L’approccio data-driven in sintesi
- Diventare data-driven non significa solo adottare tecnologie, ma cambiare mentalità. Il dato va trattato come un asset strategico, da governare con metodo, competenze e collaborazione tra business e IT.
- La trasformazione parte dalla consapevolezza: formazione, leadership e prime sperimentazioni sono essenziali per far emergere il valore del dato.
- La seconda fase è quella dello sviluppo: l’azienda costruisce un core team dedicato ai dati e internalizza competenze chiave, come Data Scientist, Data Engineer e Data Analyst.
- Con la fase di scaling, i progetti analitici vengono estesi e misurati attraverso KPI per capire quali generano reale valore per il business. Diventa centrale la figura dell’Analytics Translator
- Il percorso giunge alla maturità con la fase di implementazione: la Data Science entra stabilmente nei processi aziendali, con una chiara governance, integrazione operativa e strumenti accessibili a tutti.
Tutte le organizzazioni hanno a disposizione grandi quantità di dati, ma utilizzarli in modo efficace, per prendere decisioni consapevoli, richiede una trasformazione tecnologica e organizzativa.
Cosa significa diventare data-driven
Per diventare un’azienda data-driven non basta investire in piattaforme o software di analisi. A fare la differenza è il modo in cui un’organizzazione interpreta e usa il dato. “La trasformazione è anzitutto culturale: serve spostare il baricentro dalle intuizioni personali alle evidenze misurabili, creando un linguaggio comune tra persone tecniche e di business”, spiega Alessandro Piva, direttore dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics e docente del corso Big Data Revolution: come dominare i dati nell’era digitale della Digital Management Academy.
“Diventare data-driven significa interpretare il dato come un asset strategico, gestirlo con metodo ed estrarre conoscenza misurabile. Il successo di questo percorso nasce da un equilibrio tra tecnologie e persone, governance e sperimentazione”, continua Piva.
Quali sono le fasi del percorso per diventare un’azienda data-driven
Quali passi, nella pratica, è necessario fare per diffondere capillarmente la cultura del dato nell’organizzazione e generare valore per il business dall’analisi? L’Osservatorio Big Data & Business Analytics ha sviluppato un modello che descrive il percorso ideale, chiamato Analytics Skills Journey. Articolato in quattro fasi, permette all’azienda di evolvere gradualmente fino a diventare pienamente data-driven. Analizziamo in sintesi ciascuna fase.
Consapevolezza (Awareness)
Il punto di partenza del percorso è la consapevolezza (Awareness) delle opportunità offerte dagli Advanced Analytics. In questo è cruciale il coinvolgimento di partner esterni con competenze specifiche e il supporto della direzione IT interna. Nella fase iniziale, le aziende iniziano a sperimentare, avviando i primi progetti di analisi predittiva e ottimizzazione. È il momento in cui si inizia a vedere il dato non più come un archivio statico, ma come un motore strategico, capace di orientare scelte e innovazioni. Si parla di Data Literacy, o alfabetizzazione ai dati, ed è il primo passo verso un reale cambiamento. Le persone iniziano a comprendere i vantaggi di generare informazioni dai dati, imparano a interpretarli criticamente e a comunicarli in modo significativo per supportare le decisioni aziendali. La formazione assume un ruolo centrale, ma è efficace se i leader si impegnano attivamente nel promuovere la fiducia nei dati e nell’integrazione delle competenze di business con quelle analitiche. Le aziende più evolute, infatti, non separano tecnologia e persone. Non basta creare un team dedicato, ma occorre rendere ogni funzione aziendale capace di leggere e interpretare un’informazione con rigore e curiosità.
Sviluppo (Development)
La seconda fase è quella dello sviluppo (Development), durante la quale si costruisce un core team di Data Science, si internalizzano competenze e si avviano progetti pilota coinvolgendo diverse funzioni aziendali.
Il core team è il cuore della strategia Data Science, ma è fondamentale la capacità di condivisione e collaborazione tra competenze diverse, sia all’interno del team sia verso l’esterno, in particolare con chi ha conoscenza del business e con l’IT. Gli esperti che fanno parte di questo gruppo dedicato ai dati hanno ruoli e competenze diverse, che nelle organizzazioni più piccole possono coincidere:
- Data Scientist: modella fenomeni complessi e crea algoritmi;
- Data Engineer: progetta e mantiene l’infrastruttura;
- Data Analyst: fornisce interpretazioni e supporta il business nelle decisioni operative;
- Data Visualization: rende leggibili gli insight;
- Analytics Translator: sono i protagonisti della comunicazione tra tecnico e manager.
Amplificazione (Scaling)
La fase successiva, detta Scaling, avvicina le aziende alla maturità amplificando la scala delle sperimentazioni. Perché i progetti siano aderenti alle reali esigenze, è utile introdurre delle figure in grado di fare da cerniera tra il mondo tecnico e quello manageriale, ovvero gli Analytics Translator. Questo professionista ha il compito di interpretare i bisogni di business e tradurli in modelli analitici.
Un fattore decisivo per orientare investimenti e strategie è la capacità di misurare il livello di maturità raggiunto. Non si tratta solo di controllare quante tecnologie di analisi siano operative, ma di verificare se i dati sostengono davvero le decisioni e la creazione di valore. È proprio la misurazione che consente di trasformare la Data Science da funzione sperimentale a motore strategico, garantendo sostenibilità economica e culturale alla trasformazione digitale. Per misurare serve definire opportuni KPI – indicatori chiave di performance – capaci di rappresentare in modo sintetico quanto i progetti analitici contribuiscano al miglioramento del business, quanto sono integrati nei processi e quanto le persone riescono a comprenderne il valore.
Quando si esce dalla fase sperimentale, occorre accertarsi di aver gestito opportunamente tutti gli aspetti, anche normativi, che riguardano la Privacy e la Cybersecurity: i dati devono essere protetti dai rischi di furti e manomissioni, trattati con trasparenza e utilizzati nel rispetto dei diritti di chi li ha forniti.
Implementazione
L’ultima fase è quella di implementazione, in cui l’organizzazione consolida il modello integrato e raggiunge la piena maturità data-driven, in cui tecnologia e cultura sono finalmente allineate. I dati sono gestiti da team locali presenti nelle diverse linee di business, i progetti vengono mantenuti e perfezionati attraverso una governance strutturata, e la Data Science diventa parte dei processi decisionali.
La governance è cruciale, perché consente nel quotidiano di gestire e ordinare con le giuste priorità le richieste analitiche provenienti dalle diverse funzioni, assicurando che i progetti vengano integrati nei processi decisionali e nelle attività operative, trasformando così i dati in azioni concrete. Parallelamente, la Process Integration permette di automatizzare decisioni quotidiane – come la pianificazione o la definizione di strategie commerciali – e di trasmettere in tempo reale gli insight alle persone coinvolte.
L’azienda data-driven fa un uso diffuso delle piattaforme di Data Visualization, che consentono di rappresentare i dati in modo chiaro e intuitivo, e dei Self-Service Analytics, strumenti di facile utilizzo che rendono i dati accessibili a tutti, anche a chi non possiede competenze tecniche avanzate. In questo modo, l’intero ecosistema aziendale diventa responsabile dei propri dati.
Alla fine del percorso il dato è ovunque, interpretato e utilizzato dai diversi reparti per creare valore.