Che cosa vuol dire essere un’azienda #datadriven?
Vuol dire essere guidati e supportati, dal #dato. Elaborato e processato, il dato diventa un’#informazione utile al #business. L’acquisizione e l’elaborazione dei dati come fattore non solo tecnico ma pilastro strategico del proprio business. Ci facciamo guidare dai numeri, da dati oggettivi e non solo dalla “vision”.
Quali i fattori insipensbili per diventare un’azienda data driven?
- TECNOLOGIA come strumento fondamentale per acquisire elaborare e gestire i dati
- PROCESSO DI CHANGE MANAGEMENT INTERNO che porti la cultura del dato a tutti i livelli aziendali
LE 4 FASI PER DIVENTARE UN’AZIENDA DATA DRIVEN:
1. Partire da una “CULTURA DI BASE, CULTURA DEL DATO ALL’INTERNO DELL’AZIENDA”. Strategia del dato, da attività tradizionali come Business Intelligence: attività di investigazione sui dati interni all’azienda. Quindi, rimandare i risultati ai decisori per promuovere azioni
2. Costruire e organizzare un Team Data Science: ovvero, consolidare e raggruppare tutte le competenze tecniche in materia all’interno di un Gruppo: creare un linguaggio comune e una semantica appropriata. Coinvolgere subito figure di BUSINESS ANALIST. È necessario contestualizzare il business all’interno del processo #datadriven nelle primissime fasi.
3. COINVOLGIMENTO. Sinergia fra struttura tecnica di DATA SCIENCE e di tutta la struttura aziendale attraverso un procedimento di COMUNICAZIONE E TRADUZIONE dei principi e obiettivi del team Data Science a tutte le strutture aziendali. Avvio di progettualità
4. CONSOLIDAMENTO attraverso STRUMENTI di tutte le progettualità/budgeting/informazioni/competenze acquisite da diffondere in maniera pervasiva a tutti i livelli dell’organizzazione. Organizzazione, l’educazione che semplifica il cambiamento.
Quindi, LA COSTRUZIONE DI UN’INFRASTRUTTURA TECNOLOGICA: Costruzione dell’infrastruttura; Attività di information governance; Analitycs; Intelligenza Artificiale e Machine Learning.
“L’intelligenza artificiale e il machine learning – spiega Luciano Polinari, Ceo di Tecso del gruppo Atumtek – arrivano soltanto alla fine di questo processo: modelli, algoritmi, pattern recognition sono strumenti sterili se non supportati da una contestualizzazione, una categorizzazione, una qualificazione dell’informazione all’interno dello scenario specifico del business”.
