Strategia aziendale e dati: un binomio di cui si sente parlare sempre di più. Tutte le organizzazioni ormai hanno a disposizione una gran mole di dati e molte stanno cercando di diventare data-driven. In altre parole, vorrebbero che la gestione dei dati diventasse parte integrante della strategia aziendale, affinché ogni decisione possa essere presa sulla base di elementi concreti, anziché su ipotesi o intuizioni personali. Ci sono però dei grossi ostacoli da affrontare.

Cosa serve per usare i dati nella strategia aziendale

Innanzitutto, la disponibilità di dati di qualità, cioè di dati che possano essere utilizzati efficacemente per raggiungere i propri obiettivi. Le aziende spesso non dispongono di dati di qualità a causa delle difficoltà nella definizione, nel controllo e nell’evoluzione dei processi aziendali. Processi aziendali di qualità generano dati di qualità, perciò è fondamentale gestire entrambi in maniera adeguata: la gestione dei processi interni e la gestione dei dati su cui si basano tali processi devono essere portati avanti seguendo un percorso di crescita uniforme, senza sbilanciamenti. Un altro ostacolo tipico è la disponibilità di competenze adeguate. La cosiddetta “data science” è un approccio interdisciplinare che combina conoscenze in diversi ambiti quali la matematica, la statistica, l’informatica, la ricerca operativa, per interpretare ed estrarre conoscenza dai dati. Le figure competenti in questo nuovo campo sono difficili da reperire e, allo stesso tempo, è molto difficile riqualificare le risorse interne.

Strategia aziendale, occhio a non farsi distrarre dalla tecnologia

La copiosa offerta di tecnologie per la gestione e l’analisi dei dati non aiuta a risolvere il problema e aumenta il senso di frustrazione: quando si assiste ad una demo di una soluzione sembra tutto facile; ma, nonostante gli investimenti profusi, le aziende ancora stentano a prendere decisioni realmente basate sui dati. Probabilmente alla base di queste difficoltà c’è l’eccessiva attenzione per la componente tecnologica: in realtà il vero problema non è lo strumento, ma scegliere cosa fare e quando per raggiungere i propri obiettivi grazie ai dati.

Data Analytics Strategy: una soluzione in 4 fasi per la strategia aziendale

Un’efficace soluzione è il servizio Data Analytics Strategy, che, grazie a un framework specificatamente sviluppato, aiuta a definire, in modo semplice e veloce, una road map di trasformazione per diventare una data-driven company. A partire dall’analisi dei dati aziendali disponibili, Quin Data Analytics Strategy fornisce precise indicazioni su cosa fare, come e quando per aiutare le aziende a raggiungere i propri obiettivi grazie ai dati, in modo coerente con il proprio business e la propria strategia aziendale. Questa soluzione consente di trasformare gradualmente la mentalità aziendale, ponendo l’analisi dati al centro di ogni decisione aziendale.

Strategia aziendale, le fasi di Data Analytics Strategy

Tale servizio comprende 4 fasi principali:

1. L’Avviamento parte da un assunto fondamentale: ogni organizzazione è unica e la scelta su come gestire e usare i dati dipende dalle caratteristiche del business. Per questo motivo, Quin analizza anzitutto il modello di business, i principali obiettivi e se e come la gestione dei dati rientra già nella strategia aziendale. Attraverso tale analisi, Quin è in grado di definire un percorso su misura.  
2. Tramite l’Assessment, Quin può conoscere qual è l’attuale livello di maturità della gestione e nell’analisi dei dati dell’azienda. E questo non soltanto in relazione all’ambito tecnologico, ma anche valutando in modo olistico processi, cultura aziendale, pratiche di gestione dati e strumenti.
3. La terza fase, quella della Visione, prevede che sia definita la destinazione del percorso, il livello ottimale a cui tendere per fare in modo che i dati aiutino il cliente a raggiungere gli obiettivi di business.
   Quin indica come si dovrebbe evolvere l’organizzazione del cliente per migliorare la gestione dei dati e, in più, propone i progetti da attivare per realizzare la sua strategia aziendale facendo leva sull’analisi dei dati.
4. Nell’ultima fase, si classificano i progetti individuati in base a diverse dimensioni che aiutano a stabilire l’ordine di esecuzione più opportuno. Quin definisce insieme al cliente la roadmap di trasformazione da realizzare e gli mostra come gestirla.

I vantaggi del nostro approccio per la strategia aziendale

Quin non si limita solo a definire la roadmap. Affianca anche il cliente per aiutarlo a muovere i primi passi e gli fornisce i primi strumenti del framework che sarà utilizzato per assicurare la governance dei dati all’interno della sua organizzazione. Capito come gestire e portare avanti la roadmap, il cliente potrà continuare autonomamente il suo percorso basato sui dati.

Strategia aziendale personalizzata

Data Analytics Strategy definisce un percorso personalizzato, ritagliato sulle specifiche esigenze del business. Una metodologia che può essere applicata non solo alle PMI, ma anche alle organizzazioni complesse. Qualsiasi sia la dimensione aziendale, Quin si impegna a rendere facilmente comprensibile ogni aspetto, anche tecnico, usando esempi pratici e accompagnando la crescita del personale coinvolto nel percorso.

I progetti della roadmap sono sostenibili e pensati specificamente per il business del cliente. Quin definisce sempre delle quick win, per fare ottenere subito dei benefici dai dati di cui si dispone. Un esempio pratico è il servizio Process mining plug-in, spesso proposto in bundle con Quin Data Analytics Strategy.

La strategia aziendale e Process mining plug-in

Data Analytics Strategy aiuta a individuare i processi che maggiormente supportano gli obiettivi e la strategia aziendale, per i quali esistono dati di qualità. A questo punto, Process mining plug-in consente di modellare e analizzare con grande rapidità ed efficacia tali processi basandosi sui dati già disponibili.

Il servizio di Quin elabora i log, le tracce digitali dei processi provenienti dai sistemi informativi aziendali, con algoritmi che “scoprono” il reale modello di esecuzione e, grazie a modelli statistici, elaborano un’analisi dettagliata e personalizzata. Il Process Mining può essere considerato come il ponte che collega il Business Process Management con tutte le altre discipline analitiche non direttamente orientate ai processi, come statistica, data mining, machine learning e business intelligence.

Perché scegliere Process mining plug-in nella tua strategia aziendale

Una quick win come Process mining plug-in offre diversi vantaggi. Anzitutto è un servizio molto più economico rispetto a quelli proposti da altri player di mercato. È poi in grado di adattarsi sia alle piccole aziende sia alle grandi organizzazioni e permette di valorizzare in modo efficace i dati esistenti in azienda. Quin ha infatti elaborato metodologie e algoritmi per selezionare, ottimizzare e assicurare la qualità dei dati di cui già si dispone.

Da ultimo, ma non per questo meno importante, il servizio di Quin può diventare uno strumento utilizzato nelle attività quotidiane per controllare le performance dei processi, per individuare anomalie e rilevarne tempestivamente le cause. La sua capacità di misurare automaticamente i KPI di processo, e di metterli in relazione con il suo reale modello di esecuzione, permette a Process mining plug-in di potenziare in modo significativo la Business Intelligence aziendale.