Oggi ogni azienda ha memorizzata nei propri archivi digitali una grande quantità di dati. Un patrimonio di informazioni che continua a crescere, ma che spesso non viene sfruttato in modo adeguato perché manca una corretta data strategy. Accade, infatti, che i dati siano raccolti in modo non organico, che informazioni simili siano scritte in modo diverso o che i valori non siano coerenti. In pratica, i dati ci sono ma non sono fruibili. Almeno, non lo sono direttamente, bisogna armonizzarli per poterne trarre degli insight, delle indicazioni che possano rivestire un ruolo fondamentale nelle decisioni strategiche e di business così da migliorare processi e redditività. Tuttavia, anche quando si hanno dati strutturati in modo da consentire l’advanced analytics, accade più spesso di quanto non si possa immaginare che in azienda non ci sia chi è capace di interpretare i risultati.
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Un mercato che cresce del 20% l’anno
Non stupisce perciò più di tanto che l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano mostri numeri importanti quando parla del mercato del Data Management & Analytics in Italia. Il 2022 viene definito come un anno di significativa crescita: le aziende hanno speso 2,41 miliardi di euro in risorse infrastrutturali, software e servizi connessi alla gestione e all’analisi dei dati, facendo registrare una crescita del 20% rispetto al 2021. Va evidenziato che la maggior parte delle spesa in termini di data strategy è da attribuire alle grandi imprese, mentre le PMI, precisa il rapporto degli Osservatori, “continuano a rappresentare una quota estremamente minoritaria del mercato”. Tuttavia, il 55% delle piccole e medie imprese dichiara di avere effettuato investimenti nell’ambito del Data Management & Analytics e il 20% di queste di aver aumentato il budget rispetto all’anno precedente.
Più attenzione alla governance dei dati rispetto all’analisi
Se da una parte aumenta la spesa delle aziende italiane per il Data Management & Analytics, dall’altra va considerato che è ancora indirizzata principalmente a temi architetturali e di gestione del dato. In sostanza, si privilegia la governance rispetto all’analisi. La data strategy punta anzitutto alla qualità dei dati, cercando non solo di renderli accessibili, ma di qualificarli come affidabili e utili. Così spesso la parte di data science viene relegata in secondo piano: per il 48% delle aziende raramente ha un ruolo diretto nelle decisioni strategiche. E solo il 6% tra le organizzazioni che hanno avviato almeno un progetto afferma che “le analisi avanzate sono centrali nella maggior parte dei processi decisionali e in maniera diffusa tra le funzioni aziendali”.
Frequente è quindi il ricorso a consulenti esterni che possano aiutare a ottenere informazioni strategiche dai dati per migliorare i processi, come conferma Edoardo Carlesi, Machine Learning Specialist di TopNetwork, azienda che propone soluzioni per la semplificazione dei processi produttivi, organizzativi e dei modelli che governano il business. “Molte aziende si rivolgono a noi – sostiene Carlesi – perché non sono in grado di utilizzare i dati raccolti per risolvere efficacemente problemi oppure ottimizzare certi processi. Solitamente hanno le idee chiare rispetto al risultato che vorrebbero ottenere, ma non sanno come fare per poterlo raggiungere”.
Dati fruibili
Secondo Carlesi il punto di partenza per un’efficace data strategy è avere dati matematicamente fruibili. Infatti, nonostante i numeri mostrati dagli Osservatori del Politecnico, Carlesi afferma che “ancora oggi nei database presenti in azienda sovente riscontriamo valori mancanti, dati raccolti in modo non omogeneo o con informazioni incomplete. Questo complica molto l’attività di analisi. È invece importante definire una sorta di standard nella raccolta dei dati, che sia adottato in ogni dipartimento. Non importa se sono presenti più database differenti che non dialogano tra loro. Se i dati sono strutturati tutti in maniera coerente è semplice confrontarli per stabilire eventuali correlazioni e quindi individuare insight. Invece, quando dobbiamo applicare tecniche di machine learning di solito trascorriamo la maggior parte del tempo a ripulire i dati per renderli fruibili da parte dell’algoritmo”.
Unire dati interni con quelli da fonti esterne
Un secondo suggerimento che fornisce Carlesi per riuscire a estrarre utili indicazioni dai dati è quello di avere chiari obiettivi e per raggiungerli non limitare l’analisi alle sole informazioni in possesso, ma integrarle con quelle di fonti esterne indipendenti. “Per esempio – spiega Carlesi – se consideriamo la riduzione dell’impatto ambientale può essere ottenuta attraverso un’analisi dei dati aziendali per operare un’ottimizzazione dei processi interni. Tuttavia, può anche essere frutto degli analytics ottenuti con l’integrazione dei dati inerenti a tutta la catena logistica o anche relativi a una determinata zona geografica per stabilire dove poter piantare degli alberi in modo da compensare quelle emissioni che non possono essere eliminate. Sono tre modi per ottenere il medesimo risultato”.
Analogamente, si può avere un miglioramento dei processi e un incremento della redditività sia operando sui dati aziendali sia effettuando una sentiment analysis, ovvero analizzando i dati provenienti dai social media. “Nel primo caso – precisa Carlesi – si può stabilire come ottenere dei vantaggi dagli analytics inerenti alle modalità operative per scoprire dove ci sono delle inefficienze. Nel secondo caso, avvalendosi dei sistemi di natural language processing, si possono sondare i social media per individuare quelle informazioni utili a stabilire cosa pensano i consumatori di determinati prodotto servizi. Analizzando tali dati, è possibile stabilire dove intervenire per ottimizzare la produzione soddisfacendo al meglio le aspettative dei consumatori. In pratica, si rendono più efficaci i processi e si riducono i costi. Non vanno mai trascurate le opportunità che offre una data strategy che considera anche i dati che provengono da fonti esterne”.
Non sempre si deve ricorrere ad AI e ML
Oggi quando si parla di analytics si è soliti sottintendere un’elaborazione dei dati tramite algoritmi di artificial intelligence o di machine learning. Ma è davvero sempre necessario ricorre a tali algoritmi? Secondo Edoardo Carlesi sì, “Tuttavia, in determinate situazioni, i problemi di analisi dei dati possono essere risolti con algoritmi molto più semplici o con tecniche tradizionali. A priori è difficile stabilire in quali situazioni è meglio scegliere un tool piuttosto che l’altro, però un colloquio con un esperto, a cui esporre chiaramente la propria situazione e gli obiettivi che si desiderano raggiungere, può aiutare a capire se è davvero necessario il ricorso ad artificial intelligence e machine learning o se invece si possono seguire vie differenti sostenendo costi più contenuti”.
Un passaggio obbligato
I dati sono sicuramente una risorsa importante, ma perché possano fornire valore devono essere fruibili. “Questo è un passaggio obbligato all’interno di qualsiasi tipo di data strategy – conclude Carlesi –. Un’azienda dovrebbe stabilire precise pratiche per gestire e conservare in modo organico tutte le informazioni in suo possesso. Se riesce in tale attività ha già raggiunto un ottimo risultato e ottenere degli insight risulterà più rapido e semplice”.
