La data literacy è il passo successivo ad un approccio data driven. La governance e la raccolta dei dati per le aziende, oggi, è fondamentale ma non basta per ottenere risultati concreti.
Le informazioni hanno bisogno di essere valorizzate nel modo giusto e per scopi realmente efficaci.
Negli ultimi anni, imprese ed organizzazioni hanno investito in termini economici molto per modernizzare la propria azienda ma nonostante questo, come mostra un’analisi condotta da IDC, il 70% delle iniziative fallisce perché viene data priorità agli investimenti in tecnologia senza però costruire una cultura dei dati a supporto.
La data literacy è un approccio che va proprio a sostegno di una concreta adozione dei dati. Vediamo in che modo.
Che cos’è la data literacy
In italiano si traduce come alfabetizzazione dei dati ma si riferisce alla capacità di comprendere, interpretare e comunicare in modo coerente le informazioni. In questo senso, include sia la capacità di lettura e comprensione, sia quella di valutare la qualità e l’affidabilità delle informazioni.
La data literacy è un concetto trasversale che può essere applicato da chiunque abbia bisogno di lavorare con i dati, indipendentemente dal settore o dal ruolo professionale.
In ambito aziendale, le competenze di data literacy sono preziose per prendere decisioni informate sulle strategie di mercato, sull’ottimizzazione delle operazioni aziendali, sulla gestione delle risorse umane.
Ma, soprattutto, la data literacy consente di interpretare i dati finanziari, di analizzare i risultati, monitorare i rischi e di valutare le performance aziendali. Le competenze di data literacy sono, oggi, molto preziose per i professionisti del settore aziendale ma anche per CFO e responsabili finanziari.
I vantaggi dell’alfabetizzazione dei dati
Una corretta applicazione del dato ha molti vantaggi per un’azienda. In particolare, l’aumento della competitività, l’impatto positivo su performance e indici di redditività o anche migliori strategie e decisioni aziendali, con un maggior coinvolgimento di collaboratori e stakeholders. Andando ad approfondire ecco i vantaggi di una buona analisi dei dati:
- Migliore processo decisionale: Fornisce alle persone le competenze necessarie per interpretare correttamente i dati e utilizzarli nel processo decisionale. Questo porta a decisioni più informate, basate su evidenze, riducendo il rischio di scelte errate o basate sull’intuizione.
- Identificazione di opportunità di business: Consente di identificare tendenze, modelli e opportunità di business a prima vista nascoste. La data literacy aiuta a scoprire queste informazioni e a sfruttare le opportunità per migliorare l’efficienza operativa, individuare nuovi mercati o sviluppare prodotti e servizi innovativi.
- Ottimizzazione delle operazioni aziendali: Può rivelare inefficienze o problemi nelle operazioni aziendali. Identifica problemi, consentendo all’azienda di prendere misure correttive per migliorare l’efficienza e l’efficacia delle operazioni.
- Miglior comprensione dei clienti: Aiuta a comprendere meglio i clienti analizzando comportamenti, preferenze, bisogni e feedback. Questa comprensione più approfondita dei clienti consente di offrire prodotti e servizi mirati e aumenta la loro fedeltà.
- Innovazione aziendale: Può rivelare nuove opportunità di innovazione e sviluppo di nuovi prodotti o servizi. Aiuta a generare nuove idee basate sui dati, a testare e a valutare il potenziale di successo.
- Migliore monitoraggio delle prestazioni: Consente di monitorare e valutare le prestazioni dell’azienda in modo più accurato. Attraverso l’analisi dei dati, è possibile misurare i risultati, identificare i KPI chiave (indicatori chiave di prestazione) e valutare il raggiungimento degli obiettivi aziendali.
- Riduzione dei costi e ottimizzazione delle risorse: Può rivelare inefficienze e sprechi all’interno dell’azienda. La data literacy consente di identificare queste aree e prendere misure per ridurre i costi, ottimizzare l’utilizzo delle risorse e migliorare l’efficienza operativa complessiva.
Le competenze
Per sfruttare pienamente il potenziale dei dati, prendere decisioni migliori e guidare l’innovazione e il successo aziendale occorre, però, sviluppare adeguate capacità.
La lettura dei dati è la capacità di interpretare e comprendere le informazioni sia in forma numerica che visuale. Questo include una comprensione immediata dei grafici, delle tabelle e dei modelli di dati.
A questa fa seguito la capacità di valutare la qualità dei dati, comprese le fonti, i metodi di raccolta e le possibili fonti di errore.
Questa competenza include anche la capacità di identificare eventuali pregiudizi o manipolazioni dei dati.
Più specifica, invece, è la capacità di analisi ovvero di applicare concetti statistici e metodi di analisi per estrarre significato dai dati. Questo può includere l’identificazione di tendenze, la creazione di modelli predittivi e l’individuazione di relazioni tra le variabili.
Infine, occorre saper comunicare in modo chiaro ed efficace i risultati dell’analisi. Ovvero visualizzare i dati in modo comprensibile.
Gli strumenti per la data literacy
Un professionista deve essere in grado di identificare quali dati sono rilevanti per la propria attività e raccoglierli in modo accurato. Ciò può richiedere la conoscenza e l’utilizzo di strumenti di raccolta dati. Per l’analisi possono essere utilizzati metodi statistici o algoritmi di machine learning per estrarre informazioni significative e ottenere insights.
Una data literacy ben progettata come abbiamo detto, implica la capacità di valutare la qualità dei dati, compresi fattori come l’affidabilità delle fonti, la completezza, la presenza di errori o la mancanza di dati. Questa valutazione si ottiene attraverso strumenti software moderni e affidabili che vanno oltre i fogli di calcolo e consentono di organizzare i dati e utilizzare funzionalità avanzate per l’analisi e la visualizzazione dei dati. Permettono di connettersi a diverse fonti, eseguire analisi complesse, creare dashboard interattive e generare report.
Questi strumenti semplificano l’elaborazione dei dati e permettono di comunicare in modo visivamente accattivante i risultati dell’analisi; di tradurre i dati complessi in un linguaggio comprensibile e di evidenziare i punti chiave per supportare le decisioni o le strategie aziendali. Tutto in modo rapido ed immediato.
I dati finanziari: un caso base
Ipotizziamo di avere un’azienda di e-commerce che vende prodotti online. Per valutare le performance finanziarie dell’azienda, è necessario analizzare i dati come il fatturato, i costi e i profitti.
Per prima cosa vengono raccolti i dati finanziari dell’azienda, che possono includere quelli di vendita giornalieri, mensili o annuali, i costi operativi, le spese di marketing, i salari e così via.
Questi dati possono essere ottenuti da registri contabili, sistemi di gestione finanziaria e dalla stessa piattaforma di e-commerce.
Utilizzando strumenti si eseguono analisi per comprendere le performance finanziarie dell’azienda.
Ad esempio, è possibile calcolare il fatturato totale, calcolare il margine di profitto, identificare i prodotti o i canali di vendita più redditizi e monitorare le tendenze di vendita nel tempo.
Per comunicare i risultati, invece, si creano report con grafici o dashboard interattive. Un grafico a barre potrebbe mostrare il fatturato mensile nel corso di un anno, evidenziando i mesi di punta. Un grafico a torta potrebbe mostrare la suddivisione dei costi per categoria.
Queste visualizzazioni consentono di comprendere rapidamente le performance finanziarie chiave dell’azienda.I risultati dell’analisi dei dati finanziari possono influenzare le decisioni aziendali. Se l’analisi mostra che un certo prodotto ha una redditività molto bassa, l’azienda potrebbe decidere di interrompere la produzione o di rivedere la strategia di prezzo. Se l’analisi rivela che un canale di vendita specifico sta ottenendo risultati eccezionali, l’azienda potrebbe decidere di investire maggiormente in quel canale.
Conclusioni
La data literacy richiede semplicità di accesso e di condivisione del dato che coinvolge tutta l’organizzazione. Una scelta dal punto di vista tecnico è abbracciare sistemi informatici basati su un modello fortemente indirizzato alla visualizzazione e distribuzione agile del dato in modo che questo sia democratizzato ovvero accessibile a tutti attraverso data platform, strumenti self e integrazione con le applicazioni di business.
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