Utilizzare i dati per prendere le decisioni di business. Questa, in estrema sintesi, è la definizione dell’impresa data-driven. Gli obiettivi da raggiungere, le azioni strategiche e i piani di sviluppo non sono definiti in base all’intuito o alla capacità del team di governo, ma trovano riscontro oggettivo nei dati in possesso dell’azienda. È quella che McKinsey definisce “data-first organization”: un’impresa in cui, a tutti i livelli, le informazioni orientano il modo di agire. Sia in ambito strategico che operativo, il valore delle informazioni (data value), è uno degli asset su cui le aziende costruiscono il proprio sviluppo. Un asset, questo, che può essere massimizzato grazie all’utilizzo dell’analisi predittiva.
La possibilità di anticipare i fenomeni e prevedere le tendenze può fornire, infatti, indicazioni preziose a diverse direzioni aziendali, in ogni settore merceologico. La previsione della domanda, la churn prediction, l’ottimizzazione dei prezzi, la prevenzione delle frodi finanziarie, la manutenzione predittiva dei macchinari, il miglioramento dei flussi logistici: sono, questi, alcuni esempi dei processi di business e operativi che l’analisi predittiva può ottimizzare.
In un’azienda data-driven, dunque, la predictive analysis consente di valorizzare il data value: fornisce informazioni strategiche e business-critical, e consente di prendere decisioni informate e tempestive, a salvaguardia del profitto e dell’operatività aziendale.
L’analisi predittiva, attraverso l’uso di algoritmi statistici, le tecniche di Artificial Intelligence e l’elaborazione di grandi moli di dati (Big Data), permette di individuare comportamenti ricorrenti (“pattern”) che altrimenti resterebbero sconosciuti. È in grado, cioè, di isolare fenomeni non casuali all’interno dei dati storicizzati: vengono, cioè, portati alla luce quali sono i fattori che producono un certo risultato. Tali fenomeni, opportunamente combinati con altre informazioni di contesto, sono in grado di determinare la probabilità che si presentino determinati eventi nel futuro. In termini di business, ciò significa servire nel modo più adeguato possibile i decision-maker; le persone che all’interno dell’azienda sono responsabili delle strategie di sviluppo e dell’esecuzione dei piani operativi effettuano le scelte in base a indici di confidenza e non a supposizioni.
Ma in che modo l’analisi predittiva supporta il business data-driven?
L’analisi predittiva va modellata sulla base dei processi specifici dell’azienda, che è, quindi, in possesso di una base dati storicizzata e di una struttura di raccolta dei dati dal campo. Tuttavia, ogni settore merceologico è caratterizzato da dinamiche tipiche del comparto, ed è possibile, pertanto, individuare processi di business generali, dai quali emerge con chiarezza il contributo che l’analisi predittiva fornisce per implementare la strategia data-driven:
Gli esempi di implementazione dell’analisi predittiva evidenziano come i possibili campi di applicazione siano vasti e diversificati. In ogni settore merceologico l’analisi predittiva è centrale per l’implementazione del modello di azienda data-driven. Senza questa metodologia, infatti, il valore dei dati resta inespresso e rischia di non giustificare l’impegno economico e organizzativo.
La diffusione della cultura data-driven all’interno dell’azienda fa sì che l’analisi predittiva sia presa in considerazione anche per processi corporate e di back-end che non sembrerebbero poterne trarre vantaggio. Si pensi, ad esempio, alle attività della Direzione Human Resources: implementare il modello data-driven significa utilizzare l’analisi predittiva per affrontare sfide, quali, ad esempio, la diminuzione del turnover nel medio-lungo periodo, oppure per la previsione delle performance future del collaboratore, in base ai dati storici e comportamentali, identificando così le risorse con il maggiore potenziale di sviluppo.
In ogni settore o direzione aziendale, quindi, l’utilizzo dell’analisi predittiva porta benefici, quali, ad esempio:
Le aziende che intendono implementare un modello data-driven basato sull’analisi predittiva, hanno una precisa roadmap da percorrere. Occorre, infatti, definire una policy strutturata che copra end-to-end la gestione delle informazioni e tener a mente che il primo step, quello di avere i dati a disposizione, è sì, il più oneroso, ma è il vero asset di valore su cui vale la pena investire.
Non è casuale, infatti, che una ricerca 2023 dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, evidenzi come si stia affermando nelle aziende la volontà di imprimere una svolta data-driven, e che questa coincida con la costruzione della Data Value Chain, ovvero la filiera di trasformazione del dato grezzo in informazione di valore. È il percorso che le aziende sono chiamate a compiere, affinché il data value si trasformi in profitto stabile e progressivo sviluppo dell’impresa.