Analytics Maturity Index: uno strumento di misura indispensabile prima di qualsiasi iniziativa data & analytics

Prima di definire la roadmap di un progetto in ambito data & analytics, è bene capire quali sono le priorità e come affrontarle. Danilo Maurizio, Head of Data Science di Horsa, ci illustra come l’Analytics Maturity Index fornisce precise indicazioni su come procedere. [...]
Fabrizio Pincelli

Giornalista

grafico tridimensionale dhe mostra dei dati
Immagine da shutterstock
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C’è chi lo chiama approccio data-driven e chi preferisce definirlo data-enabled. Qualunque sia la definizione scelta, alla base c’è sempre il concetto che le informazioni estratte dai dati possono fornire preziose indicazioni per le scelte di business.

Tuttavia, il passaggio da azienda tradizionale ad azienda che decide anche grazie al contributo dei dati non è automatico e, per raggiungere l’obiettivo, non basta nemmeno dotarsi di figure specifiche. È necessario creare innanzitutto una cultura aziendale in cui le discussioni e le decisioni discendono dai dati e dalle loro analisi.

Un buon punto di partenza per capire qual è il livello di conoscenza dei dati e delle tecniche di analisi è di misurare l’Analytics Maturity Index aziendale. Abbiamo chiesto a Danilo Maurizio, Head of Data Science di Horsa, di illustrarci come avviene questo processo e come si potrebbe comportare un’azienda a fronte dei dati ottenuti.

Analytics Maturity Index, il punto di partenza di un progetto

“I nostri processi consulenziali partono dal confronto tra la misurazione del punto di partenza e il punto di arrivo – ha affermato Danilo Maurizio –. Conoscere gli obiettivi di un progetto, che spesso sono in qualche modo imposti dai competitor o dall’andamento di mercato, e confrontarli con il punto di partenza ci permette di capire esplicitamente quali sono i fattori abilitanti da vedere assicurati in azienda e ciò ci consente di redigere una precisa roadmap”. Avere una chiara idea degli obiettivi è semplice, altrettanto non si può dire della situazione di partenza, fatto basilare per impostare la strategia da seguire. Questo ha indotto Horsa a disegnare un processo di misurazione della maturità data & analytics. “L’idea è stata di puntare su di uno strumento si assessment (survey) che coniugasse profondità e impegno richiesto – ha precisato Maurizio –. In questo modo, possiamo ottenere piuttosto rapidamente un chiaro disegno della situazione e definire di conseguenza le migliori strategie per quell’azienda”.

La survey a cui si riferisce Maurizio è uno strumento pensato per una restituzione fedele dell’Analytics Maturity Index. Scopo di tale strumento è di indagare sul percepito, quindi è necessario coinvolgere un gruppo significativo ed eterogeneo di persone. Condizione essenziale è ovviamente che a questo processo di assessment non partecipino figure di un solo dipartimento (IT, marketing o commerciale), ma soprattutto, visto che si parla di percepito, un insieme di persone che sia capace di rappresentare il sentiment che l’azienda ha attualmente nei confronti del mondo data & analytics. Tradotto in termini pratici, nelle esperienze fatte, Horsa ha stabilito che per avere risultati significativi alla survey non dovrebbero partecipare meno di 7-8 persone.

Questo numero dovrebbe essere sufficiente per “intervistare” alcune funzioni aziendali che abbiano un qualche titolo a pronunciarsi per esempio rispetto alla qualità delle analytics e dei dati o dei tempi che intercorrono da quando il business richiede un report a quando l’IT lo rende disponibile. Ovviamente non c’è un numero massimo di partecipanti alla survey. Va da sé che più persone titolate danno la loro opinione, più precisa sarà la panoramica che si ricava dai risultati in relazione all’Analytics Maturity Index aziendale.

Un questionario per indagare 7 ambiti

Il questionario è diviso in tre grandi blocchi, con un quarto pensato solo per le figure IT. L’obiettivo è indagare le priorità dell’azienda su 7 ambiti:

  • uso del dato
  • cultura del dato
  • business alignment, ovvero la capacità dei progetti di data analytics di allinearsi agli obiettivi di business
  • data literacy
  • qualità del data management, per cercare di capire se sono attivi processi strutturati di data management
  • AI/ML, per avere una chiara visione di tutte le procedure in atto che fanno riferimento all’intelligenza artificiale e al machine learning
  • data governance, inteso sia come governance organizzativa, quindi come si gestiscono i progetti e come si organizzano la relazione tra il business e i dipartimenti che si occupano in qualche modo di data & analytics, sia come compliance, normativa o a qualche regola aziendale).

L’obiettivo è definire le priorità di azione

“Il questionario viene compilato in una trentina di minuti – ha sottolineato Maurizio –. Tutte le domande dei tre blocchi principali sono scritte in linguaggio non tecnico perché intendono evidenziare una percezione rispetto un’esperienza che persone con incarichi diversi hanno nell’usare i dati all’interno dell’azienda”. L’obiettivo principale è stabilire le priorità.

Tuttavia, per redigere una roadmap è importante avere anche una lista di progetti strategici che sono già partiti, o che piuttosto l’azienda ha già calendarizzato per i mesi a venire e che abbiano un qualche impatto nel mondo data & analytics. “Se l’azienda sta introducendo un CRM, un tool di marketing automation, un MES o un nuovo ERP è bene saperlo subito – ha evidenziato il responsabile Horsa –, perché cambiare un sistema gestionale ha ovviamente un impatto nel mondo data & analytics così come aggiungere una nuova fonte dati quale un CRM. Se poi dai risultati della survey risulta che l’azienda ha forti carenze nel data management aggiungere una nuova data source produce un carico ed un impatto che può essere molto rilevante. Questo deve influenzare la roadmap progettuale, che quindi vedrà come primo step la messa in sicurezza del data management. L’analisi delle 7 aree ci permette di stabilire lo stato attuale dell’azienda e quali sono le priorità da affrontare nello sviluppo del progetto”. Come già accennato, la survey prevede anche una sezione specifica per le figure IT dove sono poste domande per un’indagine di carattere più tecnico.

Le elaborazioni dei dati raccolti con la survey vengono eseguite in automatico e l’assessment restituisce un indicatore sintetico che è appunto l’Analytics Maturity Index. Si tratta di un giudizio che classifica l’azienda in 5 livelli: faraway, wannabe, active, strategic e informed. Faraway è il livello più basso mentre informed è il più altro, quello delle aziende più mature, dove il dato è diventato fonte di revenue o è addirittura il modello di business principale. Chiaramente due aziende potrebbero essere sullo stesso livello ma avere punti di forza o debolezza differenti. In tal senso, il report elenca anche i risultati per ciascuno dei 7 ambiti di indagine, in modo da evidenziare dove l’azienda risulta più avanti e dove invece ha da recuperare. Sono anche proposti dei tips & tricks sulle eventuali azioni da intraprendere.

“Tendenzialmente abbiamo le aziende dove Excel è ancora usato nell’80% dei casi – ha osservato Danilo Maurizio –, ma abbiamo anche aziende in cui tutte le informazioni sono strutturate. Qui si va a indagare come viene usato il dato”. Il report, la cui realizzazione richiede un paio di settimane al massimo, si conclude con un riepilogo generale che misura anche il livello di accordo tra i rispondenti; indagando le percezioni è naturale misurare opinioni diverse sugli stessi argomenti. Livelli elevati di disaccordo spesso celano conflitti non risolti o anche semplici problemi definitori in un territorio il cui lessico ha una sua complessità.

Per i progetti, ma non solo

“Le richieste di data analytics che ci sono poste dalle aziende sono diventate via via più complesse – ha concluso Danilo Maurizio –. Di conseguenza, per definire una roadmap efficace di nuovi progetti, riteniamo sia importante misurare e valutare la maturità grazie all’ Analytics Maturity Index. Per verificare l’andamento e i risultati ottenuti grazie alle varie iniziative poste in essere è importante valutare di nuovo l’Analytics Maturity Index a un anno di distanza. Tuttavia, considerato il valore che hanno i dati oggi, la verifica del livello di conoscenza dei dati e delle tecniche di analytics di un’azienda può essere un’indicazione importante in assoluto, a prescindere dall’intenzione di avviare nuovi progetti”.

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