L'intervento

Data economy, Quagini: “Benefici a rischio senza trasparenza”

Il Ceo di Sdg Group: “Soltanto le aziende che andranno oltre la semplice gestione del dato potranno realizzare la business agility per affrontare l’attuale instabilità dei mercati. Serve una governance dei dati orientata a una cultura collaborativa, aperta ed etica”

11 Lug 2022

A. S.

Al centro del progetto di modernizzazione della Pubblica amministrazione e di innovazione del tessuto produttivo nazionale è sempre più necessario mettere il paradigma dell’economia del dato e dell’intelligenza predittiva. Soprattutto in un momento, come quello attuale, in cui c’è in ballo l’opportunità aperta dal Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, il Pnrr, con i cui ingenti investimenti per l’innovazione.

“Secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano – spiega Luca Quagini, ceo di Sdg Group, azienda internazionale di management consulting, specializzata nelle attività di business analytics, corporate performance management e advanced business solutions – la pandemia causata dal Covid-19 ha evidenziato l’importanza di valorizzare i dati per prendere decisioni rapidamente e garantire continuità di business nei momenti di crisi, e nel 2021, dopo il rallentamento degli investimenti in ambito gestione e analisi dei dati, il mercato degli Analytics ha ripreso vigore raggiungendo un valore stimato superiore ai 2 miliardi di euro, in crescita del 13%”.

Un contesto da cui emerge con chiarezza, secondo Quagini, la necessità di sfruttare al meglio un approccio data-driven, mettendo in atto “una strategia concreta, con manager dedicati, obiettivi chiari e, naturalmente, un piano d’azione dettagliato che consenta una governance dei dati orientata ad una cultura collaborativa, aperta, trasparente ed etica – spiega – trasformare le analytics nell’asset strategico per competere con successo in un mercato che cambia troppo velocemente per ammettere inerzie ed errori strutturali”.

In quest’ottica, secondo la vision di Quagini, la data governance deve essere specifica ed adattata agli obiettivi aziendali sia di breve che di lungo periodo: “Una governance adattiva – sottolinea – deve contemplare diversi criteri che dipendono dalla natura, la frequenza, la numerosità, l’accuratezza del trattamento dei dati necessari al governo dei diversi processi aziendali. Questo rappresenta il primo passo per raggiungere una strategia data-driven in grado di generare valore in modo sostenibile in un’azienda”.

Un passaggio fondamentale di questo percorso di innovazione sarà la capacità di assegnare un valore ai dati della propria azienda, e imparare a sfruttarli per renderli redditizi: “Come evidenzia il report di Sdg Group sui 10 trend in Data & Analytics in 2022, le aziende che considerano i dati come una leva per la creazione di asset differenziali possono, ad esempio, aggiungere alla propria value proposition un servizio di gestione e manutenzione intelligente – spiega ancora Quagini – o scommettere sul miglioramento dell’esperienza del cliente in tempo reale, che si traduce in un vantaggio competitivo”.

Le potenzialità di questo genere di approccio appaiono particolarmente chiare – secondo Quagini – se di prende a esempio il settore del fashion: “In un mercato in cui l’esperienza d’acquisto è diventata sempre più omnicanale, essere data-driven è il prerequisito organizzativo che permette ai brand del Fashion di migliorare la relazione con il cliente, di garantire un’esperienza di acquisto esclusiva e di avere il prodotto giusto nel posto giusto – afferma – Per comprendere in che modo questo possa avvenire, si può partire anche dal ruolo meno visibile dal mercato e dai clienti quello del Controller che ha sempre più bisogno di pianificare con un orizzonte che non si limiti a quello stagionale, tipico dei cicli periodici dei brand della moda, e deve quindi integrare le analisi con informazioni destrutturate provenienti dal mercato.  Un approccio data-driven nel Fashion – prosegue Quagini – non solo può aiutare CFO e Controller a rappresentare la strategia di medio-lungo periodo, ma anche a trattare dati che supportino la definizione di obiettivi e di azioni tattiche intra-stagionali”. Tutto questo, ovviamente, sfruttando al meglio “la flessibilità dei modelli con cui l’organizzazione deve elaborare le informazioni a disposizione. Un approccio che si concretizza nella capacità di elaborare strutture dati e simulazioni in modo dinamico e continuamente riadattabili al contesto e alle variazioni di scenario – conclude Quagini – Solo così le aziende saranno capaci di raggiungere l’obiettivo che in Sdg Group abbiamo fatto diventare missione ‘Insights beyond Analytics’”.

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