Da volume a valore: l'elaborazione dati che funziona

22 ottobre 2020

Se sei un CFO, un imprenditore, il responsabile di una Business unit, ti sarai spesso sentito frustrato per la difficoltà di elaborare i dati al fine di estrarre dalla montagna di cui la tua azienda dispone quelle informazioni e quella conoscenza che sarebbero utili per prendere decisioni guidate dai dati e monitorare i risultati in tempo reale.

Eppure ti hanno detto che il futuro è dei Big Data e bisogna raccogliere più dati possibili; tuttavia noi ti ricordiamo che stiamo entrando nell’era della Data Minimization, nella quale il valore non viene dalla quantità ma dalla capacità di puntare sul minimo indispensabile per prendere decisioni più informate, tempestive e consapevoli.
Anche se è ormai acclarato che il dato continuerà ad essere il nostro compagno di viaggio, come le strade e le infrastrutture, per arrivare dove vogliamo, nel nostro caso il valore, resta aperto l’interrogativo del come.

 

Gli ingredienti necessari per l'elaborazione dati

Cosa serve per portare i dati da volume a valore, se il nuovo paradigma non è la quantità, tipica dei Big Data, ma la minimalità (KPI)? Si tratta in qualche modo di lavorare per sottrazione come lo scultore che estrae dal blocco di marmo informe la forma contenuta (Michelangelo docet).

Per farlo serve una nuova mentalità.

Elaborazione dati: il primo step

Il primo passo è individuare il blocco di marmo adatto, oppure il terreno giusto, dove trovare le pepite, o quello dove determinati gli ortaggi possono svilupparsi. Indispensabile dunque la conoscenza del contesto per riconoscere quali dati elaborare per trovare il valore. In alcuni dati è facilmente riscontrabile, per altri è molto più difficile, a volte impossibile, capire se esprimano valore.
Ma ancora non basta, servono le best practice che non sono certo quelle canoniche scritte sui libri ma derivano da un’esperienza oggettiva e consolidata nell’elaborare i dati per estrarre il valore dal volume.

Strumenti e metodi dell'elaborazione dati


Fin qui abbiamo indicato competenze soft come la visibilità di contesto, la consapevolezza, il fiuto...
Ma per elaborare i dati al fine di trovare il valore servono strumenti e metodologie, per sgrossare il volume e farlo entrare in un metaforico imbuto dove avviene una trasformazione profonda che porta al data minimization: si parte dai Big Data ma il valore si trova nei pochi dati. Per continuare con la metafora della scultura servono l’arte di Michelangelo e il suo scalpello, per estrarre la statua (il valore) dal blocco di marmo (il volume).
Nel caso dei dati entra in gioco un altro parametro: la velocità. Le tecniche e gli strumenti sono indispensabili per trovare il valore in tempi brevi, compatibili con le esigenze di business, oggi sempre più frenetiche. Le informazioni e la conoscenza sono preziose per prendere decisioni e per correggerle sulla base dei feed-back in “near real time “ tempo reale solo se arrivano al “momento giusto”.
La velocità è l’elemento di disruption maggiore che disintermedia tutti i processi e le relazioni attuali; va dunque tenuta nella giusta considerazione.

Come fare elaborazione dati

È ormai considerato indispensabile, come la tua stessa esperienza probabilmente testimonia, vincere la sfida per portare il dato da volume a valore; una sfida e al tempo stesso un’esigenza.
Per poter intraprende con successo un percorso che vada a elaborare i dati per estrarne valore sono indispensabili tutti gli ingredienti fin qui elencati: una mentalità orientata al data minimization, la capacità di riconoscere il contesto, le best practice, strumenti e metodologie adatti per elaborare i dati al fine di estrarne valore, attenzione alla velocità.
Se la tua azienda non ha al suo interno tutte queste esperienze e competenze, è il momento di cercare il supporto di chi le ha maturate e potrebbe aiutarti a elaborare i dati per trovare il valore fin qui nascosto che rappresenta un indubbio vantaggio competitivo per il tuo business.

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Topic: Data intelligence Data Analysis