Strategia aziendale e dati: un binomio di cui si sente parlare sempre di più. Tutte le organizzazioni ormai hanno a disposizione una gran mole di dati e molte stanno cercando di diventare data-driven. In altre parole, vorrebbero che la gestione dei dati diventasse parte integrante della strategia aziendale, affinché ogni decisione possa essere presa sulla base di elementi concreti, anziché su ipotesi o intuizioni personali. Ci sono però dei grossi ostacoli da affrontare.

Cosa serve per usare i dati nella strategia aziendale

Innanzitutto, la disponibilità di dati di qualità, cioè di dati che possano essere utilizzati efficacemente per raggiungere i propri obiettivi. Le aziende spesso non dispongono di dati di qualità a causa delle difficoltà nella definizione, nel controllo e nell’evoluzione dei processi aziendali. Processi aziendali di qualità generano dati di qualità, perciò è fondamentale gestire entrambi in maniera adeguata: la gestione dei processi interni e la gestione dei dati su cui si basano tali processi devono essere portati avanti seguendo un percorso di crescita uniforme, senza sbilanciamenti. Un altro ostacolo tipico è la disponibilità di competenze adeguate. La cosiddetta “data science” è un approccio interdisciplinare che combina conoscenze in diversi ambiti quali la matematica, la statistica, l’informatica, la ricerca operativa, per interpretare ed estrarre conoscenza dai dati. Le figure competenti in questo nuovo campo sono difficili da reperire e, allo stesso tempo, è molto difficile riqualificare le risorse interne.

Strategia aziendale, occhio a non farsi distrarre dalla tecnologia

La copiosa offerta di tecnologie per la gestione e l'analisi dei dati non aiuta a risolvere il problema e aumenta il senso di frustrazione: quando si assiste ad una demo di una soluzione sembra tutto facile; ma, nonostante gli investimenti profusi, le aziende ancora stentano a prendere decisioni realmente basate sui dati. Probabilmente alla base di queste difficoltà c’è l’eccessiva attenzione per la componente tecnologica: in realtà il vero problema non è lo strumento, ma scegliere cosa fare e quando per raggiungere i propri obiettivi grazie ai dati.