L’approccio data driven sta rivoluzionando molti settori, compresa la gestione aziendale. L’utilizzo intelligente dei dati può portare a miglioramenti significativi anche nella pianificazione e nel controllo aziendale. Attività queste che possono diventare continuative nel tempo, soprattutto, quando si è in grado di aumentare efficacia e performance grazie all’analisi.Spesso, però, la frammentazione delle informazioni e lo scarso uso di strumenti adatti può limitare una pianificazione insight drive. Secondo un recente report del Data Management sono solo il 17% le aziende tra quelle coinvolte nella survey, ad aver adottato un approccio data driven nonostante l’aver intrapreso un percorso di trasformazione digitale. Questo significa che ancora non si riesce a mettere realmente a frutto tutte le potenzialità offerte dall’analisi dei dati e dall’uso di strumenti innovativi ad essi connessi.
Cosa significa data driven
Il termine data-driven, letteralmente significa guidato dai dati. Un concetto che sta ad indicare la costruzione di processi decisionali che hanno il loro fondamento nelle informazioni estraibili dai dati.
Naturalmente, riuscire a determinare decisioni fondamentali per le aziende e per il business attraverso i dati non è sempre così immediato. Occorre avere strumenti e modelli adatti oltre a sviluppare una data literacy ovvero la capacità di analizzare e interpretare le informazioni per poi prendere decisioni.
Un’organizzazione data-driven utilizza insight come fonte primaria e questo significa che invece di affidarsi all’intuizione o all’esperienza personale, le decisioni vengono prese analizzando le diverse fonti disponibili.
Essere data-driven richiede, quindi, l’accesso a fonti pertinenti, una corretta gestione e l’uso di strumenti e competenze analitiche per interpretare e trarre conclusioni significative. L’obiettivo è ottenere, attraverso l’analisi, una comprensione approfondita delle tendenze, dei modelli e delle relazioni causa-effetto che guidano l’attività aziendale.
Le organizzazioni data-driven identificano opportunità di miglioramento, individuano le aree di inefficienza o spreco e valutano l’efficacia delle strategie e delle azioni intraprese. Promuovono, così, un’azienda flessibile e in continua evoluzione.
Come gli analytics migliorano la pianificazione aziendale
Gli analytics consentono di analizzare i dati storici e identificare modelli e tendenze che possono essere utilizzati per prevedere il futuro. Attraverso l’uso di analisi predittiva e modelli statistici avanzati, è possibile stimare la domanda futura, i volumi di vendita, i flussi di cassa o variabili e metriche rilevanti per la pianificazione.
Si analizzano in modo accurato le aree di inefficienza e spreco di risorse. Attraverso l’analisi dei dati operativi, è possibile identificare i punti critici in cui le risorse sono sottoutilizzate o sovrautilizzate. Ciò consente di allocare le risorse in modo più efficiente, ottimizzare i processi e ridurre i costi.Infatti, secondo uno studio condotto dalla Harvard Business Study, il 48,4% delle aziende che hanno avviato un approccio data-driven ha visto una significativa riduzione dei costi.
Approccio data driven e performance aziendale
Gli analytics consentono, quindi, di creare scenari ipotetici e valutare il loro impatto sulla pianificazione. Ad esempio, attraverso l’uso di modelli di simulazione, è possibile eseguire analisi “what-if“ per valutare gli effetti di diverse variabili e scenari sulle previsioni finanziarie e operative. Ciò aiuta a identificare i rischi, valutare le opzioni e prendere decisioni più solide e flessibili nella fase di pianificazione.Consentono anche di monitorare in tempo reale l’andamento delle performance rispetto agli obiettivi pianificati.
Attraverso l’uso di indicatori chiave di performance (KPI) e dashboard personalizzate, è possibile tenere traccia dei risultati, identificare eventuali scostamenti e apportare correzioni tempestive.
Ma attraverso l’analisi dei dati, è anche possibile valutare le alternative, valutare i trade-off e identificare le soluzioni ottimali. Ed è proprio tutto ciò che consente ai responsabili della pianificazione di prendere decisioni più informate, basate su evidenze, e di mitigare i rischi associati all’incertezza.
Come usare i dati nel controllo di gestione
Anche nella fase di controllo di gestione una strategia basata sui dati può impattare positivamente sull’operatività. Ciò che conta è avere dati affidabili, “puliti” e disponibili. È quindi importante avere sempre una corretta sincronizzazione e un giusto allineamento tra contabilità generale e contabilità analitica. Ed è utile utilizzare sistemi di gestione aziendale unificati oppure nei casi più complessi ben allineati.Attraverso l’uso di tecniche di data mining, analisi predittiva e modelli statistici, è possibile ottenere insights approfonditi sulle performance passate e previsioni per il futuro ma è necessario avere un’infrastruttura tecnologica solida per la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati. Inoltre, è fondamentale garantire la qualità e l’integrità dei dati stessi, al fine di evitare decisioni basate su informazioni errate o incomplete. Così come sviluppare competenze e capacità nell’interpretazione. Nel controllo aziendale i dati possono essere utilizzati per misurare le prestazioni chiave, identificare deviazioni rispetto agli obiettivi e valutare l’efficacia delle strategie implementate. Ad esempio, un’azienda di vendita al dettaglio può monitorare le vendite giornaliere, analizzare le variazioni di vendita tra diversi punti vendita e determinare i fattori che influenzano le prestazioni delle vendite.
Dati e persone: l’approccio è culturale
Per poter sfruttare nel miglior modo possibile i vantaggi dell’analisi dei dati nella pianificazione e nel controllo di gestione è altrettanto importante la presenza di persone con un background molto vicino agli ambienti di predictive analytics.
Ecco perché si parla di trasformazione culturale all’interno di un’azienda che deve essere in grado di valorizzare le informazioni che ha a disposizione. Inoltre, deve permettere alle persone che la vivono di estrarre dai dati tutti gli insights utili nei diversi contesti.
Al contrario, la cultura aziendale tradizionale si basa ancora su intuizioni, esperienze personali o decisioni che provengono dall’alto.
Una mentalità data driven sposta il focus dalla “sensazione” alla “ragione”, incoraggiando obiettività ed evidenza empirica nel prendere decisioni. Quello che richiede è soprattutto l’uso di dati concreti. Spinge, così, le organizzazioni a valutare attentamente le fonti e adottare, quindi, un approccio basato sull’evidenza per valutare l’efficacia delle strategie e delle azioni intraprese.
Inoltre, promuove una cultura della trasparenza: le decisioni possono essere comprese e valutate con il sostegno di tutti i team o unità.
Spesso la data analytics può portare a scoperte e risultati inaspettati che si contrappongono a convinzioni pregresse o ipotesi implicite.
Questo incoraggia un atteggiamento aperto al cambiamento e alla revisione delle strategie, spingendo le organizzazioni a essere più flessibili e adattabili.
Una rivoluzione anche perché spinge le aziende ad investire nella formazione e nello sviluppo delle competenze dei propri dipendenti, creando una cultura di apprendimento continuo. Stimola l’innovazione come per lo sviluppo di nuovi prodotti, servizi o modelli di business basati proprio sulle informazioni derivanti dall’analisi dei dati.
Ed infine coinvolge anche gli stakeholder interni ed esterni. Infatti, è necessario comunicare in modo chiaro i risultati delle analisi con report e dashboard e coinvolgere i responsabili di decisioni per garantire un’implementazione efficace di tutte le strategie.
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