Il potenziale competitivo di un’impresa dipende dalla capacità di estrarre valore dalle informazioni disponibili, soprattutto in contesti di incertezza economica. Costruire un’architettura efficace per il data management, in grado di raccogliere, integrare, archiviare e pulire grandi volumi di informazioni, diventa quindi una priorità.
Gli analytics e le applicazioni di intelligenza artificiale infatti possono supportare il decision-making aziendale soltanto se alimentate con dati affidabili, selezionati e preparati a monte secondo le finalità analitiche.
Un consulente specializzato può semplificare e accelerare la costruzione di un sistema end-to-end a supporto dell’azienda data-driven, dove qualsiasi percorso decisionale o processo operativo viene “guidato” dalla certezza delle informazioni e degli analytics.
Perché il data management e gli analytics sono fondamentali
L’attuale scenario socio-economico sta mettendo sotto pressione le aziende. Non solo la concorrenza è sempre più serrata e agguerrita, ma l’instabilità geopolitica, il caro-energia e lo spauracchio pandemico concorrono al clima di crisi generale.
Ecco perché qualsiasi organizzazione ha la necessità sia di ottimizzare i processi per tagliare i costi e recuperare efficienza sia di trasformare i business model per innovare l’offerta e fidelizzare i clienti.
Se il futuro è incerto, le aziende devono riuscire a prevedere gli eventi e affinare le strategie, avendo la capacità di prendere decisioni e cambiare rotta rapidamente.
Grazie ai progressi dell’intelligenza artificiale e del machine learning, gli advanced analytics permettono di ipotizzare scenari what-if e fornire indicazioni preziose per indirizzare i prossimi passi. Partendo dall’analisi dei dati storici e attraverso la creazione di modelli previsionali, infatti, è possibile ottenere evidenze utili al business, secondo un approccio predittivo e prescrittivo.
Tuttavia, l’efficacia degli advanced analytics, dipende strettamente dalla piattaforma di data management sottostante, che non solo deve garantire la raccolta e l’integrazione di dati eterogenei multi-source, ma deve provvedere alla loro selezione, pulizia e organizzazione a seconda delle finalità analitiche e degli obiettivi di business.
Come disegnare un’architettura per il data management efficace
Disegnare un’architettura per la gestione delle informazioni a supporto del processo decisionale non è banale, ma richiede una serie di competenze non sempre disponibili in azienda. Servono infatti figure multidisciplinari: specialisti del project management, esperti nella gestione dei processi, data scientist e analisti, professionisti IT con skill trasversali e verticali.
Affidarsi a un consulente referenziato, che abbia maturato esperienza e know-how su iniziative analoghe, può essere l’alternativa vincente.
Partendo dall’assessment iniziale, il partner può aiutare l’azienda nel delineare le priorità analitiche e le aree progettuali dove è possibile ottenere i massimi ritorni. Da qui, si definiscono le tipologie di dati e fonti necessarie alla corretta esecuzione delle analisi, quindi si costruiscono i modelli statistico-matematici che permettono di elaborare correttamente le informazioni.
Si costruisce quindi la piattaforma per la raccolta e l’archiviazione dei dati, scegliendo gli opportuni strumenti di Etl (Extract, Transform, Load) che permettono di selezionare, normalizzare, integrare, preparare alle analisi le informazioni pertinenti.
L’ultimo step progettuale riguarda l’implementazione delle applicazioni analitiche, che nelle versioni più avanzate offrono funzionalità di intelligenza artificiale, machine learning e automazione, consentendo quindi di abbracciare le logiche predittive e prescrittive. Altra componente fondamentale degli analytics moderni sono i cruscotti per la data visualization, che permettono la presentazione grafica dei risultati e quindi il consulto da parte di utenti senza background specifico.
Infine, a progetto concluso, il partner fornisce un supporto continuativo per il fine-tuning dei modelli e dei processi analitici, nell’ottica di miglioramento continuo.
L’obiettivo è arrivare al compimento della tanto auspicata data-driven enterprise. L’azienda guidata dai dati, che abbia interiorizzato un’opportuna cultura analitica, può districarsi al meglio in qualsiasi scenario, elaborando le opportune strategie di crescita e aumentando i livelli di resilienza.
