I dati sono una risorsa sempre più preziosa per le aziende, ma per innovare occorre usarli per orientare le decisioni strategiche: ed è qui che entra in campo l’approccio noto come data-driven decision making (Dddm), che permette alle organizzazioni di fare scelte ponderate, basate su informazioni concrete piuttosto che su intuizioni o esperienze personali.
“L’uso strategico dei dati trasforma le informazioni in valore e conoscenza, consentendo di anticipare le tendenze, ottimizzare le attività e personalizzare l’esperienza dei clienti”, ha spiegato Andrea Benedetti, senior cloud architect data & AI di Microsoft.
Da sottolineare però che adottare un approccio guidato dai dati richiede non solo gli strumenti tecnologici adeguati – sempre più importante è anche, come vedremo, il ruolo dell’IA – ma anche una cultura aziendale pronta a valorizzare i dati come risorsa strategica.
Per sfruttare appieno questo approccio per il successo organizzativo, dunque, occorre comprendere a fondo sia i vantaggi che le sfide da affrontare.
Vantaggi del Dddm per le aziende
Attivare un processo di Dddm può portare a una serie di vantaggi competitivi.
“L’importanza del Data-driven decision-making nelle aziende non può essere sottovalutata. Utilizzare i dati per essere in grado di guidare le decisioni, che siano tattiche o strategiche, permette alle organizzazioni di rispondere in modo accurato e tempestivo alle esigenze”, sottolinea ancora Benedetti. E aggiunge: “La capacità di prendere decisioni informate basate sui dati permette di costruire una differenza competitiva significativa, poiché aiuta ad innovare continuamente e ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato. Al contrario, prendere decisioni d’impulso o a sensazione porta con sé il rischio di fare errori costosi e generare inefficienze: senza una solida base di evidenze, necessaria per valutare correttamente le situazioni, diventa anche difficile prevedere le conseguenze delle proprie azioni”.
Vediamo allora i principali vantaggi dell’adozione di strumenti di Data-driven decision-making.
- Decisioni più informate e precise. Utilizzando dati accurati e aggiornati, le aziende possono prendere decisioni basate su fatti concreti piuttosto che su intuizioni o supposizioni. Questo riduce il rischio di errori e migliora la qualità delle decisioni aziendali.
- Miglioramento dell’efficienza operativa. L’analisi dei dati consente di identificare inefficienze e colli di bottiglia nei processi aziendali. Le aziende possono quindi adottare cambiamenti mirati per ottimizzare le operazioni, ridurre i costi e aumentare la produttività.
- Personalizzazione dell’esperienza del cliente. I dati relativi ai comportamenti e alle preferenze dei clienti possono essere utilizzati per creare esperienze personalizzate. Questo non solo aumenta la soddisfazione del cliente, ma può anche portare a una maggiore fedeltà e a un aumento delle vendite.
- Previsione e gestione del rischio. L’analisi predittiva permette alle aziende di adottare misure preventive e di prepararsi meglio per affrontare eventuali rischi futuri.
- Innovazione e sviluppo di nuovi prodotti. I dati possono rivelare nuove opportunità di mercato e tendenze emergenti. Le aziende possono utilizzare queste informazioni per sviluppare nuovi prodotti e servizi che rispondano meglio alle esigenze dei clienti e alle dinamiche del mercato.
- Migliore utilizzo delle risorse. Con una chiara comprensione di quali aree dell’azienda sono più performanti e quali necessitano di miglioramenti, le aziende possono ripartire le risorse in modo più efficace. Questo porta a un utilizzo più efficiente del budget e a un ritorno sull’investimento più elevato.
- Aumento della competitività. Le aziende che sfruttano i dati per guidare le loro decisioni sono in grado di reagire più rapidamente ai cambiamenti del mercato e di adattarsi meglio alle esigenze dei clienti.
Implementazione del Dddm in un’azienda
“Il Data-driven decision making è di fondamentale importanza per le aziende che aspirano a rimanere competitive nell’era digitale in continua evoluzione. Adottare un approccio basato sui dati può trasformare il modo in cui le aziende operano, innovano e servono i propri clienti, garantendo un successo duraturo”, sottolinea Paolo Soda, docente della facoltà dipartimentale di Ingegneria Unicampus.
“Infatti, basarsi su dati concreti e analisi dettagliate per prendere decisioni strategiche offre una serie di vantaggi competitivi significativi quali, ad esempio, oggettività, efficienza operativa, personalizzazione dell’offerta, monitoraggio e miglioramento continuo, nonché migliore allocazione delle risorse, trasparenza e tracciabilità”, aggiunge Soda.
Vediamo allora gli step per introdurre con successo il Dddm in azienda. Partiamo col dire che non si tratta di un processo semplice e coinvolge vari aspetti, anche molto diversi tra loro: la cultura aziendale, la tecnologia disponibile, le competenze del personale e l’utilizzo dell’AI e la qualità dei dati.
Il ruolo dell’AI e il nodo della qualità dei dati
Partiamo proprio da quest’ultimo punto. Nel contesto dell’analisi dei dati per orientare le strategie aziendali, l‘intelligenza artificiale gioca infatti, un ruolo sempre più importante, poiché consente di analizzare enormi volumi di dati in modo rapido ed efficiente. L’IA utilizza algoritmi di machine learning per analizzare dati storici e prevedere tendenze future, aiutando le aziende a pianificare strategie e risorse in modo più efficace. Può analizzare testi non strutturati come email, recensioni dei clienti e social media, fornendo insight utili che potrebbero non emergere dai dati strutturati tradizionali. Inoltre, algoritmi di IA possono essere utilizzati per identificare le migliori opzioni decisionali attraverso l’analisi di scenari multipli e la valutazione dei rischi e dei benefici associati a ciascuna opzione.
Per avere insight affidabili e pertinenti, occorre tuttavia disporre di dati accurati, completi e ben strutturati.
“Gli algoritmi di intelligenza artificiale richiedono enormi quantità di dati per fornire informazioni precise e affidabili. Pertanto, la qualità dei dati che gli algoritmi di AI devono processare è fondamentale, specialmente se utilizzati per prendere decisioni aziendali seguendo un approccio Ddddm”, spiega Antonio Macaluso, Ricercatore al German research center for artificial intelligence (Dfki).
“In tale contesto – aggiunge – è necessario considerare alcuni fattori come le fonti di dati, che devono descrivere nel modo più completo possibile il fenomeno di riferimento per il quale una decisione deve essere presa. È inoltre fondamentale disporre di competenze analitiche adeguate e di una strategia di implementazione chiara per supportare i processi decisionali in modo efficiente. Infine, è necessario disporre di un’infrastruttura tecnologica adeguata, che consenta di garantire la sicurezza e la privacy dei dati. Una forte attenzione a tutti questi fattori consente alle organizzazioni di superare i possibili bias degli attori coinvolti nei processi decisionali aziendali, al fine di migliorare l’efficienza operativa e promuovere l’innovazione”.
I passi per implementare il DDDM in azienda
Vediamo allora quali sono i passi necessari per adottare in azienda una strategia di Dddm.
Definire gli obiettivi
Per iniziare con il Data-driven decision making, è fondamentale stabilire chiaramente gli obiettivi aziendali. Questi obiettivi guideranno tutto il processo decisionale basato sui dati.
Identificare i dati rilevanti
Una volta definiti gli obiettivi, è necessario identificare quali dati sono rilevanti per il raggiungimento di questi obiettivi. Questo può includere dati interni come vendite, operazioni e performance del personale, oltre a dati esterni come tendenze di mercato e comportamenti dei clienti.
Raccogliere e pulire i dati
Raccogliere dati accurati e completi è essenziale. I dati possono provenire da diverse fonti come CRM, ERP, social media, e-commerce. Una volta raccolti, è fondamentale pulire i dati per eliminare errori, duplicati e incongruenze, garantendo così che l’analisi successiva sia basata su informazioni affidabili.
Analizzare i dati
L’analisi dei dati è il cuore del Dddm. Utilizzando strumenti analitici e tecniche statistiche, i dati vengono trasformati in informazioni utili. Questo può includere l’analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva per comprendere tendenze, fare previsioni e suggerire azioni concrete. Ad esempio, l’analisi predittiva è cruciale per le vendite: “Previsioni accurate consentono di elaborare piani di investimento mirati, ottimizzare la gestione delle scorte e della catena logistica, e indirizzare efficacemente gli sforzi di marketing, aumentando i tassi di conversione e riducendo i costi finanziari”, spiega Michele Zanelli, Associate Partner di P4I.
Comunicare i risultati
I risultati dell’analisi devono essere comunicati in modo chiaro e comprensibile a tutte le parti interessate. Questo può essere fatto attraverso report, dashboard interattivi e visualizzazioni di dati che evidenziano le intuizioni chiave e supportano le decisioni aziendali.
Creare una cultura data-driven
Per sostenere il Dddm a lungo termine, è cruciale creare una cultura aziendale orientata ai dati. Questo include formare il personale sull’importanza dei dati, promuovere l’uso continuo dei dati nelle decisioni quotidiane e assicurare che la leadership aziendale supporti e incoraggi questo approccio.
Strumenti e tecnologie per il Dddm
Nel Dddmsi utilizzano vari tipi di dati, tra cui dati strutturati come numeri e categorie, dati non strutturati come testo libero, immagini e video, e dati semi-strutturati come e-mail e documenti Xml. L’analisi di questi dati richiede un approccio olistico che consideri la varietà, la velocità e il volume – noti come le tre V del big data – e l’utilizzo di strumenti tecnologici avanzati. Vediamo i principali.
Business intelligence (BI)
La business intelligence (BI) comprende strumenti e tecnologie che trasformano i dati grezzi in informazioni significative e utili per scopi di business. Le piattaforme di BI offrono dashboard, report e visualizzazioni che aiutano le aziende a prendere decisioni basate su dati concreti. Tra i principali strumenti di BI troviamo Tableau, Power BI e QlikView.
Analisi predittiva
L’analisi predittiva utilizza tecniche statistiche e algoritmi per analizzare dati storici e fare previsioni riguardo a eventi futuri. Questo approccio è cruciale per identificare trend, anticipare problemi e ottimizzare le operazioni aziendali. Software come IBM SPSS, SAS e RapidMiner sono tra quelli più conosciuti.
Machine Learning
Utilizzando algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, il ML può essere applicato per riconoscimento di pattern, classificazione, e clustering. Framework come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn sono fondamentali per lo sviluppo di modelli ML.
Internet of Things (IoT)
I dati provenienti dai dispositivi IoT possono essere analizzati per migliorare l’efficienza operativa, monitorare in tempo reale e ottimizzare i processi. Piattaforme come AWS IoT, Azure IoT Hub e Google Cloud IoT offrono soluzioni complete per la gestione e l’analisi dei dati IoT.
Cloud computing
Servizi cloud come Amazon web services (AWS), Microsoft Azure e Google cloud platform (GCP) supportano l’analisi dei dati, l’archiviazione e l’elaborazione su larga scala, facilitando l’adozione del Data-driven decision making.
Esempi di applicazioni del DDDM nel settore industriale
Il Dddm è già una realtà in molte industrie. Nel settore automobilistico, ad esempio, la Toyota grazie all’utilizzo strategico dei dati, è riuscita a risolvere problemi complessi riguardanti la logistica interna ed esterna, migliorando notevolmente l’efficienza della supply chain.
Nell’industria farmaceutica, Pfizer, attraverso il Dddm, ha ottimizzato i suoi processi di produzione, riducendo i tempi di attesa e aumentando la qualità dei prodotti.
Le società di logistica si avvalgono del Dddm per ottimizzare le rotte di consegna, riducendo costi e tempi. E in ambito manifatturiero, gli algoritmi basati sui dati stanno trasformando la gestione delle catene di fornitura, permettendo un controllo senza precedenti sull’inventario e sulle operazioni di produzione.
Vediamo nel dettaglio tre casi di studio.
Utilizzo del Dddm per ottimizzare la supply chain: P&G
Procter & Gamble (P&G), una delle più grandi aziende di beni di consumo al mondo, ha adottato un approccio basato sui dati per ottimizzare la sua supply chain. Raccoglie dati in tempo reale da una vasta gamma di fonti, tra cui vendite, inventari, dati di produzione, feedback dei clienti e dati di mercato. Utilizza anche dati esterni, come previsioni economiche e trend dei consumatori, per arricchire le analisi.
L’azienda utilizza sofisticati algoritmi di machine learning e analisi predittiva per prevedere la domanda dei prodotti con grande precisione. Questi modelli tengono conto di variabili stagionali, promozioni, cambiamenti nei comportamenti dei consumatori e altri fattori. Analisi avanzate sono utilizzate per ottimizzare gli inventari, determinando la quantità ottimale di stock da mantenere in ciascun magazzino per minimizzare i costi di stoccaggio e ridurre le rotture di stock.
I dati e le analisi vengono utilizzati per prendere decisioni informate su quando e dove produrre e distribuire i prodotti all’interno della rete globale di P&G. P&G utilizza anche i dati per ottimizzare la logistica e migliorare l’efficienza della distribuzione, riducendo i tempi di consegna e i costi di trasporto. L’ottimizzazione degli inventari e della logistica ha permesso a P&G di ridurre significativamente i costi operativi. La capacità di prevedere con precisione la domanda ha migliorato la disponibilità dei prodotti, riducendo le rotture di stock. La sincronizzazione della produzione con la domanda effettiva ha ridotto gli sprechi e migliorato l’efficienza operativa. L’approccio basato sui dati ha reso la supply chain di P&G più flessibile e resiliente, permettendo all’azienda di adattarsi rapidamente ai cambiamenti della domanda e alle interruzioni della catena di fornitura.
Utilizzo del DDDM per la manutenzione predittiva: GE Aviation
Un esempio di azienda che ha utilizzato il Data-driven decision making (Dddm) per la manutenzione predittiva è General Electric (GE), in particolare la sua divisione GE aviation.
GE Aviation ha implementato un sistema di manutenzione predittiva utilizzando il Dddm. Sensori avanzati sono stati installati sui motori per raccogliere dati in tempo reale su vari parametri operativi come temperatura, pressione, vibrazioni e velocità. I dati storici di performance e manutenzione sono stati integrati nel sistema. Utilizzando tecniche di machine learning e analisi avanzata, i dati raccolti dai sensori sono stati analizzati per identificare pattern e segnali premonitori di possibili guasti. Modelli predittivi sono stati sviluppati per stimare la probabilità di guasti futuri e per identificare le condizioni operative che potrebbero portare a problemi.
Gli insight derivati dai modelli predittivi sono stati utilizzati per pianificare interventi di manutenzione solo quando effettivamente necessari, basandosi sulle condizioni reali dei motori piuttosto che su intervalli temporali fissi. Questo approccio ha permesso di ottimizzare i tempi di manutenzione, riducendo i costi operativi e migliorando la disponibilità dei motori. I risultati ottenuti includono una significativa riduzione dei costi di manutenzione grazie alla riduzione degli interventi non necessari, un aumento della disponibilità dei motori che ha migliorato l’efficienza operativa delle compagnie aeree clienti, e un miglioramento della sicurezza grazie alla prevenzione di guasti imprevisti.
Utilizzo del Dddm per migliorare la qualità dei prodotti: Netflix
Per migliorare la qualità dei contenuti offerti e personalizzare l’esperienza utente, Netflix raccoglie una vasta quantità di dati dai suoi utenti, inclusi dati di visualizzazione, interazione e demografici.
Utilizzando algoritmi avanzati di machine learning e analytics, Netflix analizza questi dati per identificare pattern di comportamento e preferenze degli utenti. Sulla base dei dati analizzati, Netflix prende decisioni informate per migliorare la qualità dei contenuti e personalizzare l’esperienza utente, inclusi suggerimenti personalizzati e investimenti in nuovi contenuti originali. Ad esempio, Netflix utilizza algoritmi di raccomandazione per suggerire contenuti che gli utenti potrebbero trovare interessanti e ha prodotto contenuti originali di successo come “Stranger Things” e “The Crown”.
I risultati di questo approccio basato sui dati includono un miglioramento della qualità percepita dei contenuti, un aumento del tempo di visualizzazione e dell’engagement degli utenti, e una riduzione del tasso di abbandono degli abbonati.
