Dai dati alle decisioni: aspetti e vantaggi di un processo decisionale data-driven

È sempre più chiaro, oggi, come l’informazione possa rappresentare una guida dall’alto valore strategico nelle decisioni aziendali. Valorizzare le “giuste” informazioni in un processo decisionale crea infatti le basi per una pianificazione solida e consapevole, in grado di fronteggiare in modo flessibile le sfide competitive di un mondo sempre più incerto e mutevole.

Il management di un’impresa può ricavare informazioni utili a orientare i processi aziendali da diverse fonti, come descritto nell'articolo "Dai dati alle decisioni: il caso dell’ufficio acquisti".
Tuttavia, il passo da compiere affinché una di queste fonti possa trasformarsi in vera e propria informazione passa attraverso l’integrazione di essa alle competenze manageriali e specialistiche, in grado di comporre un “puzzle” a partire dalla singole componenti individuate.

Al fine di chiarire al meglio questo passaggio logico fondamentale, ci focalizzeremo soprattutto sull’analisi dati, data la sempre maggiore consapevolezza delle relative potenzialità e il conseguente sviluppo che questo tema sta sperimentando negli ultimi anni.

Il processo decisionale data-driven

Il processo decisionale basato sui dati e sulla loro analisi può essere definito data-driven decision making (DDDM), e viene rappresentato nell'infografica che segue.

Dati

Il primo tassello fondante di tale processo sono naturalmente i dati. La digitalizzazione ha reso possibile per le imprese raccogliere una vasta quantità di dati, che possono sostanzialmente dividersi in dati interni ed esterni all’impresa. I primi mirano a sintetizzare tutte le entità su cui si basa la vita di un’azienda (clienti, fornitori, dipendenti, ordini di acquisto, ordini di vendita, ecc..), i secondi permettono, invece, all’impresa di monitorare il contesto esterno in cui essa opera e si trova a competere.
Soprattutto nel caso delle fonti esterne, è fondamentale la chiarezza della fonte dei dati, cioè dei fatti di cui essi sono una misura. I dati raccolti e sistematizzati possono, infatti, essere misure dirette o indirette dei fatti di interesse, a seconda che si tratti di dati primari o secondari. I dati primari sono quei dati raccolti direttamente per uno scopo specifico (si pensi, ad esempio, a specifiche indagini di mercato commissionate appositamente dall’impresa), mentre i dati secondari sono esistenti e sistematizzati per altre finalità, ma si prestano ad essere di primaria utilità per l’impresa quanto maggiore è la qualità della relativa misura. Tra i due, i dati secondari stanno diventando uno strumento sempre più efficiente ai fini aziendali, grazie ai minori costi che presentano.

Analisi

Il passo che rende i dati fruibili e interpretabili è quello dell’analisi, che consente di individuare tendenze e modelli significativi e può consentire tecniche di analisi predittiva sulla base dei dati storici. Su questo fronte l’Intelligenza Artificiale (AI) ha posto le basi per un significativo ampliamento delle capacità di analisi, introducendo nuovi livelli di automazione e di capacità predittiva, migliorando la performance, l'efficienza e la portata delle informazioni estratte da diverse fonti di dati.

Informazioni e valutazione

Come anticipato, la costruzione di un’informazione utile ai fini aziendali valorizza tutti i precedenti step e li integra con le specifiche competenze del management, per ricavare una direttrice chiara e coerente con gli obiettivi aziendali. Questo step può coinvolgere molti soggetti con competenze specialistiche oppure pochi soggetti con competenze plurime.
Un’informazione data-driven è quindi una visione più completa del fatto di interesse, derivante dall’elaborazione e all’interpretazione dei dati, calate in un determinato contesto, a seguito di operazioni di estrazione ed elaborazione coniugate alla competenza, esperienza e visione del manager.
È evidente che in questo processo la fase di valutazione risulta particolarmente importante, al fine di verificare la coerenza, la qualità e l’affidabilità dell’informazione prodotta. Se, ad esempio, non sono chiari i fatti a cui si riferiscono i dati, oppure essi sono misurati in modo approssimativo, le relative informazioni estratte dalla loro elaborazione saranno poco utili e potrebbero portare a decisioni sbagliate.

I vantaggi di un processo decisionale data-driven

Abbiamo ripercorso gli step attraverso i quali un DDDM porta all’elaborazione della decisione data-driven, ma quali sono i vantaggi di questa tipologia di processo?

Oggettività

Le decisioni basate sui dati sono guidate da aspetti quantitativi, misurabili e oggettivi, anziché da intuizioni o opinioni personali. Ciò aumenta la precisione delle decisioni e riduce il rischio di errori dovuti a giudizi soggettivi.

Pianificazione

I processi DDDM consentono di formulare previsioni più accurate e di pianificare in modo più efficace le attività strategiche dell’impresa nel medio-lungo periodo.

Monitoraggio

I dati giocano un ruolo cruciale nel valutare l'efficacia delle attuali strategie aziendali. Monitorare metriche chiave e indicatori di performance consente di identificare rapidamente i punti di forza e le aree di miglioramento, permettendo così un aggiustamento tempestivo delle strategie operative.

Flessibilità

Un'azienda data-driven è quindi più flessibile e in grado di adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni del mercato.

Il caso dell’internazionalizzazione

La raccolta dei dati, la loro analisi e l'estrazione delle informazioni pertinenti può essere più o meno efficace in funzione di quanto sono chiari e condivisi le caratteristiche e gli obiettivi della decisione. Se volessimo calare tale processo nel caso dell’internazionalizzazione di impresa, i possibili processi decisionali sono diversi:

1. definizione e scelta di un nuovo mercato;
2. monitoraggio delle performance di vendita sui mercati esteri;
3. identificazione dei driver di competizione internazionali;
4. formulazione del budget commerciale;
5. ottimizzazione del proprio portafoglio mercati.

Per ciascuno di questi casi andremo a definire le misure ExportPlanning utili a cogliere i fatti di interesse per estrarre le informazioni pertinenti e migliorare i risultati delle decisioni. Questa analisi sarà oggetto di successivi articoli, ciascuno dedicato ad uno specifico processo decisionale.