en-DATA-DRIVEN: perchè un approccio basato sui dati è importante

19/01/2020

Cos'è una Data-Driven company? Si tratta di un'azienda che è guidata dai dati ed è quindi in grado di prendere decisioni basate su fatti oggettivi, e non su sensazioni personali. La tecnologia digitale è fondamentale, ma si tratta di un passaggio strategico in grado di portare la cultura del dato a tutti i livelli aziendali. Il Marketing, in particolare, è ormai strettamente legato a Digital e Web Analytics

Avere un approccio data-driven significa far fruttare il tesoro dei Big data nelle imprese e utilizzare in modo efficace i dati nel processo decisionale. Nel marketing, per esempio, l'analisi dei dati è ormai prassi comune per diverse organizzazioni perché permette alle attività di marketing di trainare la crescita dell'azienda, costruendo relazioni più significative e durature con i clienti.

Cosa significa data-driven company: un approccio basato sui dati

Le aziende data-driven sono quelle che considerano la gestione dei dati non come un fattore tecnico, ma come un pilastro strategico del business. Essere data-driven dignifica farsi guidare dai numeri, avere un approccio basato sui dati, per prendere decisioni informate, basate su fatti oggettivi e non su sensazioni personali. La trasformazione in data-driven company non può dunque avvenire con la sola tecnologia, ma con un percorso di change management in grado di portare la cultura del dato a tutti i livelli aziendali. Oggi i CEO e i manager hanno bisogno di informazioni che li aiutino a capire cosa riserva loro il futuro. Avere a disposizione dati corretti, freschi e rilevati con frequenza è fondamentale. In un mondo così veloce, non basta rivolgere l'attenzione al passato, all'analisi di metriche e KPI basati su serie storiche, alla generazione di statistiche e report a consuntivo per effettuare analisi dei dati sui comportamenti degli utenti o per individuare problemi tecnici o eventi critici.

Pensiamo ad esempio alla gestione in tempo reale di macchinari industriali connessi per la manutenzione predittiva, applicata nel caso dell'industria 4.0, o alle transazioni finanziarie, dove l'analisi dei dati serve a individuare le frodi o, ancora, al marketing, dove è necessario ormai anticipare i comportamenti del consumatore conoscendo i suoi gusti.