Ogni azienda che operi sull’attuale mercato è costantemente alla ricerca di nuove opportunità, cercando di utilizzare a pieno tutte le risorse che ha a disposizione.
Che si tratti di investimenti in nuovi tools, piani di sviluppo del personale, ottimizzazione della produzione o modelli di organizzazione del lavoro, esistono molte strade attraverso cui raggiungere un vantaggio competitivo.
Tra le diverse strade ne esiste una spesso sottovalutata ma ad altissimo impatto: sviluppare una strategia dei dati.
Spesso i dati aziendali vengono interpretati come risultati a posteriori di attività, limitandosi ad un ruolo di reportistica. Questo limita fortemente la capacità di utilizzare i dati in modo strategico, ovvero usarli come leva per cogliere nuove opportunità.
I dati non sono unicamente indicatori dei risultati di decisioni, ma possono essere veri e propri fattori di crescita e sviluppo, andando a supportare ed arricchire la stessa strategia aziendale.
Questa modalità di gestione data-driven parte da una considerazione fondamentale: i dati sono un asset dell’azienda. E come altri asset possono contribuire al raggiungimento di obiettivi.
Per questa ragione, così come è importante trovare i modi migliori per valorizzare ogni funzione aziendale, allo stesso modo occorre definire un piano che permetta di far leva sul valore che i dati possono portare.
Quello che occorre è insomma una Data Strategy.
Ma di cosa si tratta esattamente? E quali passi è necessario fare per definirne una?
In questo articolo raccontiamo meglio come il processo che porta alla creazione ed esecuzione di una Data Strategy sia un’occasione per ogni azienda non solo di crescere ma di aprire nuove opportunità per il proprio sviluppo.
Cos'è e a cosa serve una Data Strategy?
Mentre per altri aspetti sono ben consolidati terminologie e processi, parlando di Data Strategy può essere utile chiaramente cosa significhi.
Seguendo la definizione accademica del MIT Center for Information Systems Research Data Board, per Data Strategy si intende:
“Un concetto centrale e integrato che articola come i dati permetteranno e ispireranno la strategia aziendale".
Se questa definizione crea più confusione che altro, ci siamo permessi di darne una più concreta:
Processo basato sulla strategia che risponde ai bisogni aziendali e che permette di trasformare i dati in asset, creando nuove opportunità di crescita e abilitando un management data-driven.
Questa definizione più pratica introduce alcuni elementi essenziali per capire quali sono gli obiettivi che ogni azienda dovrebbe porsi nel decidere di definizione di una Data Strategy.
In primis, si tratta di un processo, non una singola attività, proprio perché è prolungato nel tempo e richiede il coinvolgimento attivo delle parti.
Altro aspetto importante è l’essere basata sulla strategia aziendale per rispondere ai bisogni aziendali. Qui è importante riuscire a distinguere tra le aziende che sono data-informed e le aziende che sono invece data-driven.
Guardare una dashboard con i risultati di una strategia e confrontarli con le attese è usare i dati in maniera informativa. Visualizzare ed analizzare i dati raccolti per elaborare una strategia che permetta di raggiungere obiettivi è far leva sui dati in maniera strategica.
Nel primo caso il dato permetterà soltanto di avere maggiori informazioni sull’efficacia o meno di iniziative, mentre nel secondo sarà possibile definire iniziative che possano rispondere concretamente a degli obiettivi proprio perché basate sui dati.
Quali vantaggi offre una Data Strategy
Riuscire a definire ed attuare una corretta Data Strategy offre diversi vantaggi ad un’azienda.
- Usare i dati per raggiungere gli obiettivi di business
La Data Strategy ha l’obiettivo di rendere i dati uno strumento utile al raggiungimento degli obiettivi di business, allineando il loro utilizzo ai bisogni reali dell’azienda.
- Scoprire opportunità di crescita basate sui dati
Una corretta strutturazione e gestione dei dati aziendali permette ad analisti, management e funzioni cross-team di fare leva sui dati per individuare opportunità di crescita, sia a livello di singolo dipartimento che a livello di intera azienda.
- Rafforzare la collaborazione tra funzioni aziendali
Costruire una architettura dei dati solida e condivisa, permette a dipartimenti e funzioni differenti di comunicare e definire obiettivi a partire da una base comune di comprensione, i dati stessi.
Tutto questo si dimostra utile per diversi tipi di iniziative aziendali:
- Per i team marketing per analizzare ed ottimizzare rapidamente le iniziative
- Per i team e-commerce o prodotto, per migliorare le performance digitali
- Per il management, per ottenere una visione d’insieme dell’azienda a colpo d’occhio
Per quantificare meglio quanto la Data Strategy possa impattare a livello concreto, proviamo a pensare in termini di rischi per l’azienda e costi-opportunità del lavoro di analisti.
Secondo diverse ricerche intersettoriali, in media oltre il 70% dei dipendenti accedono o possono accedere a dati a cui non dovrebbero. Quello che potrebbe sembrare semplicemente frutto di un errore di sistema espone invece l’azienda a rischio di perdite dati (i cosiddetti data leaks se volontari o data breach se forzati).
Anche senza questo tipo di eventi criminosi, accessi non regolamentati da parte di utenti non competenti o informati possono produrre un’errata interpretazione dei dati, i cui effetti sono possono essere molto impattanti, o addirittura una distorsione o corruzione dei dati stessi, eventi che hanno un impatto spesso enorme per aziende che si basano sui dati per prendere decisioni. Per farsi un idea, chiedetevi cosa succederebbe se per sbaglio un dipendente cancellasse lo storico del vostro CRM.
Volendo invece vederla non in termini di sicurezza ma in termini di efficienza, occorre capire quanto una strategia dei dati possa contribuire a rendere più gestibili e azionabili i dati.
Si stima che fino all’80% del tempo degli analisti sia speso a scoprire e preparare dati (fonte: HBR), mentre la restante parte è effettivamente spesa per analizzarli e presentarli. Questo significa che la maggior parte del tempo e delle risorse dedicate all’uso dei dati sono spese soltanto per gestirli, non per renderli utilizzarli concretamente.
Adottare una buona strategia dei dati significa avvantaggiare le aziende in due modi:
- Riducendo i costi per la gestione e l’uso dei dati
- Aumentarne l’usabilità e individuare nuove opportunità che offrono
Per ottenere questi benefici è necessario coinvolgere l’intera azienda nel processo della redazione ed implementazione della Data Strategy.
Come implementare una Data Strategy in azienda
Creare una strategia dei dati su misura per le esigenze aziendali è un processo impegnativo che richiede la partecipazione di diverse funzioni aziendali e un tempo prolungato, ma i cui vantaggi ricadono sull’intera azienda.
Il modo migliore di partire in questa attività è porsi alcune domande chiave, le cui risposte plasmeranno la strategia dei dati che andrà ad essere implementata.
Domande per la Data Strategy
L’elenco delle domande da porsi nel processo è ovviamente molto lungo, ma per orientarsi è molto utile tenere presente almeno queste 5 domande:
1. Chi è responsabile di assicurare che i dati siano accurati, completi e aggiornati?
Attribuire la ownership dei dati è fondamentale: se da un lato risolve alla radice la questione accountability, a livello più concreto permette di stabilire un'unica fonte di verità (single source of truth, o SSOT), ovvero un riferimento a livello aziendale che assicura la correttezza dei dati utilizzati, prevenendo i rischi di corruzione o errata interpretazione dei dati.
2. Possiedi le competenze per rispondere ai bisogni di dati?
Realizzare ed implementare una Data Strategy richiede competenze tecniche specifiche ed estese su diversi ambiti, sia specifici del settore in cui l’azienda opera che di altri ambiti che toccano la sfera dei dati (es. IT, legale).
Tutte queste competenze non devono essere necessariamente presenti internamente all’azienda, ma possono (e in alcuni casi dovrebbero) essere reperiti da enti esterni come agenzie, studi legali o società di consulenza.
Fare affidamento su professionisti competenti sulla gestione dati è fondamentale per evitare che scelte errate di implementazione tecnica o strategica portino a gravi lacune ed inefficienze nell’utilizzo dei dati strutturati alla fine.
3. Come implementare il piano? Quali sono le attività chiave che devono avvenire?
Una strategia dei dati per essere completata richiede diverse attività, spesso non sequenziali ed parzialmente indipendenti tra di loro, aumentando notevolmente la complessità nella gestione.
Per prevenire errori o ritardi, è fondamentale avere ben chiari gli obiettivi da raggiungere e gli step necessari, individuare le attività chiave e assegnare ad esse la giusta priorità.
4. Chi è responsabili per raggiungere ogni azione?
Coordinare tutte le attività e far cooperare le diverse funzioni necessarie per implementare una Data Strategy richiede una gestione chiara dei ruoli e delle responsabilità.
Per tali figure la migliore soluzione è puntare su professionisti con esperienza nella gestione delle diverse attività, così da assicurarsi il migliore dei risultati.
5. Quali cambiamenti deve fare il tuo business? Che aspetti deve affrontare?
Ogni Data Strategy ben implementata porta inevitabilmente un cambiamento all’intero business, aprendo nuove opportunità e mostrando vulnerabilità. Per questa ragione, così come seguendo il processo l’approccio ai dati dell’azienda inevitabilmente muterà, allo stesso modo questo momento può agire da catalizzatore per abilitare più ampie e profonde trasformazioni aziendali.
Queste domande non vanno poste tutte assieme in una singola volta, né richiedono fin da subito risposte definitive. Così come il processo di rendere l'azienda realmente data-driven passa da cicli di miglioramento continui, allo stesso modo con il proseguimento del processo di implementazione e sperimentazione insito nella Data Strategy le domande troveranno risposte solide e provate.
Quali sono gli step della Data Strategy in azienda
Ogni processo di definizione di una strategia dei dati è inevitabilmente condizionato dal contesto in cui avviene. Diverse tipologie di business avranno bisogni, rischi e opportunità diverse dall’uso corretto dei propri dati, e le modalità specifiche con cui potranno essere valorizzati varieranno sostanzialmente.
Basti pensare quanto possono essere simili ad alto livello ma differenti nel dettaglio i requisiti di una strategia dei dati per una banca commerciale o per un retailer della GDO.
Se però vogliamo definire alcuni step chiave nella definizione di una Data Strategy aziendale, allora è possibile individuare 4 fasi:
1. Individuare team Data Management & Data Governance
La primissima attività da svolgere è una chiara definizione dei team (che possono comprendere anche un solo individuo) che si occuperanno di supervisionare, creare ed implementare la strategia.
Solitamente per questi ruoli è consigliato avere una pluralità di figure, per garantire che siano ugualmente presenti competenze e visioni in merito all’utilizzo dei dati.
La definizione di questi teams ha la funzione in primis di identificare un nucleo di partenza che avrà a tratti il ruolo di coordinatore, a tratti di esecutore, e altre volte di facilitatore, tutto con lo scopo di agire da apripista per l’intera azienda nel processo di trasformazione data-driven.
2. Identificare dati e sorgenti
Questo secondo step può sembrare scontato ad una prima lettura, ma nasconde diverse complessità operative nell’esecuzione pratica.
Individuare quali siano effettivamente i dati necessari da includere all’interno del perimetro di azione della strategia rappresenta una scelta non operativa ma strategica per l’intera azienda. L’inclusione o esclusione di determinati dati determinerà inevitabilmente diverse sfide alla loro gestione, aprendo o precludendo determinate scelte in favore di altre.
Per assicurarsi di fare la scelta potenzialmente corretta, questa fase richiede una intensa e approfondita comunicazione con i diversi stakeholder aziendali, intesi come le funzioni e competenze che andranno ad utilizzare effettivamente i dati per i propri bisogni specifici. Il ruolo del team centrale sarà quello di raccogliere i diversi requisiti, clusterizzare, prioritizzare ed infine associare i diversi requisiti ai corrispettivi dati.
Questa fase spesso è una fase ricca di sorprese, in cui emergono bisogno coincidenti inespressi o differenze latenti ma fondamentali nelle modalità le diverse parti di un’azienda usano i dati per raggiungere i propri obiettivi.
3. Definire obiettivi e roadmap per raccolta e uso dei dati
Applicare una strategia dei dati non è un processo veloce né semplice, e i risultati non sono subito evidenti o tangibili. Per questa ragione è fondamentale essere intelligenti nella definizione di obiettivi.
Nella pratica questo vuol dire impostare obiettivi per la propria Data Strategy che siano:
- Specifici
- Misurabili
- Differenti tra breve e lungo periodo
- Allineati a quelli aziendali
Questi criteri permettono in primis di settare le aspettative corrette per l’intero processo, guidare gli esecutori nella loro attuazione e più ad ampio respiro motivare l’intera struttura aziendale a proseguire lungo la direzione tracciata.
Una volta individuati obiettivi che rispettino questi criteri, è necessario raccoglierli e sistemarli in una roadmap complessiva di progetto, così da calare nel concreto le attività e le tempistiche necessari per raggiungerli, oltre che per facilitare la gestione complessiva dell’intera attività.
4. Pianificare lo storage dati ed implementare la strategia
Quest’ultimo step precedente all’implementazione è essenziale per la riuscita dell’intera attività, e diverse scelte in merito al modello da seguire comporteranno differenti risultati nel corso dell’implementazione e uso del sistema stesso.
Uno dei maggiori punti di differenziazione tra le diverse soluzione per la gestione dei dati è la modalità scelta per il loro storage. Questo criterio impatterà inevitabilmente aspetti quali costi, competenze richieste, scalabilità dei processi e sicurezza, tra gli altri.
Le soluzioni disponibili sono molteplici e molto flessibili in base alle proprie esigenze: per aziende di grandi dimensioni, se vi sono requisiti di sicurezza particolari, potrebbe avere senso una soluzione custom con la costruzione di un’infrastruttura privata; per aziende più piccole invece si può ottenere maggior valore dal proprio investimento facendo leva su soluzioni cloud su misura delle proprie esigenze.
Una volta individuata quale sarà la modalità di storage dei dati, inizieranno le attività di implementazione per rendere operativa la soluzione progettata.
Il servizio di Data Strategy by Digital Pills
Per dare meglio un’idea di come si sviluppi un processo di definizione ed implementazione di una strategia dei dati, vogliamo raccontare come lavoriamo qui in Digital Pills con i nostri partner.
Nella nostra visione aziendale, l’obiettivo di questa attività è introdurre e far attecchire una cultura aziendale data-driven, in cui è possibile garantire dati affidabili che permettano di analizzare ed agire sui KPI chiave per il business.
Il servizio si articola su 4 attività sinergiche fra loro:
Individuare le priorità strategiche dell’organizzazione
Basandoci su interviste strutturate ai key stakeholders aziendali, arriviamo ad una sintesi delle priorità strategiche dell’organizzazione, raccogliendo ed organizzando gli input di diverse funzioni e ruoli in un quadro d’insieme.
L’obiettivo è allineare gli obiettivi di business con la strategia di uso dei dati, garantendo il massimo impatto sull’intera struttura aziendale.
Sintetizzare le domande chiave del business
In un’azienda le diverse funzioni che convivono hanno richieste e applicazioni differenti per i dati disponibili, spesso in apparente disarmonia con altre funzioni.
Per questa ragione, è nostro compito individuare e sintetizzare assieme ai nostri partner quali siano le domande delle diverse aree aziendali alle quali i dati possono dare una risposta azionabile e misurabile.
Il punto di questa attività è capire come i dati possano concretamente aiutare la crescita aziendale.
Comprendere il grado di maturità nell’uso dei dati
Ogni azienda è unica e per questo presenta diverse sfide tecniche ed organizzative nell’implementare una strategia dei dati.
Assicurare soluzioni su misura per rispondere alle necessità e capacità dei membri di ogni team ci aiuta a rendere i dati un asset accessibile e utilizzabile correttamente da tutti gli interessati.
Il nostro scopo è offrire ad ogni nostro partner il modo migliore per ricavare valore dai suoi dati, coerentemente con i requisiti e le capacità a sua disposizione.
Pianificare in maniera condivisa e per obiettivi
In ogni progetto, il nostro approccio pone come fondamentali la stretta collaborazione con i partner, seguendo una pianificazione per obiettivi misurabili e concreti.
Operiamo seguendo un approccio Agile, lavorando per obiettivi condivisi e misurabili su sprint settimanali, facendo in modo di raggiungere sfidanti obiettivi di lungo periodo tramite quick-wins pianificate e concrete.
Questo modello ci permette di produrre risultati tangibili rapidamente, offrendo ai partner le soluzioni di cui hanno bisogno e attivando un loop di miglioramento continuo dei risultati.
Conclusione
La Data Strategy è un processo che trasforma i dati aziendali in un asset su cui far leva per crescere.
Per fare ciò, richiede capacità e competenze di diverso tipo, tutte volte a facilitare la gestione, mantenimento e sviluppo delle basi dati per le funzioni aziendali.
Intraprendere questo processo significa affrontare non soltanto un progetto tecnicamente sfidante, ma indirizzare l’intera azienda verso uno sviluppo data-driven, in cui i dati non siano più soltanto un costo ma un vero e proprio driver che impatti le decisioni.
Ogni strategia dei dati che voglia avere successo non può esimersi dal rispondere chiaramente ai bisogni interni ed essere allineata alla strategia aziendale complessiva.
Seppure si tratti di un percorso laborioso da intraprendere i suoi vantaggi sono indubbi e diffusi: rendere i dati uno strumento utile per raggiungere gli obiettivi di business, scoprire nuove opportunità di crescita data-driven, e migliorare la comunicazione ed efficienza delle diverse funzioni aziendali.
Investire in una strategia dei dati significa investire nella crescita di ogni azienda, dando solide basi da cui svilupparsi per un futuro sempre più dinamico e ricco di opportunità.
