L’aumento dei dati e la capacità di memorizzarli, elaborarli e analizzarli ha rivoluzionato il modo di operare delle aziende. Grazie a opzioni di archiviazione più economiche, a computer più veloci e alla raccolta di un numero maggiore di punti dati rispetto al passato, le aziende possono ora prendere decisioni più intelligenti basandosi su prove concrete piuttosto che su intuizioni o congetture. Diversi studi hanno evidenziato che le aziende che utilizzano un processo decisionale guidato dai dati tendono a raggiungere con maggior successo i propri obiettivi rispetto a quelle che si affidano esclusivamente ai metodi tradizionali. Il processo decisionale guidato dai dati può aiutare le organizzazioni a identificare rapidamente e con precisione le tendenze e ad adeguare le strategie di conseguenza. Inoltre, aiuta a comprendere meglio il comportamento dei clienti per creare prodotti o servizi su misura per loro.

Inoltre, questo tipo di processo decisionale consente alle aziende di monitorare le metriche di performance nel tempo, fornendo approfondimenti essenziali sull’efficacia delle diverse iniziative organizzative. In definitiva, l’utilizzo di approcci guidati dai dati per le decisioni aziendali porta a risultati migliori in tutte le aree operative, dalle campagne di marketing al lancio di prodotti, consentendo alle organizzazioni di massimizzare il loro potenziale tasso di successo in un ambiente di mercato competitivo.

Che cos’è il processo decisionale guidato dai dati?

Il processo decisionale guidato dai dati (Data-Driven Decision-Making, DDDM) si basa su dati e analisi per informare la gestione o le decisioni strategiche. Aiuta le organizzazioni a valutare e comprendere le tendenze, i comportamenti dei clienti e le metriche delle prestazioni per ottimizzare le loro operazioni, individuare i potenziali punti deboli e massimizzare il loro potenziale di successo. Il processo decisionale guidato dai dati è diventato sempre più importante grazie all’avvento di tecnologie che acquisiscono e analizzano dati in grandi quantità e a costi contenuti. Queste implicazioni rendono la capacità di raccogliere, archiviare e analizzare i dati un obiettivo strategico per ogni azienda e organizzazione.

Il cuore del DDDM è il processo di analisi dei dati, che prevede l’esame dei dati per identificare modelli e tendenze. Una volta identificati questi schemi, le aziende possono utilizzare queste informazioni per prendere decisioni informate sulle azioni da intraprendere. Il DDDM viene spesso utilizzato per prendere decisioni su aspetti quali i prezzi dei prodotti, le campagne di marketing, l’ottimizzazione dei costi, la pianificazione strategica o persino i livelli di personale.

Vantaggi del processo decisionale basato sui dati

I vantaggi del processo decisionale guidato dai dati sono numerosi, in quanto forniscono approfondimenti che gli esseri umani di solito non vedono o “sentono” quando prendono le decisioni. Il processo decisionale guidato dai dati aiuta le organizzazioni a prendere decisioni informate su persone, modelli di business e strategie, a migliorare l’esperienza dei clienti e a ottenere risultati migliori.

Ecco un elenco di alcuni dei vantaggi più importanti del processo decisionale guidato dai dati (“Data-Driven Decision-Making”, DDDM):

1. Maggiore accuratezza e precisione: Il DDDM consente di prendere decisioni più accurate e precise, utilizzando i dati per identificare modelli, tendenze e relazioni che potrebbero non essere evidenti attraverso l’intuizione o i metodi tradizionali.
2. Decisioni basate sull’evidenza: Il DDDM consente ai decisori di basare le proprie decisioni su dati oggettivi piuttosto che su ipotesi, opinioni o pareri soggettivi. Sostituiscono il “Gut-Feeling” dei manager e dei decisori.
3. Maggiore trasparenza: Il DDDM aumenta la trasparenza fornendo un registro trasparente e verificabile dei dati e delle analisi che informano il processo decisionale – questo può anche portare a un migliore supporto per le decisioni.
4. Migliori previsioni: Il DDDM può aiutare a identificare schemi e tendenze che possono essere utilizzati per fare previsioni migliori sugli esiti e i risultati futuri. Sulla base delle previsioni, si possono trovare nuove idee di ottimizzazione o addirittura creare modelli di business.
5. Miglioramento del monitoraggio e della misurazione: Il DDDM consente alle organizzazioni di tracciare e misurare i risultati delle loro decisioni e di adattarle in base alle necessità.
6. Maggiore efficienza: Il DDDM può aiutare le organizzazioni a utilizzare meglio le risorse, ad automatizzare i processi e a sfruttarli meglio.
7. Miglioramento dell’agilità: Il DDDM può aiutare le organizzazioni a rispondere rapidamente ai cambiamenti dell’ambiente, come le preferenze dei consumatori o le condizioni del mercato.
8. Migliore identificazione delle opportunità: Il DDDM può aiutare le organizzazioni a individuare nuove opportunità e aree di crescita, identificando modelli e tendenze che potrebbero non essere evidenti senza l’analisi dei dati.
9. Migliore gestione del rischio: Il DDDM consente alle organizzazioni di identificare e mitigare i rischi considerando tutti i dati e le informazioni che possono influenzare la decisione.
10. Identificazione di nuovi prodotti o servizi: Il DDDM può aiutare le organizzazioni a determinare quali nuovi prodotti o servizi offrire sulla base dei dati dei clienti e delle ricerche di mercato.
11. Aumento della soddisfazione dei clienti: Il DDDM consente alle organizzazioni di comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei clienti e di fornire prodotti o servizi su misura che soddisfino tali requisiti.
12. Aumento della competitività: Il DDDM può dare alle organizzazioni un vantaggio competitivo, consentendo loro di prendere decisioni più rapide e informate e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.

Importanza del processo decisionale basato sui dati

Abbiamo imparato molto su cos’è il Data-Driven Decision-Making (DDDM) e sui suoi vantaggi. Ma perché è importante? Perché un’azienda dovrebbe preoccuparsi di trattare i dati? Perché tutti parlano di “Dati come nuovo petrolio”?

Il DDDM svolge già un ruolo essenziale per il successo di un’organizzazione, in quanto consente alle aziende di prendere decisioni informate e adeguate alle loro esigenze specifiche. Sfruttando i dati e le analisi, le organizzazioni possono comprendere meglio i comportamenti dei clienti, ottimizzare le operazioni, misurare le prestazioni e identificare potenziali opportunità di crescita o miglioramento. Termini come Data-Driven Management (DDM) o Data-Driven Strategic Management (DDSM) stanno diventando sempre più importanti sfruttando le intuizioni e i dati.

Il termine “Digital Divide” sarà un aspetto essenziale. Il divario tra le aziende che superano le altre grazie all’uso di dati e analisi sarà significativo, mentre quelle che non sfruttano la potenza dei dati rimarranno indietro. Il DDDM è uno strumento essenziale per tutte le organizzazioni che vogliono avere successo in un mondo digitale, in quanto consente loro di prendere decisioni basate sui dati che massimizzano il loro potenziale e portano a risultati effettivi.

Come superare i pregiudizi cognitivi nel processo decisionale?

Le aziende e gli individui sono sempre vittime di pregiudizi cognitivi che possono portare a decisioni sbagliate. Questi pregiudizi possono essere superati utilizzando un processo decisionale guidato dai dati, che si basa sui fatti invece che sulle preferenze o sulle ipotesi personali. Il processo decisionale guidato dai dati può aiutare le aziende a prendere decisioni migliori, a evitare i pregiudizi cognitivi e a superare i vecchi schemi.

Esempi di processo decisionale guidato dai dati (DDDM)

Di seguito troverete solo alcuni esempi, ma i vantaggi del processo decisionale guidato dai dati si applicano a molti settori e organizzazioni. Alcuni dei vantaggi standard delle organizzazioni che adottano un processo decisionale guidato dai dati sono il miglioramento delle prestazioni, l’aumento dell’efficienza, il miglioramento delle previsioni e del processo decisionale, che portano a risultati migliori nel lungo periodo.

Assistenza sanitaria

Nel settore sanitario, il processo decisionale guidato dai dati migliora i risultati dei pazienti analizzando i dati provenienti da cartelle cliniche elettroniche, diagnostica predittiva, imaging medico e studi clinici. Ad esempio, medici e ricercatori possono utilizzare l’analisi dei dati per identificare i fattori di rischio di alcune malattie e sviluppare piani di trattamento più efficaci.

Commercio al dettaglio e e-commerce

Le aziende del commercio al dettaglio e dell’e-commerce utilizzano il processo decisionale guidato dai dati per ottenere informazioni sul comportamento dei consumatori, migliorare le vendite e i livelli delle scorte, identificare nuove tendenze ed evitare gli scaffali vuoti. Ad esempio, analizzando i dati sugli acquisti dei clienti, il traffico sul sito web e l’attività sui social media, le aziende possono identificare le tendenze nelle preferenze dei consumatori e prendere decisioni più informate sui prodotti da tenere in magazzino e sulle modalità di commercializzazione. Ciò può contribuire ad aumentare le vendite, a migliorare la soddisfazione dei clienti e ad aprire nuove possibilità di vendita e promozione.

Finanza

In finanza, il processo decisionale guidato dai dati è ampiamente utilizzato per valutare il rischio e prendere decisioni di investimento più informate. Ad esempio, le istituzioni finanziarie possono utilizzare l’analisi dei dati per identificare le tendenze e gli schemi dei prezzi delle azioni, dei tassi di interesse e degli indicatori economici per prendere decisioni più informate su quali attività acquistare e vendere. I sistemi finanziari sono addirittura così avanzati da operare in millisecondi sulla base di dati, previsioni e algoritmi, superando gli esseri umani.

Produzione

Nel settore manifatturiero, il processo decisionale guidato dai dati migliora l’efficienza operativa, riduce i tempi di inattività e aumenta la produttività. Ad esempio, analizzando i dati dei sensori di macchinari e attrezzature, i produttori possono identificare gli schemi di usura e prevedere quando è necessaria la manutenzione, detta anche “manutenzione predittiva”.

Governo e politiche pubbliche

Anche i governi utilizzano il processo decisionale guidato dai dati per sviluppare politiche che comprendano le esigenze e le preoccupazioni della popolazione. Ad esempio, analizzando i dati sulla criminalità, la povertà e l’istruzione, i funzionari governativi possono identificare le aree in cui le risorse pubbliche sono più necessarie e sviluppare politiche per rispondere a tali esigenze. Il processo decisionale guidato dai dati può essere utilizzato anche per valutare l’efficacia delle politiche e dei programmi esistenti e adattarli di conseguenza – “Data-Driven Policy Making” e “Impact Measurement” sono due termini critici in questo contesto.

Il ruolo dell’IA nel processo decisionale guidato dai dati

In un ambiente aziendale competitivo e in continua evoluzione, gli algoritmi intelligenti o “intelligenza artificiale (AI)” svolgono un ruolo sempre più importante nell’aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati. Gli algoritmi intelligenti utilizzano diversi tipi di Intelligenza Artificiale (AI), come l’Apprendimento Automatico e l’Apprendimento Profondo, per analizzare grandi insiemi di dati, identificare tendenze e modelli, fare previsioni e suggerire la migliore linea d’azione per ogni situazione. Sfruttando la potenza dell’IA, le aziende possono ottenere preziose informazioni sul comportamento dei clienti che possono aiutarle a ottimizzare le loro operazioni e a massimizzare il loro potenziale. Inoltre, gli algoritmi intelligenti ci permettono di automatizzare compiti banali che altrimenti richiederebbero tempo e risorse se svolti manualmente. L’importanza degli algoritmi intelligenti non può essere sottovalutata, poiché sono diventati strumenti essenziali per qualsiasi organizzazione che voglia avere successo nel mondo digitale.

Processo di avvio del processo decisionale guidato dai dati

1. Definire il problema

Il primo passo del processo decisionale guidato dai dati è la definizione del problema. Ciò richiede una chiara comprensione del problema o della decisione da affrontare e dei risultati desiderati. Inoltre, è necessario analizzare i fattori essenziali per il problema o la decisione, come le preferenze dei clienti, il traffico sul sito web, i livelli delle scorte, gli indicatori economici, l’utilizzo delle macchine o i KPI.

2. Raccolta dei dati

La seconda fase del processo decisionale guidato dai dati è la raccolta dei dati. La fase di raccolta comporta l’acquisizione di dati da fonti interne ed esterne e la determinazione delle dimensioni del campione e del metodo di campionamento per garantire che i dati raccolti siano di alta qualità e rilevanza. Per identificare e trovare efficacemente i set di dati adatti a supportare gli obiettivi di un’organizzazione, gli analisti dei dati devono avere una conoscenza approfondita dell’azienda e dei suoi obiettivi, perché i risultati diventano problematici o fuorvianti con set di dati sbagliati.

3. Preparazione dei dati

La preparazione dei dati è una fase essenziale del processo decisionale guidato dai dati. Comporta la pulizia e la formattazione dei dati, la gestione dei dati mancanti o duplicati, l’identificazione e la gestione dei valori anomali o degli errori e la trasformazione in un formato utilizzabile. Le organizzazioni non possono sfruttare i loro set di dati senza un’adeguata preparazione dei dati per ottenere approfondimenti o decisioni attuabili.

4. Analisi dei dati

L’analisi dei dati è probabilmente l'”essenza” del processo ed è fondamentale per identificare modelli, tendenze e correlazioni dai set di dati raccolti e dare un senso a tutti i dati raccolti. Le organizzazioni possono trarre preziose indicazioni dai dati raccolti attraverso tecniche di analisi dei dati quali statistiche descrittive, strumenti di visualizzazione, statistiche inferenziali e algoritmi di apprendimento automatico.

Nella fase di analisi si possono utilizzare diversi metodi e strumenti:

1. Statistiche descrittive
2. Visualizzazione dei dati
3. Statistica inferenziale
4. Algoritmi di apprendimento automatico
5. Strumenti di analisi e modellazione predittiva
6. Controllo statistico di processo (SPC) e grafici di controllo della qualità
7. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
8. Estrazione del testo
9. Tecniche di riconoscimento dei modelli
10. Analisi delle serie temporali

5. Modellazione e convalida

La modellazione e la convalida sono essenziali nel processo decisionale guidato dai dati, in quanto consentono alle organizzazioni di sfruttare i set di dati raccolti per ricavare approfondimenti e prendere decisioni informate. La modellazione comporta la creazione di modelli predittivi utilizzando vari algoritmi di apprendimento automatico, come regressione, regressione lineare, k-nearest neighbors, alberi decisionali, macchine vettoriali di supporto, foreste casuali e deep learning. Questi modelli possono prevedere il comportamento dei clienti, le prestazioni del sito web, le tendenze di vendita, i guasti alle macchine, ecc.

La convalida è la fase successiva del processo che prevede la valutazione e il confronto di diversi modelli per determinare quello più accurato. L’accuratezza del modello può essere determinata utilizzando dati reali e tecniche statistiche come la convalida incrociata, il bootstrapping e l’A/B testing.

6. Processo decisionale

Il processo decisionale è forse la parte più pratica per i manager e i dipendenti dell’azienda. Si tratta di utilizzare i modelli predittivi generati dalle fasi precedenti per prendere decisioni o previsioni informate. Le organizzazioni possono utilizzare i loro modelli per prevedere il comportamento dei clienti, le prestazioni del sito web, le tendenze di vendita, i guasti alle macchine, ecc. e combinarli con gli obiettivi aziendali per prendere decisioni ben informate.

Tuttavia, il processo decisionale implica anche il riconoscimento e la comprensione dei limiti dei modelli predittivi generati. Per questo motivo, le organizzazioni devono collaborare con i propri stakeholder per garantire che le loro decisioni siano allineate con gli obiettivi aziendali. Nel prendere le decisioni, le organizzazioni devono anche considerare i potenziali rischi e incertezze associati alle previsioni dei modelli.

7. Attuazione e monitoraggio continuo

L’implementazione delle decisioni e delle azioni prese dal processo decisionale guidato dai dati è forse una delle fasi più critiche. È fondamentale assicurarsi che tutti gli stakeholder siano d’accordo con le decisioni prese e con i rispettivi impatti sull’azienda. Dopo aver implementato le decisioni, le organizzazioni devono raccogliere nuovi dati per monitorare e misurare i risultati e il feedback degli stakeholder.

Inoltre, le organizzazioni devono monitorare costantemente i risultati delle loro decisioni e apportare miglioramenti, se necessario. Questo perché i nuovi dati possono rivelare diverse intuizioni che possono portare a un migliore processo decisionale in futuro o portare a nuove conclusioni per le quali è necessario reperire e analizzare nuovi dati. Per questo motivo, le organizzazioni devono accogliere i dati e il feedback continuo da parte dei dipendenti e della dirigenza è fondamentale.

8. Comunicazione, condivisione e collaborazione

La comunicazione dei risultati e delle intuizioni agli stakeholder è essenziale per il successo. Le parti interessate, come i dipendenti, i manager o i dirigenti, devono comprendere i risultati, come sono stati ottenuti e come le loro decisioni possono influire sull’azienda. È inoltre fondamentale che gli stakeholder siano consapevoli di tutti i potenziali rischi associati alle loro scelte, come la distorsione dei dati o i potenziali problemi di performance.

Inoltre, le organizzazioni devono collaborare e condividere i dati con gli altri reparti, in modo che tutti possano trarre vantaggio dagli insight derivanti dai modelli predittivi. Un facile accesso ai dati e alle informazioni utili aiuterà i dipendenti a prendere decisioni migliori, a migliorare l’esperienza dei clienti e, in ultima analisi, a promuovere il successo aziendale. Infine, le organizzazioni devono normalizzare l’uso dei dati, assicurandosi che tutti ricevano le informazioni necessarie, senza bombardarli troppo.

9. Raccogliere feedback

La raccolta di feedback da parte degli stakeholder è fondamentale per garantire che le decisioni prese con i metodi data-driven siano in linea con le loro aspettative e i loro obiettivi. Inoltre, aiuta le organizzazioni a valutare se le loro strategie sono state efficaci e se possono essere migliorate. Per raccogliere feedback in modo efficace, le organizzazioni devono creare un’atmosfera di fiducia, comprensione e coinvolgimento tra i membri del team. Ciò consente agli stakeholder di esprimere liberamente le proprie opinioni e di ritenere le organizzazioni responsabili delle loro decisioni.

Le organizzazioni devono anche essere aperte alle critiche e ai feedback di dipendenti, partner, clienti e altri stakeholder sulle decisioni prese sulla base dei fatti. In questo modo si garantisce che i modelli, le analisi, i KPI o i dati di base possano essere modificati in base alle necessità.

10. Miglioramento continuo e iterazione

Il miglioramento continuo e le iterazioni sono una parte essenziale del processo decisionale guidato dai dati. Le organizzazioni devono assicurarsi di analizzare costantemente nuovi dati e di perfezionare i propri modelli per migliorare le proprie decisioni in base ai feedback raccolti di cui abbiamo parlato in precedenza. Ciò avviene raccogliendo e analizzando continuamente nuovi dati per ottenere maggiori informazioni che possano aiutare il processo decisionale. Le organizzazioni devono anche adattarsi ai recenti cambiamenti dell’ambiente di business e adeguare i loro modelli di conseguenza.

Le organizzazioni possono aumentare l’accuratezza e la fiducia nelle loro decisioni affinando e migliorando continuamente i loro processi decisionali basati sui dati. Questo aiuta anche a rimanere competitivi in un panorama aziendale in continua evoluzione, adattandosi rapidamente ai nuovi cambiamenti. Inoltre, questo aiuterà i dipendenti a sentirsi più a loro agio nell’utilizzo dei dati per prendere decisioni migliori, in quanto avranno la sensazione di ricevere dati e approfondimenti pertinenti e aggiornati.

Strumenti per il processo decisionale basato sui dati

Strumenti per la generazione di dati

Per raccogliere i dati si utilizzano diversi strumenti aziendali. I sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) sono utilizzati per raccogliere dati da tutte le parti dell’azienda. I sistemi di e-commerce raccolgono dati sul comportamento dei clienti. I sistemi CRM (Customer Relationship Management) tengono traccia delle interazioni con i clienti. I sistemi IoT (Internet of Things) utilizzano sensori per raccogliere dati sugli oggetti fisici.

Ma anche altre fonti come i sondaggi tra i dipendenti, i sondaggi tra i clienti, i dati finanziari e i dati di web analytics possono fornire indicazioni che aiutano a prendere decisioni migliori.

Strumenti per l’analisi dei dati

Una volta raccolti, i dati devono essere analizzati. Esistono diversi modi per analizzare i dati, ma alcuni metodi comuni sono:

• Analisi descrittiva: Questo metodo risponde alla domanda su cosa sia successo. Descrive i dati e cerca modelli.
• Analisi predittiva: Questo metodo risponde alla domanda su cosa accadrà. Utilizza i dati storici per costruire modelli che prevedano gli eventi futuri.
• Analisi prescrittiva: Questo metodo risponde alla domanda su cosa si dovrebbe fare. Utilizza l’analisi predittiva per identificare la migliore linea d’azione.

Esiste una serie di strumenti che supportano il processo decisionale guidato dai dati, tra cui il data mining, l’analisi predittiva e l’analisi statistica. Il data mining è il processo di estrazione di informazioni preziose da grandi insiemi di dati. L’analisi predittiva utilizza i dati storici per identificare modelli e tendenze e prevedere il comportamento futuro. L’analisi statistica viene utilizzata per comprendere le relazioni tra le variabili e fare previsioni su eventi futuri.

Alcuni strumenti comunemente utilizzati per la Data Analytics:

• SQL
• Excel
• Tableau
• R
• MATLAB

Piattaforme per il processo decisionale guidato dai dati

Esistono diverse piattaforme che aiutano le aziende ad acquistare dati e a ottenere approfondimenti sulle dinamiche del settore o sui dati esterni. Ecco alcuni esempi:

1. MoreThanDigital Insights: MoreThanDigital Insights è una piattaforma di analisi aziendale che genera dati da tutto il mondo e consente alle aziende di confrontare e analizzare le proprie prestazioni con quelle di altre aziende del proprio settore. Fornisce inoltre approfondimenti su tutti gli aspetti qualitativi e quantitativi di un’azienda e consente persino di effettuare sondaggi a livello aziendale.
2. Socrata: Socrata è una piattaforma che aiuta le aziende a prendere decisioni basate sui dati, fornendo accesso a fonti di dati pubbliche. Offre una serie di strumenti per aiutare gli utenti ad analizzare e visualizzare i dati.
3. Factiva: Factiva è una piattaforma che fornisce accesso a notizie e informazioni commerciali da tutto il mondo. Include un database di oltre 32 milioni di articoli provenienti da oltre 2.000 fonti.
4. Dunnhumby: Dunnhumby è una piattaforma che aiuta le aziende a comprendere il comportamento dei consumatori. Offre servizi che aiutano le aziende a raccogliere e analizzare i dati dei clienti e a sviluppare programmi di marketing basati sulle conoscenze dei clienti.

Sfide e considerazioni

Le decisioni basate sui dati possono essere molto efficaci se implementate correttamente. Tuttavia, comportano anche numerose sfide e potenziali problemi di cui le organizzazioni devono essere consapevoli per garantire il successo. Questi problemi possono includere la qualità e l’integrità dei dati, le distorsioni nei dati e negli algoritmi, le considerazioni etiche, la definizione di obiettivi sbagliati e la mancanza di una cultura data-driven per l’utilizzo e l’implementazione dei dati per le decisioni. Una valutazione approfondita di un sistema data-driven è essenziale per garantire che tutti questi problemi siano affrontati prima dell’implementazione. Inoltre, è necessario ottenere un feedback regolare dagli stakeholder e analizzarlo per identificare le potenziali aree di miglioramento.

Ecco 10 delle principali sfide per il processo decisionale basato sui dati:

1. Qualità e integrità dei dati: Garantire una qualità e un’accuratezza dei dati sufficienti può essere difficile quando si tratta di grandi insiemi di dati.
2. Parzialità dei dati e degli algoritmi: L’uso di dati o algoritmi distorti può portare a decisioni non basate su analisi obiettive e imparziali.
3. Considerazioni etiche: Le organizzazioni devono attenersi a standard etici quando raccolgono, archiviano e utilizzano i dati per il processo decisionale.
4. Definizione di obiettivi sbagliati: È essenziale fissare obiettivi realistici e raggiungibili, che possano essere misurati con precisione e monitorati in modo coerente nel tempo.
5. Mancanza di cultura per l’utilizzo e l’implementazione dei dati per le decisioni: Molte organizzazioni non hanno la cultura necessaria per utilizzare efficacemente i dati nel loro processo decisionale.
6. Difficoltà a comprendere i risultati dei modelli predittivi: L’interpretazione accurata dei risultati dei modelli predittivi richiede conoscenze o competenze statistiche avanzate.
7. Previsioni/previsioni imprecise o inaffidabili: A seconda della qualità degli input, i risultati delle previsioni o delle predizioni possono essere errati o inaffidabili.
8. Problemi di privacy con i dati raccolti: La raccolta dei dati deve tenere conto in modo appropriato della privacy degli utenti per rispettare le leggi e le normative sulla protezione dei dati personali.
9. Complessità del sistema: I sistemi decisionali basati sui dati richiedono architetture complesse che includono componenti hardware e software per funzionare correttamente.
10. Implicazioni di costo dell’implementazione di un sistema decisionale basato sui dati: Sono necessari investimenti sia in hardware che in formazione del personale per creare un sistema decisionale data-driven efficace che fornisca regolarmente informazioni accurate su scala.

Creare una cultura aziendale basata sui dati

Una cultura aziendale guidata dai dati è quella in cui le decisioni si basano sull’analisi dei dati piuttosto che sull’intuizione o sulle congetture. Può essere una sfida da implementare, ma con gli strumenti e le procedure giuste è sicuramente realizzabile. Ecco alcuni passi per aiutarvi a iniziare:

• Il management deve diventare un modello di comportamento: Il primo passo è assicurarsi che il management sia d’accordo con l’idea di un processo decisionale basato sui dati. Devono essere un modello per il resto dell’azienda, utilizzando i dati per informare le proprie decisioni e condividendo queste informazioni con i dipendenti. Ciò contribuirà a creare una cultura in cui tutti si sentano a proprio agio nel lavorare con i dati e nell’utilizzarli.
• Rendere visibili i dati e le intuizioni: Cercate di implementare i dati nelle riunioni quotidiane, nelle notizie interne, nei rapporti e nelle comunicazioni importanti. Un buon modo è anche quello di inserirli negli strumenti che i dipendenti utilizzano quotidianamente, come ERP, CRM e Intranet.
• Incoraggiare e implementare gli ambasciatori dei dati: Si tratta di persone all’interno dell’azienda su cui si può fare affidamento per essere campioni dei dati e dei loro potenziali utilizzi. Possono essere un modello di comportamento, ma anche aiutare e incoraggiare i dipendenti.
• Investite in software basati sui dati: Questo vi permetterà di prendere decisioni migliori grazie all’accesso a un maggior numero di informazioni. Assicuratevi che tutti siano formati all’alfabetizzazione dei dati. Questo significa capire come leggere, analizzare e trarre conclusioni dai dati.
• Stabilire un processo decisionale basato sui dati: Ciò include la definizione di linee guida chiare per stabilire quando i dati devono essere utilizzati per prendere decisioni e determinare chi ha l’autorità di prendere decisioni basate sui dati.
• Formare i dipendenti e i dirigenti all’analisi dei dati: Questo significa insegnare come utilizzare i dati per prendere decisioni informate e risolvere i problemi.
• Utilizzare i dati per migliorare le operazioni: Questo include l’utilizzo dei dati per ottimizzare i processi aziendali, identificare le aree di miglioramento e monitorare i progressi nel tempo.
• Celebrare i successi: Una cultura basata sui dati è in costante apprendimento ed evoluzione, quindi è importante celebrare i successi lungo il percorso. Questo aiuta a mantenere i dipendenti motivati e concentrati sull’obiettivo di diventare un’azienda veramente data-driven.

Conclusione

Il processo decisionale guidato dai dati ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le organizzazioni affrontano le decisioni aziendali. Le aziende possono prendere decisioni informate e adeguate alle loro esigenze sfruttando i dati, i modelli predittivi e l’intelligenza artificiale. Tuttavia, le organizzazioni devono essere consapevoli delle sfide associate a questo metodo, come i problemi di qualità e integrità dei dati, i pregiudizi negli algoritmi, le considerazioni etiche, la definizione di obiettivi sbagliati, ecc. Anche la raccolta di feedback da parte degli stakeholder è essenziale per garantire che tutte le aspettative siano soddisfatte. Le organizzazioni dovrebbero impegnarsi per un miglioramento continuo, raccogliendo continuamente nuovi dati e perfezionando i propri modelli per rimanere al passo con la concorrenza.

Con un’adeguata valutazione dei rischi e strategie di implementazione, i vantaggi dell’utilizzo di un sistema data-driven superano di gran lunga i rischi: una migliore esperienza del cliente che porta a un aumento delle vendite e dei ricavi sono solo alcuni esempi. Il processo decisionale guidato dai dati continuerà a plasmare il modo in cui le aziende operano oggi e rimarrà parte integrante della strategia di qualsiasi organizzazione di successo in futuro.