Che cos'è il Decision-Making basato sui dati?
Il decision-making basato sui dati è il processo di utilizzo dei dati per informare e guidare le decisioni aziendali. Comporta la raccolta, l’analisi e l’interpretazione dei dati per ottenere insight utili ad attivare azioni strategiche.
Questo approccio permette alle aziende di allontanarsi da decisioni basate solo su intuito o esperienza e, invece, di fare affidamento anche sui dati di business.
Il processo di Decision-Making basato sui dati
Implementare questo processo richiede un approccio sistematico e un cambiamento nella cultura organizzativa.
Per avviare questo percorso nella tua organizzazione, dovrai seguire questi passaggi:
Passo 1: Identificare gli obiettivi di business
Per prima cosa, identifica obiettivi specifici che siano allineati con i traguardi complessivi dell’azienda. Questo passo ti aiuterà a stabilire quale tipo di dati raccogliere e come farlo.
Ogni reparto avrà obiettivi diversi, e questo influisce sui dati necessari.
Ad esempio:
- Il marketing può aver bisogno di dati sui comportamenti e le caratteristiche demografiche dei clienti per migliorare il targeting e i tassi di conversione.
- Le vendite possono richiedere dati sulle performance dei prodotti per individuare i più venduti e prendere decisioni informate sulla gestione dell’inventario.
- Le operazioni possono necessitare di dati sull’efficienza produttiva per identificare aree di miglioramento e ottimizzare i processi.
Passo 2: Raccogliere dati pertinenti
Dopo aver definito gli obiettivi, il passo successivo è raccogliere i dati pertinenti, sia da fonti interne che esterne.
I dati interni possono essere raccolti dai vari reparti tramite strumenti come sistemi di customer relationship management (CRM), enterprise resource planning (ERP) e software finanziari.
I dati esterni possono provenire da report di ricerche di mercato, analytics dei social media o altri benchmark di settore.
Ecco il mio punto di vista:
Se hai difficoltà a raccogliere i dati, cerca sempre di automatizzare il processo prima che la situazione sfugga di mano. Puoi anche valutare l’outsourcing della raccolta dati ad agenzie specializzate.
Passo 3: Analizzare i dati
Una volta raccolti, i dati vanno analizzati per ricavarne insight. Questo processo prevede l’uso di tecniche come analisi statistica, data mining e modelli predittivi per identificare pattern e trend.
L’obiettivo dell’analisi è trasformare i dati grezzi in informazioni azionabili che guidino le decisioni.
Per consentire alla tua azienda di analizzare i dati, ti serviranno alcuni strumenti base di data analytics, come:
- Fogli di calcolo come Microsoft Excel, Google Sheets
- Linguaggi di programmazione come Python, R, SQL
- Software di data visualization come Tableau, Power BI
Questi sono alcuni degli strumenti comunemente usati da data analyst, data scientist e data engineer.
Per analisi più approfondite, puoi esplorare ulteriormente il machine learning e la data science.
Ecco un rapido riepilogo di cos’è la data science:
La cheat sheet di DataCamp sulla data science per i business leader
Per il personale non tecnico, includi strumenti no-code più intuitivi, come:
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Passo 4: Prendere decisioni basate sui dati
Dopo l’analisi, il passo successivo è usare questi insight per prendere decisioni informate. I dati vengono in genere presentati in un dashboard per comprendere meglio il contesto dell’analisi.
Per prendere decisioni di business migliori serve una buona combinazione di visione aziendale e analisi dei dati affidabile.
Come descritto in questa citazione qui sotto:
“I dati sono uno strumento per potenziare l’intuizione.” — Hilary Mason, data scientist e fondatrice di Fast Forward Labs
Per esempio, se una linea di tendenza mostra un calo della soddisfazione dei clienti nel tempo, l’azienda potrebbe indagare su possibili problemi e intervenire per fidelizzare la clientela.
Altre azioni possibili includono modificare le strategie, riallocare risorse o implementare nuovi processi.
Vantaggi dell'adozione di decisioni data-driven
Per capire davvero l’impatto dell’uso dei dati nelle decisioni, esploriamo i benefici più comuni che porta con sé.
Ecco alcuni dei principali vantaggi:
- Maggiore accuratezza: Le decisioni basate sui dati si fondano su informazioni fattuali invece che su supposizioni o sensazioni. Questo porta a previsioni più precise e risultati migliori. Abbinate alla conoscenza del business, queste evidenze offrono una visione chiara della salute dell’azienda.
- Maggiore efficienza: Analizzando i dati, le aziende possono individuare inefficienze nei processi e agire per snellire le operazioni. Questo può tradursi in notevoli risparmi e produttività più elevata.
- Protezione dai bias umani: Un approccio evidence-based nelle decisioni importanti aiuta a superare bias e pregiudizi umani. I dati consentono decisioni oggettive, favorendo esiti più equi.
- Decisioni proattive: La business analytics può individuare precocemente trend e pattern. Questo permette decisioni proattive, anziché reattive, offrendo un vantaggio competitivo sul mercato.
Esempi di Decision-Making basato sui dati
Tutti i benefici menzionati hanno generato grande valore per organizzazioni in ambito business, istruzione e persino sanità.
Di seguito alcuni esempi di come l’implementazione efficace di un approccio data-driven abbia portato miglioramenti.
Business
Nel settore business, Walmart è nota per utilizzare i dati raccolti dalle attività online e in negozio dei propri clienti. Questi dati vengono analizzati per comprendere meglio la base clienti e offrire esperienze d’acquisto personalizzate.
Per esempio, dopo un acquisto, vengono consigliati al cliente altri prodotti pertinenti per rendere l’esperienza più personalizzata.
Anche i dipendenti di Walmart dispongono di un dashboard condiviso per valutare i prodotti acquistati in relazione a demografia e comportamenti, così da individuare pattern di acquisto. Sono tutti ottimi esempi di un approccio data-driven alle decisioni.
Istruzione
Uno studio pubblicato nel 2022 dal Massachusetts Institute of Technology e dall’Università della California a Los Angeles ha evidenziato che l’istruzione superiore è rimasta indietro rispetto a business, industria e governo nel tentativo di implementare decisioni basate sui dati.
Secondo un sondaggio del Chronicle condotto nel 2023 tra dirigenti universitari, il 97% delle istituzioni afferma di dover utilizzare meglio dati e analytics nelle decisioni, ma solo il 51% di quelle intervistate ha assunto nuovo personale con competenze di data analysis.
Tuttavia, il settore educativo non è escluso dal grande potenziale dei dati.
Le Laurel Public Schools in Montana hanno adottato un approccio data-driven per aumentare i tassi di alfabetizzazione alla lettura tra gli studenti. In collaborazione con i Regional Educational Labs (RELL) Northwest, i team di leadership per la literacy hanno creato una rubrica per evidenziare problemi di pratica prima non rilevati.
Senza l’uso di questa rubrica per raccogliere dati essenziali su metodi di insegnamento, punteggi degli studenti e feedback dei docenti, sarebbe stato difficile individuare le aree da migliorare.
Sanità
Esempio di dashboard per l'healthcare
Il settore sanitario è tra i più lenti nella raccolta e analisi dei dati. Tuttavia, con i progressi tecnologici e strumenti migliori per raccogliere dati utili, le decisioni basate sui dati sono diventate essenziali per migliorare l’assistenza e gli esiti clinici.
Ad esempio, nel pronto soccorso di un ospedale di New York, è stato usato un modello predittivo in tempo reale per pianificare i turni, analizzando i dati storici. Il risultato è stato prevenire la carenza di personale o il sovraccarico del team in pronto soccorso. In un altro articolo esploriamo come l’AI in sanità stia cambiando il panorama.
Sfide nell'adozione e come superarle
Sebbene i benefici delle decisioni basate sui dati siano evidenti, l’implementazione non è priva di sfide.
Ecco alcuni ostacoli potenziali di cui essere consapevoli:
- Problemi di qualità dei dati: L’accuratezza e l’affidabilità delle decisioni dipendono dalla qualità dei dati. Dati incompleti, obsoleti o inesatti possono portare a conclusioni errate.
- Privacy e sicurezza: Con l’attenzione crescente alle normative sulla protezione dei dati come il GDPR, le aziende devono garantire che la raccolta e l’uso dei dati siano etici e sicuri.
- Resistenza al cambiamento: Passare da decisioni basate sull’intuito a decisioni data-driven è un cambiamento culturale significativo. Alcuni dipendenti potrebbero opporsi, preferendo fare affidamento su esperienza e istinto.
Come abbiamo visto nello State of Data & AI Literacy Report 2024, solo il 35% dei business leader intervistati ha dichiarato che nella propria organizzazione la formazione sui dati è disponibile per tutti. Un dato che mostra come l’adozione di decisioni data-driven possa essere ostacolata da una formazione inadeguata del personale.
Statistiche dallo State of Data & AI Literacy Report
Trend futuri
Con l’evoluzione della tecnologia, le decisioni basate sui dati diventeranno ancora più diffuse in vari settori.
Ecco alcuni possibili trend futuri in questo ambito:
- Maggiore uso di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML): Con l’AI sempre più sofisticata, potrà avere un ruolo chiave nell’analizzare grandi quantità di dati e individuare pattern più velocemente degli esseri umani.
- Enfasi sulla real-time analytics: Poiché le aziende puntano a decidere rapidamente, crescerà l’attenzione sulle analisi in tempo reale. Ciò significa investire in strumenti e tecnologie che permettano analisi rapide dei dati.
- Maggiore trasparenza: Con i consumatori sempre più consapevoli dell’importanza dei propri dati personali, le aziende dovranno dare priorità alla trasparenza nelle pratiche di raccolta e utilizzo dei dati.
- Richiesta di infrastrutture dati migliori: Con il crescente bisogno di dati per guidare le decisioni, aumenterà la domanda di infrastrutture e sistemi di gestione dei dati in grado di gestirne volume e complessità.
Considerazioni finali
Abbiamo visto come il decision-making basato sui dati sia il processo di utilizzo dei dati per informare e guidare le decisioni aziendali. È uno strumento potente che può migliorare significativamente le operazioni in vari settori.
Nonostante sfide come la qualità dei dati e la resistenza culturale, è fondamentale promuovere una cultura data-centrica e investire in infrastrutture robuste. Trend futuri come l’integrazione dell’AI e le analisi in tempo reale potenzieranno ulteriormente le capacità decisionali, rendendo essenziale per le organizzazioni investire oggi in reskilling e upskilling.
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