{"id":49930,"date":"2018-08-11T06:00:15","date_gmt":"2018-08-11T04:00:15","guid":{"rendered":"http:\/\/smeupnew.it\/magazine\/blog\/organizzazione-data-driven\/"},"modified":"2021-03-30T11:09:20","modified_gmt":"2021-03-30T09:09:20","slug":"organizzazione-data-driven","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smeup.com\/magazine\/blog\/organizzazione-data-driven\/","title":{"rendered":"Il valore dei dati: come trasformarsi in un\u2019organizzazione Data Driven"},"content":{"rendered":"

Cos’\u00e8 una organizzazione Data Driven?<\/h2>\n

Un\u2019organizzazione\u00a0Data Driven<\/strong>\u00a0si basa su dati e non su opinioni per prendere le proprie decisioni. L\u2019abbondanza di dati, unitamente allo sviluppo della tecnologia che caratterizzano la nostra epoca, ne hanno reso semplice la registrazione e l\u2019immagazzinamento in quantit\u00e0 sempre pi\u00f9 elevata ed essi pertanto possono essere proficuamente utilizzati per il processo di Decision Making.<\/p>\n

Buoni dati, tuttavia, non garantiscono buone decisioni, in quanto \u00e8 fondamentale saperli interpretare ed orientare tutta l\u2019organizzazione aziendale verso la \u201ccultura del dato\u201d, in modo che ogni soggetto che faccia parte del processo sia pronto a recepirli. Ben venga inoltre se tante decisioni operative vengono prese a livelli pi\u00f9 bassi, in modo tale che il manager si possa dedicare a quelle strategiche.<\/p>\n

Quali sono i temi da tenere in considerazione per sviluppare un’organizzazione Data Driven?<\/h2>\n

I temi principali che un\u2018azienda deve affrontare per sviluppare un\u2019organizzazione Data Driven sono i seguenti:<\/p>\n

    \n
  1. Diffidenza errata verso un Decision Making basato sui dati<\/u><\/em>: le decisioni basate sui dati sono le migliori perch\u00e9 si basano sui fatti anzich\u00e9 sulle opinioni o sulle esperienze personali;<\/li>\n
  2. Tema della visualizzazione dei dati<\/u><\/em>: spesso i dati che servono non sono immediatamente raggiungibili e non sono visualizzati nel modo giusto, pertanto non possono essere correttamente interpretati e non sono utilizzabili per supportare i processi decisionali. E\u2019 essenziale avere dei cruscotti sintetici e di dettaglio costruiti specificatamente per le esigenze aziendali che consentano la consultazione del dato. La data visualization \u00e8 essenziale per il decisore, onde potersi focalizzare sugli elementi davvero importanti, senza perdere tempo in inutili dettagli, in modo da concentrarsi a risolvere i problemi e a cogliere nuove opportunit\u00e0;<\/li>\n
  3. Tema dei KPI<\/u><\/em>: E\u2019 importante costruire degli indicatori, a tutti i livelli dell\u2019azienda, per valutare la performance dei processi decisionali Data Driven in quanto altrimenti non \u00e8 possibile valutare i miglioramenti o darsi degli obiettivi;<\/li>\n
  4. Carenza in azienda di figure competenti<\/u><\/em> (\u201cpeople oriented data experts<\/em>\u201d) che siano in grado di estrarre valore dai dati.\u00a0 Una volta immagazzinati i dati, \u00e8 fondamentale capire come trattarli: cosa tenere e cosa eliminare, cos\u00ec da trasformare i dati grezzi in report pronti per la consultazione a front \u2013 end dei soggetti deputati a prendere le decisioni;<\/li>\n
  5. Organizzazione aziendale a silos<\/u><\/em>: l\u2019azienda spesso \u00e8 strutturata in dipartimenti stagni non comunicanti fra di loro, ciascuno con i suoi dati. La mancanza di integrazione fra i dati non consente la validazione degli stessi, e quindi impedisce di avere la sicurezza dell\u2019utilizzo del dato corretto alla base di un processo decisionale. E\u2019 necessaria pertanto, a livello di sistema informativo, l\u2019integrazione dei dati aziendali ad ogni livello, ovvero sia fra sorgenti e database di compartimenti diversi, sia tra dati fisici e non.<\/li>\n<\/ol>\n

    I consulenti di smeup offrono la loro competenza nell\u2019analisi del dato, dall\u2019estrazione dello stesso fino al rilascio di report pronti per il front-end e si avvalgono di Qlik<\/a>, software di Business Intelligence<\/a> con grande potenza di calcolo che si pu\u00f2 collegare a qualsiasi fonte dati. Il dato grezzo viene poi trattato e rielaborato, grazie all\u2019esperienza e all\u2019abilit\u00e0 dei nostri consulenti, al fine di realizzare cruscotti finali, aggiornati con\u00a0 la cadenza periodica desiderata, in grado di rispondere alle specifiche esigenze aziendali.<\/p>\n

    Sara Pea
    \n<\/strong>Specialista Business Intelligence – smeup
    \n<\/em>    My LinkedIn Profile<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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