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Ti fidi dei tuoi dati? Come diventare un’azienda Data Driven

Essere un’azienda Data Driven significa fare affidamento alle intuizioni derivanti dall’analisi dei dati per prendere decisioni strategiche e spesso automatizzate, identificare nuove opportunità di business e prevedere le tendenze future.

I vantaggi competitivi che ne derivano fanno certamente la differenza. È importante sapere però che, se il processo di conversione dell’azienda verso un modello Data Driven non è eseguito a regola d’arte, il rischio di ritrovarsi con dati imprecisi, manipolati e distorti è alto. Scopriamo insieme come scongiurare questo pericolo, assicurando la Data Integrity e la Data Intelligence in azienda.

 

Data Integrity, il requisito indispensabile per le aziende Data Driven

Oltre a dotarsi del miglior sistemi di analisi dei dati per le proprie esigenze, è fondamentale assicurare l’integrità del dato, ossia la sua qualità, accuratezza e coerenza (validità) attraverso:

  • La verifica dell’origine e del ciclo di vita del dato.
  • L’adozione di misure per la protezione e manutenzione del dato attraverso strumenti di Cyber Security e Data Science, così da evitarne la manipolazione. La Data Security, che si riferisce alla protezione dei dati da accessi non autorizzati, è un processo necessario per garantire l’integrità del dato raccolto.

Il mantenimento della Data Integrity è importante per diversi motivi. Innanzi tutto, l’integrità dei dati garantisce recuperabilità e ricerca, tracciabilità (all’origine) e connettività. La protezione della validità e dell’accuratezza dei dati aumenta anche la stabilità e le prestazioni, migliorando al contempo la riusabilità e la manutenibilità.
Rispettando i requisiti di integrità, è possibile sfruttare il dato per diversi obiettivi e non limitarsi allo scopo per il quale viene raccolto. Riportiamo di seguito un esempio concreto.

 

Analizzare lo stesso dato per molteplici obiettivi: l’esempio dello scontrino per i Retailer

Un esempio pratico di come spesso vengono sottovalutati molteplici obiettivi nell’analisi del dato è fornito dallo scontrino nel settore Retail. Oltre a rispondere a esigenze di natura fiscale, infatti, lo scontrino aggrega una vasta gamma di informazioni che possono essere trasformate in conoscenza e poi in valore. Partendo da questo, una vera azienda Data Driven è infatti in grado di:

  • Individuare la fascia oraria o la stagionalità delle vendite.
  • Analizzare i prodotti nel carrello.
  • Calcolare l’importo medio della ricevuta per negozio e confrontare le filiali.
  • Geolocalizzare le vendite di determinati prodotti.

Dall’analisi di questo tipo di dati, possono prendere vita diverse strategie volte a:

  • Ottimizzare i flussi di cassa.
  • Pianificare promozioni una tantum o programmi di fidelizzazione completi (case di successo di TCC), anche su base geografica.
  • Creare offerte a tempo o in determinati periodi dell’anno, giorni della settimana o addirittura ore del giorno.
  • Individuare nuove opportunità di partnership.
  • Sviluppare campagne di re-targeting grazie all’utilizzo integrato del CRM (Saleforce punta sugli Analytics con Tableau Software)

 

Data Intelligence, il processo che assicura il massimo valore dei dati

Un’azienda che mira a essere Data Driven deve implementare un processo di Data Intelligence che, oltre a valutare l’accuratezza dei dati applicando standard per la provenienza, il contesto e la loro integrità, genera il massimo valore da essi e costruisce una solida base per il successo delle future iniziative di trasformazione digitale.
La Data Intelligence è il processo completo che consente di trasformare i dati in informazioni, le informazioni in conoscenza e la conoscenza in valore. Proprio come la Business Intelligence, la Data Intelligence è una parte vitale degli sforzi di qualsiasi organizzazione per migliorare i servizi e le strategie adottate. I due termini però non si equivalgono, facciamo un po’ di chiarezza.

 

Qual è la differenza tra Business Intelligence e Data Intelligence?

Benché ci siano alcune corrispondenze nell’applicazione dei due termini, vanno tenute ben a mente le loro differenze. La Data Intelligence si concentra sui dati utilizzati per attività future come gli investimenti. La Business Intelligence, invece, fa riferimento alla comprensione e ottimizzazione di un processo di business e dei dati ad esso correlati.
Possiamo affermare che la Data Intelligence è “una BI arricchita” con funzionalità avanzate di modellazione dei dati e analisi delle connessioni a un livello superiore. Uno strumento di supporto alle decisioni delle aziende Data Driven mai visto prima.

 

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