Le strategie Data Driven diventano sempre di più parte integrante nelle scelte del business di un’azienda, e la Data Literacy è uno degli aspetti principali su cui puntare.
Sostenere la Data Literacy e misurarne l’efficacia utilizzando le metriche di alfabetizzazione fa la differenza.
Avere la capacità di comprendere, condividere la conoscenza comune, e strutturare conversazioni significative sui dati ci consente di adottare le tecnologie esistenti e quelle emergenti.
Per creare una forza lavoro informata e coesa dobbiamo lavorare fin da subito su una cultura del dato in azienda, spiegando passo per passo ciò che si sta facendo.
Gartner definisce la Data Literacy come “la capacità di leggere, scrivere e comunicare i dati nel contesto in cui si trovano, inclusa la comprensione delle fonti da cui provengono, dei costrutti, dei metodi analitici e delle tecniche applicate sviluppando la capacità di descrivere il caso d’uso, l’applicazione e il valore finale”.
L’alfabetizzazione dei dati è una delle componenti principali che stanno alla base della strategia digitale di un’azienda.
Sempre secondo il Gartner, la Data Literacy è classificata come il secondo ostacolo al successo dei processi di crescita.
Entro il 2023 l’alfabetizzazione dei dati diventerà essenziale per promuovere il valore aziendale, come dimostrato dalla sua inclusione formale in oltre l’80% delle strategie Data Driven, delle analisi scientifiche, e dai programmi di gestione del cambiamento.
Data Literacy: da dove iniziare?
Il primo passo che dobbiamo compiere è svolgere un assessment approfondito, sotto la responsabilità delle figure chiave di ogni unità aziendale.
Per affrontare un percorso culturale, organizzativo, di processo e tecnologico possiamo porci alcune semplici domande, come ad esempio:
- Quante persone nella nostra azienda hanno le competenze per affrontare la trasformazione digitale?
- Quante sono in grado di costruire un “business case” basato su dati concreti, accurati e rilevanti?
- Quante possono spiegare ciò che è il risultato dei loro sistemi o processi?
- Quanti clienti possono veramente apprezzare e interiorizzare l’essenza dei dati che condividiamo con loro?
Questo percorso, rivolto verso il modello Data Driven, è finalizzato ad accorciare il “time-to-insight”, e ad avvicinare la produzione all’utilizzo dei dati.
Temi quali Data Lake, Data Fabric, ETL, e tutte le nuove frontiere di gestione e valorizzazione del dato sono orientati al medesimo obiettivo, ma senza un’alfabetizzazione diffusa rischiamo di non creare valore a livello di business.
Come abbiamo visto, la Data Literacy comporta un fenomeno di trasformazione profonda e ben architettata, che va a toccare elementi organizzativi e culturali, ma che non si può esaurire con la sola formazione.
Occorre affrontare un vero e proprio percorso evolutivo.
Data Literacy: 7 aspetti su cui lavorare
Essendo un cambiamento in piena regola, dobbiamo affidarci a framework già testati, i quali conoscono i pilastri della trasformazione, gli interventi da effettuare, e il percorso evolutivo da intraprendere.
Occorre sviluppare percorsi personalizzati in funzione del ruolo e della maturità digitale di partenza, adottando un approccio sistemico per far sì che l’organizzazione parli un unico linguaggio e sfrutti strumenti comuni.
Per quanto gli esperti del dato quali Data Engineering e Data Scientist siano le figure più rappresentative, è fondamentale rafforzare la fiducia, superare eventuali resistenze, e adottare la metodologia del dato come base per risolvere i problemi di business.
Su questi punti – che non afferiscono soltanto all’ambito tecnico, alle piattaforme e ai tool di analisi dei dati – si gioca la partita della Data Literacy, finalizzata al percorso verso una Data Driven Company.
Le implicazioni organizzative di questa trasformazione non sono meno complesse rispetto a quelle che riguardano direttamente persone, skill e mindset.
La domanda a cui dobbiamo dare risposta è la collocazione corretta delle figure di collegamento e di divulgazione della cultura del dato all’interno dell’organizzazione, i cosiddetti “Ambasciatori del dato”.
La fase di Data Literacy è un processo che non deve quindi coinvolgere solo competenze tecniche, ma deve anche essere condiviso con ogni elemento dell’organizzazione affinché diventi una vera e propria identità.
Solo con dati organizzati e precisi possiamo permetterci di sfruttare le competenze tecniche di Data Engineering e Data Scientist, così che possano sviluppare sistemi di apprendimento automatico da mettere a disposizione delle scelte aziendali.
Ogni componente della nostra azienda – dai dipendenti ai dirigenti – deve comprendere i vantaggi dei programmi di formazione sull’alfabetizzazione dei dati.
Dobbiamo avere risposte chiare a “Cosa può servire sviluppare questa cultura?” e “Come si collega la formazione al mio ruolo attuale o futuro?”.
Possiamo quindi affrontare un percorso strutturato, così che nulla venga lasciato al caso.
Qui di seguito 7 importanti aspetti da considerare affinché la Data Literacy abbia successo.
1. Adottare un linguaggio coerente e unico
Dobbiamo adottare un linguaggio coerente e unico, che sia comprensibile da chiunque, e che possa essere usato da tutti per comunicare.
Ad esempio, dare una definizione a ogni concetto o termine ci permette di non creare incomprensioni.
Ciò fornisce una conoscenza più rapida e una maggiore chiarezza nella comunicazione.
Inoltre, l’associazione diretta delle definizioni e dei dati può aiutare a organizzare le informazioni in contenitori chiari e accessibili.
Un linguaggio adeguato con connessioni dirette ai dati facilita l’analisi di complesse reti di informazioni attraverso elementi semplificati.
2. Digitalizzare le metriche
La digitalizzazione e la raccolta dei dati è fondamentale per coltivare l’alfabetizzazione alla visualizzazione dei dati.
Più dati vengono raccolti e organizzati, più possiamo collaborare su di essi.
Un aspetto di questo passaggio consiste nella definizione di KPI e metriche per misurare in modo coerente processi ed eventi che potrebbero non sembrare facili da quantificare.
Ciò costituisce la spina dorsale che semplifica la scelta e l’applicazione della tecnica appropriata a una determinata domanda, analisi o discussione.
3. Comprendere gli utenti
Il successo dipende dal capire chi sono gli stakeholders, se utilizzeranno gli stessi dati, e come lavoreranno con essi.
Di seguito ti voglio elencare alcune delle migliori pratiche da utilizzare:
- Scopri chi sono gli utenti e come utilizzano i dati: comprendi il pubblico di destinazione e collega le esigenze dell’azienda con quelle delle persone
- Dividi i dati nel contesto appropriato, e togli le informazioni che non portano valore
- Unifica i dati coerenti in un unico punto, aiutando a mantenere l’attenzione sulle informazioni necessarie
- Scopri la connessione tra i diversi tipi di dati
- Usa standard condivisi, garantendo che i dati siano di facile lettura per gli stakeholders
- Inizia con un approccio “mobile first”
4. Comprendere il contesto aziendale
È necessario prestare molta attenzione al modo in cui i dati vengono presentati visivamente, e al modo in cui viene raccontata la storia.
Dobbiamo considerare l’esperienza dell’utente e le modalità con cui mostriamo le informazioni.
Raggiungere una comprensione di base del contesto aziendale e del pubblico con cui si lavora è un passaggio essenziale per l’alfabetizzazione dei dati.
La Data Literacy indica il modo migliore per collegare la presentazione delle informazioni ad alcuni aspetti dell’attività a cui potrebbero riferirsi.
5. Impostare un ciclo di feedback
Con la Data Literacy la maggior parte della responsabilità spetta ai creatori dell’alfabetizzazione, che devono adottare un linguaggio coerente, proprio come gli scrittori di libri adattano il proprio modo di esprimersi al pubblico.
Il modo in cui presentiamo i dati deve essere comprensibile dagli stakeholders.
L’analisi rapida del materiale che abbiamo a disposizione e i cicli di feedback possono aiutare a migliorare le capacità di tutti nella creazione e utilizzo delle informazioni.
Nella fase di raccolta dei requisiti, dobbiamo comprendere cosa deve essere fatto e presentare un progetto iniziale di ciò che sarà il risultato.
Gli stakeholders possono quindi conoscere i metodi, fornire input, e imparare come interpretare i dati.
Noi possiamo regolare il livello di complessità in base ai feedback.
6. Identificare le lacune
Dobbiamo anche identificare le lacune nell’alfabetizzazione dei dati all’interno dell’organizzazione.
Possiamo quindi adottare misure per colmare le lacune di competenze o conoscenze, imparando di più sull’analisi dei dati, sulle tecniche, e sugli strumenti da utilizzare, e creando un’alfabetizzazione per comunicare approfondimenti da diversi tipi di dati.
7. Tecnologia, processo e cultura
L’alfabetizzazione dei dati richiede la comprensione della tecnologia, dei processi, e della cultura.
Mettere la tecnologia analitica nelle mani delle persone giuste è fondamentale per far crescere e democratizzare gli insight basati sui dati.
I processi ripetibili garantiscono coerenza, standardizzazione e governance, fornendo un percorso curato da approfondire poi con visualizzazioni e analisi.
La cultura aiuta a creare il quadro appropriato per lo sviluppo delle competenze, l’istruzione, la collaborazione, e il finanziamento.
La Data Literacy fornisce l’ultimo miglio per poter svolgere analisi di apprendimento automatico.
Conclusioni
Possiamo disporre di tutti i dati del mondo e utilizzarli per alimentare le analisi, ma se chi li deve consultare non ha le capacità di comprendere e comunicare accuratamente le informazioni per guidare l’azione il valore viene immediatamente perso.
Per diventare un’azienda Data Driven occorre avviare un percorso informato e documentato che coinvolga ogni singola unità.
Dotarsi di un linguaggio comune permette di evitare le incomprensioni e ridurre i bias sullo sviluppo del processo Data Driven.
Curare l’alfabetizzazione dei dati e la cultura in azienda è basilare.
Noi di Karon ti possiamo affiancare affinché questo percorso si sviluppi nel migliore dei modi, fornendo un metodo consolidato nel tempo.
Se vuoi conoscerci e avere maggiori informazioni su cosa possiamo fare per te prenota una videocall o contattaci per organizzare un incontro in presenza presso la tua azienda!
Ecco come si svolgerà:
- Analizzeremo il problema
Per comprendere meglio cosa possiamo fare per te dobbiamo capire qual è il problema della tua organizzazione.
- Comprenderemo quanto ti manca
Per capire se hai tutte le informazioni necessarie per raggiungere l’obiettivo dobbiamo sapere quanto la tua azienda è digitalizzata e quante informazioni possiedi e, se non le hai, pianificare un processo di Data Literacy.
- Studieremo le basi del progetto
Stabiliremo insieme le basi del progetto. Non devi preoccuparti di avere già tutto chiaro o pensare di avere già tutte le informazioni necessarie, saremo noi a porti le domande giuste per mettere a fuoco i passi successivi!
Prima si condividono gli obiettivi e i dati, prima si ottengono risultati mai visti!
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