Nell’era dei big data, molte PMI soffrono ancora di disturbi della “vista analitica”: vedono i loro dati in modo sfocato, doppio o miope. Un problema che può costare caro in termini di efficienza e competitività. Ma come ogni disturbo visivo, anche questi hanno le loro soluzioni.
Attraverso strumenti di Business Intelligence, dashboard interattivi e KPI mirati, le aziende possono finalmente mettere a fuoco il proprio patrimonio informativo e trasformarlo in un reale vantaggio competitivo.
Astigmatismo e diplopia nell’elaborazione dati
L’astigmatismo è letteralmente un difetto visivo che deriva da una forma irregolare della cornea o del cristallino. Cosa vuol dire, in parole semplici? Una persona astigmatica presenta una deformazione della superficie dell’occhio, quindi della cornea, e del bulbo oculare. Questo rende difficile mettere a fuoco le immagini, che appaiono, come accennato prima, sfocate lungo i contorni e poco nitide, sia da vicino che da lontano.
La diplopia letteralmente significa ‘visione doppia’ e consiste nella percezione di 2 immagini di un unico oggetto.
Questi due concetti riferiti ai dati aziendali possono far incorrere nell’errore, in primis di non osservare i dati in maniera nitida e contestualmente di vederli in maniera doppia perdendo efficienza nell’analisi.
L’uso di strumenti di business intelligence per una gestione dati ordinata: gli step
Al fine di evitare tutto ciò le PMI dovranno avvalersi dell’utilizzo di strumenti di Business Intelligence.
La gestione disordinata dei dati è un problema comune nelle aziende e affrontarlo in modo efficace richiede un approccio strategico, nonché l’adozione di tecnologie adeguate. Ecco alcune soluzioni per aiutare le aziende italiane a gestire meglio i loro dati e sfruttarli per creare report utili per clienti, produzione e processi interni:
Implementazione di un Sistema di Gestione dei Dati (Data Management System)
- Data Warehouse: creare un data warehouse centralizzato dove tutti i dati aziendali vengono raccolti, organizzati e strutturati. Ǫuesto permette di avere una visione completa e coerente dei dati aziendali.
- Data Lake: per gestire grandi volumi di dati non strutturati, un data lake può essere utile. Ǫuesto sistema permette di archiviare dati in forma grezza e strutturarli successivamente in base alle necessità.
Come adottare una solida strategia di Data Governance
- Definizione di regole e politiche: stabilire chi ha accesso ai dati, come devono essere gestiti e utilizzati, e come assicurare la qualità e la sicurezza dei dati.
- Catalogazione dei dati: creare un inventario dei dati aziendali per sapere quali dati sono disponibili, dove si trovano e come possono essere utilizzati. Questo facilita la ricerca e l’accesso alle informazioni necessarie.
Utilizzo di Strumenti di Business Intelligence (BI)
- Dashboard interattivi: implementare strumenti di BI come Power BI, Tableau o ǪlikView, che permettono di creare report e dashboard interattivi, aggiornati in tempo reale e facili da interpretare.
- Analisi predittiva: utilizzare modelli di machine learning per analizzare i dati storici e prevedere trend futuri, migliorando la capacità decisionale.
Formazione del personale
- Cultura del dato: formare i dipendenti sull’importanza della gestione dei dati e sull’utilizzo degli strumenti di analisi. Una cultura del dato diffusa in tutta l’organizzazione aiuta a migliorare la qualità e l’uso dei dati.
- Data literacy: migliorare la competenza dei dipendenti nel leggere, interpretare e utilizzare i dati per prendere decisioni informate.
Automatizzazione dei processi di raccolta e pulizia dei dati
- ETL (Extract, Transform, Load): automatizzare i processi di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati per garantire che i dati siano sempre aggiornati, puliti e pronti per l’analisi.
- Data Ǫuality Tools: utilizzare strumenti per il controllo e la pulizia dei dati, identificando e correggendo errori o incongruenze nei dati.
Integrare i sistemi esistenti
- API e Connettori: collegare i diversi sistemi aziendali attraverso API e connettori, per assicurare che i dati siano sincronizzati e aggiornati in tempo reale.
- ERP e CRM: integrare il sistema di gestione ERP (Enterprise Resource Planning) e CRM (Customer Relationship Management) con la piattaforma di analisi dati per ottenere una visione completa e integrata delle operazioni aziendali.
- Outsourcing e consulenza esterna
- Collaborazione con esperti: se le competenze interne sono limitate, collaborare con consulenti esterni specializzati nella gestione e analisi dei dati può accelerare l’adozione delle migliori pratiche. Soluzioni Cloud: valutare l’uso di soluzioni cloud per la gestione dei dati, che offrono flessibilità, scalabilità e riducono i costi di infrastruttura.
Monitoraggio e miglioramento continuo
- KPIs e Metriche: definire e monitorare key performance indicators (KPIs) per valutare l’efficacia delle strategie di gestione dei dati e apportare miglioramenti continui.
- Feedback Loop: creare un sistema di feedback continuo per adattare e migliorare i processi di gestione dei dati in base ai risultati ottenuti e alle nuove esigenze aziendali.
Queste soluzioni possono aiutare le aziende italiane a trasformare i dati disordinati in un asset strategico, migliorando l’efficienza operativa e la capacità decisionale.
Se qualcosa non può essere espresso in cifre non è scienza: è opinione. Robert Anson Heinlein, Lazarus Long l’Immortale, 1973.
Al fine di evitare l’astigmatismo e la diplopia è possibile avvalersi di strumenti di analisi dati, quali ad esempio Power BI, servizio d’analisi aziendale prodotto da Microsoft che fornisce visualizzazioni di dati interattive e funzionalità di business intelligence con un’interfaccia grafica, per consentire agli utenti di creare report e dashboard anche molto avanzati attraverso l’uso del linguaggio DAX.
È essenziale utilizzare dei dashboard di Power BI costituite da una singola pagina, spesso chiamata canvas, che offre una narrazione tramite le visualizzazioni. Essendo limitato a una pagina, un dashboard ben progettato contiene solo gli elementi più importanti della narrazione. Per i dettagli, i lettori possono visualizzare i report correlati.
Di seguito alcune esemplificazioni dell’utilizzo di Power BI
Descrizione dei dati
I dati rappresentano la produzione, i costi di produzione, e l’analisi dei KPI relativi alla produzione per prodotto, regione e mese. Sono stati generati i seguenti dataset.
- Produzione mensile per prodotto e regione: mostra la quantità prodotta per ciascun prodotto in ogni regione per ogni mese.
- Esempio: la produzione del “Prodotto A” nel Nord durante il mese di Gennaio può essere 2.500 unità.
- Costi produzione mensile per prodotto e regione: mostra i costi di produzione per ciascun prodotto in ogni regione per mese.
- Esempio: il costo di produzione per il “Prodotto A” nel Nord durante il mese di Gennaio può essere 75.000 €.
- Superamento livello di costi: rappresenta se i costi per ogni combinazione di prodotto, regione e mese hanno superato un livello prestabilito di 60.000 €.
Analisi dei KPI
- Produzione mensile totale per prodotto
- il grafico a linea mostra come varia la produzione totale per ciascun prodotto nel corso dei mesi. Si osservano picchi di produzione nei mesi centrali dell’anno (tra Maggio e Settembre), indicando una stagionalità nel ciclo produttivo.
- Costi produzione mensile per prodotto
- anche i costi di produzione variano significativamente durante l’anno, con alti costi associati ai mesi con elevata produzione. È evidente che i prodotti più costosi da produrre sono il Prodotto A e il Prodotto C, specialmente durante i mesi di alta attività produttiva.
- Superamento del livello di costi
- questo grafico a barre mostra quante regioni hanno superato il livello prestabilito di 60.000 € per i costi di produzione. Si nota che nei mesi di alta produzione (da Maggio a Settembre) la maggior parte delle regioni supera tale livello, segnalando potenziali aree di ottimizzazione dei costi.
- Produzione totale per regione
- il grafico a barre impilate evidenzia la distribuzione della produzione per ogni regione. Il Nord e il Sud sono le regioni con il maggior volume produttivo, mentre le Isole contribuiscono di meno alla produzione totale.
- Costi totali per regione
- anche i costi di produzione sono più alti nelle regioni del Nord e del Sud, seguendo un trend simile alla distribuzione della produzione.
- Rapporto produzione/costi per mese
- il rapporto produzione/costi è un indicatore chiave di efficienza. Nei mesi con maggiore produzione, il rapporto tende ad aumentare, suggerendo che l’efficienza operativa migliora durante i periodi di attività intensa. Tuttavia, in alcuni mesi, i costi sembrano crescere più velocemente della produzione, il che potrebbe richiedere una revisione dei processi.
Questa analisi può essere utilizzata per ottimizzare i costi di produzione e migliorare l’efficienza operativa nelle diverse regioni e per i diversi prodotti. Se vuoi approfondire altri aspetti, come la profittabilità o i margini operativi, possiamo integrare ulteriori dati o calcoli.
Perché gli indicatori KPI sono importanti
È altresì importante dotarsi di KPI (key performance indicator, indicatori chiave di prestazione) misurabili. Gli indicatori KPI possono essere considerati come delle schede di valutazione della società, un modo per monitorare la riuscita o meno del raggiungimento dei propri target.
Identificando e monitorando gli indicatori KPI si comprenderà se l’azienda sta seguendo il percorso giusto o se deve cambiare strategia per evitare di perdere denaro e tempo prezioso. Se usati correttamente, gli indicatori KPI sono strumenti potenti che aiutano a:
- monitorare la solidità finanziaria della società;
- misurare i progressi a fronte degli obiettivi strategici
- individuare subito eventuali problemi;
- apportare rettifiche tempestive alle tattiche;
- motivare i membri del team;
- prendere decisioni migliori, più rapidamente.
Come iniziare a identificare gli indicatori KPI importanti per l’azienda? In primo luogo, chiarendo gli obiettivi strategici, collettivamente o per reparto.
Questi obiettivi aiuteranno a identificare gli indicatori KPI importanti per la società. La scelta degli indicatori KPI pertinenti dipenderà interamente da tali obiettivi e dalla capacità di misurare le performance rispetto ad essi.
Parlare con il team incoraggiando un dialogo aperto sugli indicatori KPI e sui loro obiettivi. Sono troppo aggressivi? Troppo semplici? Gli obiettivi devono essere impegnativi, ma vanno rivalutati qualora siano troppo ambiziosi o si basino esclusivamente su metriche non controllate dal team.
Diversi tipi di indicatori KPI
Una maggiore conoscenza dei tipi di indicatori KPI più comunemente utilizzati per misurare i progressi consente di identificare più facilmente gli indicatori KPI da monitorare.
- Indicatori KPI quantitativi sono relativi a fatti misurabili che possono essere rappresentati con un numero, ad esempio statistiche, percentuali e simboli di dollaro.
- Indicatori KPI qualitativi sono soggetti a interpretazioni umane e non possono essere quantificati con i numeri, bensì tramite opinioni, sentimenti ed esperienze.
- Indicatori KPI di lag misurano ciò che è già accaduto in passato per prevedere un esito positivo o negativo, ad esempio qualcosa di già realizzato o che è difficile da ottenere.
- Indicatori KPI di lead misurano le performance per prevedere il successo futuro e le tendenze a lungo termine, ad esempio per valutare gli obiettivi futuri.
Un altro esempio è il seguente:
KPI dei dipendenti
- Soddisfazione del personale (% di soddisfazione)
- Assenteismo (% di assenze)
- Produttività (ore di lavoro effettive per settimana)
- Turnover (% di dipendenti che lasciano l’azienda)
- Formazione completata (% di corsi di formazione completati)
| Mese | Soddisfazione (%) | Assenteismo (%) | Produttività (ore) | Turnover (%) | Formazione Completata (%) |
|---|---|---|---|---|---|
| Gennaio | 85 | 5 | 36 | 3 | 70 |
| Febbraio | 82 | 4 | 38 | 4 | 75 |
| Marzo | 88 | 6 | 40 | 2 | 80 |
| Aprile | 90 | 3 | 42 | 3 | 85 |
| Maggio | 87 | 5 | 41 | 5 | 90 |
| Giugno | 89 | 4 | 39 | 2 | 95 |
Dati Ipotetici
Grafici da Creare
- Grafico a barre della Soddisfazione del personale: Mostrare la percentuale di soddisfazione per mese.
- Grafico a linee dell’Assenteismo: Mostrare la percentuale di assenteismo per mese.
- Grafico a dispersione della Produttività: Rappresentare le ore di lavoro effettive nel tempo.
- Grafico a torta del Turnover: Rappresentare il turnover medio su sei mesi.
- Grafico a barre della Formazione completata: Mostrare la percentuale di corsi di formazione completati per mese.
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Il potenziale degli strumenti di Business Intelligence
Le esemplificazioni suddette non vogliono essere esaustive, ma far comprendere il potenziale che hanno alcuni strumenti di Business Intelligence purché ben utilizzati.
Una volta acquisita la padronanza dei numeri, non si leggeranno più semplicemente i numeri, non più di quanto si leggano le parole durante la lettura dei libri, si leggeranno i significati. W. E. B. Du Bois
