7 ragioni (+ 1 domanda) per iniziare l’anno nuovo con un bel progetto di Analytics

1. Perché la velocità è valore

Certo, puoi continuare come fai adesso: una bella estrazione di tutti i dati dai tuoi sistemi, qualcuno che li sistema in Excel, una tabella pivot, copia-incolla su una mail e finalmente il mercoledì ho le mie vendite della settimana prima. Oppure, puoi pensare che potresti avere oggi le vendite di oggi, in modo automatico. E con la sicurezza di avere un dato corretto, senza errori manuali. Disegnare e realizzare un ambiente che consenta tutto ciò, rispetto al passato, è ora molto più rapido e conveniente.

2. Perché i dati ci vogliono parlare

Quando è statico, fisso in un report pdf incasellato assieme ad altre migliaia di numeri, il singolo dato dice poco. Il dato invece diventa informazione quando c’è un ambiente dove può parlarci, raccontarci la sua storia, dirci perché è così. Si chiama “self-service analytics” o “data interaction” ed è ormai una tecnica diffusa, di semplice realizzazione e utilizzo, dove il dato è il punto di partenza per indirizzare l’analisi, spingerci a navigare in questa o quella direzione, fino al massimo dettaglio, fino ad arrivare all’informazione vera. Che, come tale, suggerisce l’azione giusta di business da intraprendere.

3. Perché la chiarezza è informazione

“KPI”: “Key Performance Indicators”. I numeri che, nella loro sintesi, dicono come va l’azienda (e come potrebbe andare). Come tali devono essere chiari e condivisi da subito, al primo sguardo. Le tecniche e gli strumenti che consentono di rappresentare queste informazioni strategiche in modo straordinariamente efficace sono ormai molti, e rispetto al passato molto più affrontabili sia in termini di costi che di sviluppi.

4. Perché nessuna azienda è ancora troppo piccola

Un progetto di Analytics è un vestito su misura. Non ci sono taglie troppo piccole. I dati non sono mai troppo pochi per non sperare di ricavarne un enorme valore aggiunto analizzandoli nei modi giusti. L’evoluzione tecnologica consente di ottenere grandi risultati, sia in termini di informazioni che di efficienza di processo, in tempi e costi molto inferiori rispetto al passato. Certo, l’importante è scegliere il sarto giusto, di fiducia.

5. Perché nessuna azienda è già troppo grande

Quando sono tanti (e da tante fonti diverse) i dati possono addirittura essere una sfortuna, altro che ricchezza. Quando il totale delle vendite della scorsa settimana dipende dall’area aziendale che ha prodotto il report prendendo i dati dal “proprio” sistema, allora c’è un (grosso) problema. In questo caso la medicina si chiama “data integration”: capire le fonti, quali sono le logiche di business sottostanti, progettare e realizzare un ambiente specifico dove caricare e gestire in modo coerente, intelligente e performante i dati a supporto delle analisi aziendali a livello enterprise.

6. Perché c’è una miniera d’oro, là fuori

Arricchire le analisi aziendali con dati presi da fonti esterne può portare a un vantaggio enorme, fino a spiegare meglio le ragioni dell’andamento del business così come a suggerire azioni future. Esiste un’infinita varietà di dati gratuitamente disponibili in rete che aspettano solo di essere presi in considerazione per integrare questa o quell’analisi. La competenza qui sta ovviamente nel capire prima quali dati sia utile considerare, e poi nel trovare il modo giusto per gestirli. Ma, se le cose sono fatte bene, la cosa è più rapida e semplice di quanto non si creda.

7. Perché “Analytics” è “Advanced” solo se è “Simple”

“Machine learning”, “artificial intelligence”, “data science” sono diventati ormai delle “buzzwords”, termini utilizzati ovunque e spesso a sproposito, che raccontate superficialmente possono far pensare di essere utili solo ad aziende multinazionali di dimensioni enormi. In realtà, “Advanced Analytics” è semplicemente la possibilità di ipotizzare in modo plausibile e scientifico cosa accadrà, a partire da quel che sta accadendo o è già accaduto, in modo da anticipare decisioni strategiche. Però una cosa del genere funziona e viene compresa solo se il risultato finale di tutto il processo è un’azione di business semplice, immediata, praticabile. Quel che sta sotto, cioè i metodi statistici e gli sviluppi tecnologici, quello sì che è complesso e richiede competenze specifiche. Qui la spinta che viene dal mondo universitario e che forma le nuove generazioni su questi temi è stata ed è molto importante. In ogni caso il punto è ancora quello: rispetto ai risultati che si possono raggiungere, l’investimento può essere personalizzato ed efficace “per tutte le taglie”.

OK, ma perché dovrei farlo con voi?

Ma perché abbiamo competenze per ogni fase di un progetto Analytics, perché conosciamo diversi ambienti e tecnologie, perché sappiamo parlare con l’IT così come con il business, perché siamo un mix di esperienza e novità (leggi: neolaureati), perché investiamo continuamente in R&D… beh, ci viene meglio spiegartelo direttamente, quindi se vuoi contattaci!

Grazie.

---