In un clima di business caratterizzato da volatilità, incertezza, complessità e ambiguità, l'unico modo per ottenere un vantaggio realmente competitivo è quello di poter disporre delle informazioni strategicamente rilevanti per il successo del proprio business.
Quando si parla di trasformazione digitale molto spesso si ci ritrova tuttavia a fare i conti con tutta una serie di problemi dovuti, un po' da una cultura innovativa ancora troppo acerba e un po' da una gestione, e relativo contenimento, di una informazione gestita per Silos. Ecco che allora, anche laddove si è comunque fatto quel passo in più verso l'innovazione, la mancanza di condivisione, di capacità analitiche e di difficoltà nella ricerca e ingestione dei dati impediscono alle organizzazioni di diventare davvero data-empowered.
Spesso i team di Business Intelligence (BI) si ritrovano a dover fronteggiare una domanda che va oltre la propria capacità di risposta rispetto alle risorse di cui dispongono. Una soluzione Cloud-based BI può essere dunque un'ancora di salvezza, ma a patto che l'approccio nella gestione del dato cambi.
Che le decisioni prese su base informata possano rendere le organizzazioni agili, efficienti e reattive non vi è alcun dubbio. E ne sono conferma anche le previsioni sulla spesa globale per cui la trasformazione digitale è destinata, per i prossimi quattro anni, a superare i 7 miliardi. In questo scenario, gli strumenti di BI giocano un ruolo centrale nel portare valore all'interno delle organizzazioni.
Secondo un'indagine della Business Application Research Center (BARC) sebbene due terzi delle organizzazioni crede nell'importanza del ruolo dell'informazione all'interno dei processi decisionali, il 58% degli intervistati afferma che nella propria realtà aziendale le decisioni continuano ad essere prese per almeno la metà dei casi sull'onda dell'esperienza pregressa.
Secondo Gartner l'87% delle organizzazioni di oggi hanno un livello di BI e maturità analitica molto basso e l'utilizzo di fogli di calcolo per l'analisi e l'estrazione dei dati per progetti stand-alone senza coordinamento alcuno, costituiscono ancora l'approccio principale adottato comportando la creazione di silos di informazioni e rischiando di inficiare dunque tutti gli sforzi fatti a beneficio di una reale modernizzazione aziendale.
Tool di BI combinati con processi di governance che concentrano tutta la responsabilità nelle mani solo di alcune costose figure per la gestione dei dati non significa essere data-driven. Essere data-driven significa permettere al dato di essere fruibile direttamente dalle persone che ne hanno bisogno e con un formato che consenta loro di utilizzarlo nella maniera più tempestiva possibile.
Possiamo considerare i dati come la chiave strategica dei processi decisionali su ogni livello aziendale. Una società ben gestita crea una strategia a livello esecutivo prima e i dati vengono trasferiti ai manager poi che ne supportano i processi e le iniziative.
Lo scenario che spesso assistiamo è invece quello in cui la gestione dei flussi dei dati vengono vincolati da aspetti relativi a compiti di ricerca, pulizia, caricamento e armonizzazione delle fonti che vanno ad oberare il personale tecnico costretto dunque a dare spazio ai progetti considerati ad alta priorità a discapito degli altri.
Si pensi ad un Retailer che come molti dei propri competitors decide focalizzare gran parte dei propri sforzi nella preparazione di promozioni, prezzi, inventario e personale per stagione dello shopping natalizio ad esempio.
All'interno dell'organizzazione possono esservi tuttavia dei reparti che vengono impegnati maggiormente nel periodo che inizia dopo le festività, quando ad esempio i consumatori spostano la propria attenzione verso prodotti per la conservazione degli articoli natalizi come scaffalature, contenitori oppure avviano pratiche sul reso merce.
Tutti aspetti che se ben gestiti migliorano la user experience del cliente e il suo rapporto col fornitore. Ma cosa accadrebbe se il management non fosse in grado di accedere ai dati che spiegano il comportamento storico del cliente nel periodo post-natalizio per esempio? Probabilmente si concentrerebbe solamente sul periodo precedente e questo come potremmo intuire potrebbe costargli molto caro.
Questo è un solo un esempio di come spesso lungo la coda possano celarsi dei progetti che se gestiti collettivamente possono avere un impatto aziendale davvero significativo. Gli strumenti di BI se messi nelle mani di più persone consentono di prendere decisioni di business nel migliore dei modi con una gestione di tutti i progetti che si trovano nella “long tail” che sebbene marginali se gestiti complessivamente possono avere un impatto significativo sull'azienda.
