Data strategy, l'importanza di stabilire una roadmap - Big Data 4Innovation
Data management

Data strategy, l’importanza di stabilire una roadmap

Affinché le aziende possano sfruttare i dati per attivare azioni tese a raggiungere gli obiettivi di business occorre fare una lista degli interventi da perseguire e analizzare i relativi impatti [...]
Stefano Alpi

Advisory Senior Manager di Iconsulting

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Lo scenario pandemico ha evidenziato debolezze sistemiche e organizzative della società civile, generando al contempo nuove (o latenti) necessità legate al mondo delle iniziative digitali. Da qui il forte slancio alla digital transformation, da intendersi non come semplice sviluppo e adozione di nuove tecnologie, ma come vera e propria “rivoluzione”. Una rivoluzione che, combinando diversi aspetti – tecnologici, culturali, organizzativi, sociali, creativi e manageriali – è in grado di creare nuove connessioni tra persone, luoghi e “cose”. In questo contesto entra in gioco la Data & tech strategy, considerata decisiva perché descrive in modo chiaro e condiviso come aziende e organizzazioni possano sfruttare i dati per attivare azioni tese a raggiungere gli obiettivi di business, ma non solo.

Come la pandemia ha cambiato il rapporto fra consumatori e aziende

Dal punto di vista del business, la pandemia ha modificato principalmente il rapporto tra consumatori e aziende e le tempistiche di lavorazione. Si pensi ad esempio alle nuove propensioni e tipologie di acquisto, ai nuovi scenari di mercato con cui confrontarsi, alle innovative modalità di pensare le catene di approvvigionamento. Cambiamenti forti e inaspettati che da una parte impongono alle strategie aziendali inevitabili rettifiche e revisioni e dall’altra rivelano il grande valore dei dati, il più ricco asset a disposizione delle aziende, quale leva cruciale per i decision makers.

Consapevoli di questo nuovo scenario, il primo passo che oggi ogni azienda dovrebbe compiere dopo aver ridefinito il piano industriale e rivalutato la propria business strategy, è creare un legame diretto con le iniziative necessarie a traguardarle affinché gli stimoli di CEO e CXO siano prontamente recepiti da tutte le business unit aziendali, generando la rapida riorganizzazione delle progettualità, accorciare i tempi di risposta e aumentare i valori generati.

Ed è proprio qui che entra in gioco la Data & tech strategy, grazie alla quale i decision makers acquisiscono una sempre maggiore consapevolezza su priorità, benefici potenziali, tecnologie e metodologie necessarie, individuando e colmando eventuali gap tecnologici, identificando e risolvendo criticità organizzative e infine ottenendo una chiara visione dello stato di maturità dei processi aziendali e dei benefici attesi.

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Stabilire una roadmap per la Data strategy

Per raggiungere questi obiettivi bisogna, però, costruire una roadmap degli interventi da perseguire e analizzare con attenzione i relativi impatti. Si tratta di un percorso condiviso con l’intera azienda che permette di effettuare simulazioni relative a costi, tempi, raggiungimento degli obiettivi, ridefinizione dei modelli organizzativi e molto altro. Un nuovo approccio che fornisce un quadro completo delle attività da introdurre e individua le migliori strategie per rispondere con resilienza ai cambiamenti del mercato.

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Ovviamente, ogni azienda, ente o organizzazione, presenta specifiche peculiarità ed esigenze; pertanto, ogni roadmap deve essere disegnata in base ad esse, come un abito sartoriale. Per avviare e intraprendere con successo un percorso evolutivo e sostenibile di trasformazione, insieme alle priorità di business va anche e sempre considerata la maturità dell’ecosistema aziendale.

La realizzazione di una Data strategy di successo richiede l’espletamento consecutivo di molteplici passi, tenendo conto che esistono tre tappe fondamentali imprescindibili:

  1. Un assessment tecnologico-architetturale che aiuti a identificare e valutare lo stato dell’arte in ambito dati analytics. Questa fase serve per avere un quadro chiaro della situazione di partenza e identificare gap e punti di attenzione rispetto alle strategie aziendali al fine di realizzare un’architettura tecnologica solida e moderna che integri le giuste best-practice e possa abilitare così nuove funzionalità, rispondere alle esigenze e, allo stesso tempo, preservare il valore degli investimenti fatti.
  2. L’analisi delle esigenze evolutive dell’azienda in funzione agli obiettivi strategici di business. In questa fase si individuano i casi d’uso desiderati ed eventuali inefficienze o punti critici, e si compiono valutazioni sulla complessità di attuazione o risoluzione tenendo conto dei benefici attesi da queste attività.
  3. L’introduzione di un processo di cambiamento della cultura aziendale verso il mondo dei dati, attraverso la revisione del modello organizzativo, l’affermazione di un nuovo mindset e la diffusione delle competenze tecniche.

Conclusioni

La Data strategy rappresenta per ogni settore industriale un’opportunità decisiva per creare valore, reagire più rapidamente agli eventi, supportare un insieme più ampio di decisioni o automatizzare processi.

Ad esempio, nell’industria manifatturiera un uso strategico dei dati genera vantaggi diretti sul business. In base a una nostra analisi, è possibile stimare tra il 10% e il 20% i maggiori utili raggiungibili adottando gli analytics di base, valori che si alzano fin oltre il 30% con l’introduzione degli advanced analytics. Questo senza considerare i benefici reputazionali con relativo impatto diretto, ad esempio, sulla capacità di ottenere capitali o sul rafforzamento della capitalizzazione di Borsa per le società quotate; oggi le aziende che attuano una Data strategy sono protagoniste di quella trasformazione digitale che gli investitori si aspettano guardando a una manifattura.

 

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