“Data is king”, in ogni settore e per qualsiasi azienda. Per crescere, evolvere e sviluppare il proprio business oggi è indispensabile avere un approccio basato sui dati, farsi guidare da numeri reali per prendere decisioni consapevoli e informate: in una parola, adottare un modello data driven. Ma come è possibile compiere questo passaggio fondamentale? E, più concretamente, come è possibile riflettere questo approccio nell’operatività? Vediamolo insieme.
L’irrompere delle nuove tecnologie nelle aziende porta alla generazione di una grande mole di dati, di differenti categorie. La corretta raccolta, organizzazione e gestione delle informazioni non è solo una questione tecnica (anche se la tecnologia abilitante è premessa indispensabile al cambiamento), ma attiene più propriamente alla cultura aziendale: per poter trarre vantaggio dai dati, ciò che occorre è un cambiamento nella forma mentis, che porti anche a una revisione dei processi aziendali.
In ambito big data, fast data, e data analysis, si evidenzia la necessità di uno sguardo che non sia rivolto solo al passato, ma anche proiettato al futuro, grazie ad analisi real time e predittive. Ma la cultura del dato non riguarda solo una gestione riservata ai decisori aziendali: la corretta e tempestiva gestione delle informazioni può e deve essere accessibile a tutti gli operatori coinvolti a vario titolo nei processi, per rendere il business più efficiente e agile. Senza trascurare la sicurezza, rendendo i dati accessibili solo agli aventi diritto, attraverso un ragionato sistema di autorizzazioni.
Se in azienda non si hanno le risorse per portare questo cambiamento nell’operatività, può essere utile rivolgersi a un provider esterno che sappia fornire i giusti strumenti, e insieme, un adeguato approccio a questi temi, anche in termini di formazione.
Il modello data driven si rivela oggi prezioso per tutti i settori. Il primo, più intuitivo, è quello del finance e banking, nel quale è necessario cominciare da un lavoro di conferma documentale (quality check – estrazione di dati anagrafici), ma anche di analisi confrontando database di terze parti (per esempio, nell’istruttoria di un mutuo, occorre consultare una piattaforma esterna come il CRIF) per decidere il grado di solvibilità del potenziale cliente.
Impossibile non pensare anche al campo assicurativo, dove è necessario poter avere a disposizione e controllare in tempo reale i dati di contratti e polizze o il pacchetto prodotti sottoscritti da un determinato cliente, funzionali ad avere una profilazione dell’assicurato per effettuare attività di up selling e cross selling, ma anche per monitorare l’andamento delle attività delle varie filiali e il rendimento degli intermediari.
Si va poi dal prestito al consumo alla GDO (qui pensiamo alla gestione delle carte fedeltà, all’estrazione di dati da fatture e scontrini…), fino alla logistica, che in questi anni vede una fortissima spinta all’automatizzazione e alla digitalizzazione dei documenti.
Particolarmente interessante è anche l’ambito farmaceutico, che nell’operatività quotidiana ha a che fare con moltissimi dati sensibili e con la gestione dei saggi portati dagli informatori del farmaco.
Due concetti fondamentali nel modello appena descritto sono la compliance alle normative di ogni settore specifico e la protezione dei dati raccolti e gestiti: anche in questo frangente si evidenzia il ruolo centrale dell’outsourcer, che può essere chiamato a garantire entrambi. Come, infatti, impostare una correttabase dati su cui lavorare? O a evitare data breach nella gestione dei dati?
Nel caso in cui tra le risorse interne manchino questo tipo di competenze, rivolgersi a un attore esterno può essere la scelta migliore. L’outsourcer può fornire un data center dove custodire ed elaborare i dati, le piattaforme per consultarli e analizzarli, diversi strumenti per operare su essi in modo corretto e compliant; più in generale, l’outsourcer può avere un fondamentale ruolo di accompagnamento dell’azienda verso una reale cultura del dato, diventando abilitatore del cambiamento.