali non solo sono dispersi, ma provengono anche da fonti differenti, questo comporta che non siano omogenei e che usino semantiche differenti. Per essere sfruttati, devono prima essere aggregati, resi omogenei e validati, verificandone integrità, struttura ed accuratezza. Come si è soliti dire, per ottenere dei validi insight si deve disporre di dati di qualità.

A tale scopo, si può adottare una piattaforma che possa collegarsi con più database e che consenta di effettuare operazioni di ETL (Extract, Transform, Load) e data blending, ovvero di preparare e “pulire” i dati in modo da poter creare report automatici.

4. Accelerare l’innovazione

Un aspetto importante di ogni azienda data-driven è che sono le persone del business, o chiunque abbia la necessità di prendere delle decisioni informate, a effettuare le elaborazioni necessarie a ottenere gli insight cercati, senza passare necessariamente dall'IT.


Va da sé che in un’azienda data-driven chi si occuperà degli analytics dovrà avere adeguate competenze, ma non sarà  necessaria una specializzazione tecnica. Oggi i software infatti non lo richiedono. È importante però che gli strumenti dispongano di funzionalità specifiche, come quella di visualizzazione dati attraverso report personalizzabili ed editabili, in modalità self-service analytics. Infine, sarà importante definire KPI ad hoc in modo da verificare i risultati in funzione degli obiettivi da raggiungere.

All’interno del dinamico panorama aziendale di oggi, l'approccio data-driven agisce come un potente catalizzatore per l'evoluzione strategica, favorendo ulteriormente la circolarità. Estraendo insight utili da diverse fonti, questo approccio permette alle organizzazioni di prendere decisioni informate, ottimizzare le operazioni e promuovere l'innovazione, contribuendo ad un futuro circolare e rispettoso dell'ambiente. Mentre tracciamo la rotta verso un orizzonte guidato dai dati, le aziende si assicurano un successo duraturo, avvalendosi di strumenti utili ad affrontare le complessità, conquistare un vantaggio competitivo e promuovere la circolarità in un mondo basato sull'informazione.

Sei pronto a rivoluzionare il tuo approccio e ad abbracciarne uno circolare e data-driven? Fai ora il primo passo verso il futuro!