Negli ultimi anni il termine Data Driven è diventato sempre più comune nel mondo del business.
Ma cosa significa esattamente essere Data Driven? E perché è così importante per le aziende?
Essenzialmente, essere Data Driven significa prendere decisioni informate, basate sui dati.
Invece di affidarci al nostro istinto o alle supposizioni, adottando questa filosofia utilizziamo informazioni concrete e misurabili per guidare le nostre scelte.
Ciò significa raccogliere, analizzare e interpretare grandi quantità di dati, sia interni che esterni, per identificare le tendenze e le opportunità di miglioramento.
L’importanza di diventare Data Driven negli ultimi anni è stata amplificata dalla sempre maggior competizione e dalla crescente disponibilità di dati, grazie alla digitalizzazione e all’automazione di molte attività.
Possiamo quindi usare queste informazioni per tracciare i comportamenti dei clienti, monitorare le prestazioni dell’azienda, identificare le inefficienze nella catena di approvvigionamento e molto altro ancora.
Ma perché dobbiamo adottare una filosofia Data Driven?
Ci sono molte ragioni, ecco le principali:
- Miglioramento dell’efficienza
L’analisi dei dati può aiutarci a identificare le aree in cui si verificano ritardi o inefficienze nella produzione e nei processi. Ciò significa che possiamo intervenire rapidamente per migliorare le prestazioni e ridurre i costi. - Miglioramento della qualità
L’analisi dei dati può aiutarci a identificare le cause dei problemi di qualità e a prendere le giuste contromisure per risolverli. Ciò significa che possiamo creare prodotti validi e soddisfare le esigenze dei clienti. - Aumento delle vendite
L’analisi dei dati sui comportamenti dei clienti può aiutarci a comprendere meglio le loro necessità e a sviluppare prodotti e servizi adeguati. Ciò può portare ad un aumento delle vendite e alla fidelizzazione dei clienti. - Miglioramento della pianificazione
L’analisi dei dati può aiutarci a fare previsioni più accurate sul futuro, migliorando la nostra capacità di pianificare e gestire le attività quotidiane. - Miglioramento dell’innovazione
L’analisi dei dati può aiutarci a identificare nuove opportunità di innovazione, sia all’interno che all’esterno dell’azienda.
Essere Data Driven è quindi sempre più importante se vogliamo rimanere competitivi nel mercato.
L’analisi dei dati può aiutarci a migliorare l’efficienza, la qualità, le vendite, la pianificazione e l’innovazione, consentendoci di prendere decisioni informate e di rimanere agili in un ambiente sempre più complesso.
Perché diventare Data Driven?
Uno dei principali vantaggi dell’analisi dei dati è il miglioramento dell’efficienza produttiva.
Utilizzando le informazioni raccolte siamo in grado di identificare le inefficienze, e di intervenire tempestivamente per risolverle.
Ad esempio, possiamo capire qual è il momento ottimale per effettuare una manutenzione preventiva delle macchine, o individuare le aree di produzione in cui si verificano maggiori ritardi o sprechi.
Un altro vantaggio legato all’analisi dei dati è la riduzione dei costi.
In particolare, la Data Analisys ci consente di identificare le aree di produzione in cui si registrano le spese maggiori e di intervenire per ridurle.
Ad esempio, individuando i fornitori con i prezzi più convenienti, o i processi produttivi che richiedono maggiori risorse, e quindi maggiori costi.
L’analisi dei dati può anche contribuire ad aumentare la qualità dei prodotti.
Possiamo infatti monitorarla in tempo reale, e intervenire tempestivamente per correggere eventuali difetti.
La Data Analisys ci consente poi di promuovere la sostenibilità ambientale.
Raccogliendo informazioni relative ai processi produttivi e all’impatto ambientale, siamo in grado di identificare le aree in cui si registrano maggiori problemi e intervenire per ridurli.
In questo modo contribuiamo a ridurre l’impatto ambientale delle nostre attività e a promuovere uno sviluppo sostenibile.
Per capire meglio come la filosofia Data Driven può aiutarci a migliorare e crescere nel nostro settore, vediamo quali aziende hanno già adottato questo tipo di approccio, e come hanno ottenuto grandi risultati in termini di efficienza, produttività e competitività.
General Electric
General Electric è un’azienda manifatturiera, multinazionale statunitense con sede a Boston, che ha adottato l’approccio Data Driven per migliorare l’efficienza produttiva e la qualità dei suoi prodotti.
Ha investito molto in tecnologie di analisi dei dati, sviluppando ad esempio una piattaforma interna chiamata “Predix”, che consente di raccogliere e analizzare grandi quantità di informazioni provenienti da macchinari e sensori.
Grazie a questa piattaforma, GE è stata in grado di migliorare l’efficienza dei propri impianti, ridurre i tempi di fermo macchina e migliorare la qualità dei prodotti.
Inoltre GE non si è limitata a sfruttare questa piattaforma internamente, ma dal 2016 l’ha estesa ad altri partner commerciali.
BMW
Anche BMW ha adottato l’approccio Data Driven per migliorare l’efficienza produttiva e la qualità dei suoi veicoli.
L’azienda utilizza sensori intelligenti e algoritmi di analisi dei dati per monitorare i propri processi produttivi in tempo reale e identificare eventuali problemi o inefficienze.
Grazie a questo approccio, BMW è stata in grado di migliorare la qualità dei suoi veicoli, ridurre i tempi di produzione, e aumentare la flessibilità della catena di approvvigionamento.
Caterpillar
Caterpillar, azienda leader nella produzione di macchinari per l’industria mineraria e delle costruzioni, ha adottato l’approccio Data Driven per migliorare l’efficienza dei propri prodotti e ridurre i tempi di fermo macchina.
L’azienda utilizza sensori e software di analisi dei dati per monitorare i propri macchinari in tempo reale e identificare eventuali problemi.
Grazie a questo approccio, Caterpillar è stata in grado di migliorare la produttività dei suoi macchinari, ridurre i costi di manutenzione e aumentare la soddisfazione dei propri clienti.
Procter & Gamble
Procter & Gamble, azienda leader nella produzione di prodotti per la cura della persona e della casa, ha adottato l’approccio Data Driven per migliorare la qualità dei propri prodotti e aumentare la flessibilità della sua catena di approvvigionamento.
L’azienda utilizza tecnologie di analisi dei dati per monitorare i propri processi produttivi in tempo reale e identificare eventuali problemi o inefficienze.
Grazie a questo approccio, Procter & Gamble è stata in grado di migliorare la qualità dei prodotti, ridurre i costi di produzione e aumentare la flessibilità della catena di approvvigionamento.
Queste aziende dimostrano come l’adozione dell’approccio Data Driven possa portare a grandi benefici in termini di efficienza, produttività e competitività.
Ma come diventare Data Driven?
Per diventare Data Driven dobbiamo seguire una serie di step fondamentali, eccoli!
1. Identificare le fonti di dati
Il primo passo è identificare le fonti di dati da raccogliere e analizzare.
Queste possono includere informazioni provenienti da macchinari, sensori, prodotti, clienti, ecc.
Una volta identificate le fonti, dobbiamo assicurarci di disporre delle tecnologie necessarie per raccogliere i dati in modo accurato e affidabile.
2. Definire le metriche chiave
Una volta raccolti i dati, dobbiamo definire le metriche chiave da utilizzare per misurare l’efficienza produttiva, la qualità dei prodotti e altre prestazioni aziendali che ci interessano.
Queste possono includere tempi di produzione, tassi di difetti, costi e altro ancora.
È importante che le metriche siano in linea con i nostri obiettivi e che siano facilmente misurabili e analizzabili.
Diversamente non sapremo mai se e quando abbiamo raggiunto il nostro scopo.
3. Analizzare i dati
Una volta raccolti i dati e definite le metriche chiave dobbiamo analizzare le informazioni per identificare eventuali problemi o inefficienze nei processi produttivi.
Questo può essere fatto utilizzando strumenti di analisi avanzati come tecniche di Machine Learning e Deep Learning.
L’obiettivo è quello di identificare le aree in cui possiamo migliorare la nostra efficienza, produttiva e ridurre i costi.
4. Utilizzare gli strumenti di analisi
Una volta identificati i problemi dobbiamo utilizzare gli strumenti di analisi dei dati per sviluppare soluzioni efficaci.
Queste possono includere modifiche ai processi produttivi, l’allineamento dei dipartimenti o l’implementazione di nuove tecnologie.
Gli strumenti di analisi possono anche essere impiegati per monitorare l’efficacia delle soluzioni e apportare ulteriori miglioramenti.
5. Sviluppare una cultura Data Driven
Infine, per diventare veramente Data Driven, dobbiamo sviluppare una cultura dei dati all’interno dell’organizzazione.
Ciò significa che tutti i dipendenti devono essere coinvolti nel processo di raccolta e analisi dei dati, e comprendere l’importanza del percorso per il successo dell’azienda.
Dobbiamo perciò investire nella formazione del personale sulle tecnologie e su una governance comune.
A tal proposito leggi l’articolo “Data Governance: di che si tratta e perché è necessaria”.
Diventare Data Driven richiede tempo e impegno, ma può portare grandi benefici in termini di efficienza, produttività e competitività.
Adottare una cultura Data Driven
L’adozione di una filosofia Data Driven richiede molto più che la semplice raccolta e analisi dei dati.
Come detto, è fondamentale sviluppare una cultura aziendale in grado di supportare e sostenere l’utilizzo delle informazioni per guidare l’intero processo.
Vediamo ora come possiamo adottare una filosofia Data Driven, e come questa può influenzare positivamente l’efficienza e la competitività dell’azienda.
Formazione dei dipendenti
La formazione dei dipendenti è fondamentale.
Tutti devono capire l’importanza e il ruolo che svolgono nello sviluppo di un percorso basato sull’analisi dei dati.
Dobbiamo investire nella formazione sulle tecnologie e sulle migliori pratiche da adottare.
Tale formazione deve essere continua, e adattarsi ai cambiamenti tecnologici e alle esigenze dell’azienda.
Collaborazione tra i team
La collaborazione tra i team è un altro aspetto molto importante.
Tutti i dipartimenti devono cooperare e condividere i dati, in modo da prendere decisioni informate e basate sui fatti.
Si possono creare gruppi di lavoro o promuovere riunioni regolari in cui i dipartimenti discutono e condividono le loro conoscenze.
A tal proposito ti invitiamo a leggere l’articolo “Abbattere i Data Silos con la Data Governance”.
Leadership impegnata
L’impegno della leadership è basilare per l’adozione di una filosofia Data Driven.
I leader dell’azienda devono essere coinvolti e impegnati nel processo di raccolta e analisi delle informazioni.
Devono supportare e promuovere l’utilizzo dei dati in ogni aspetto, dall’assunzione di decisioni strategiche alla valutazione delle prestazioni dei dipendenti.
L’impegno della leadership deve essere continuo e coerente per garantire che l’azienda sia veramente Data Driven.
Trasparenza dei dati
La trasparenza dei dati è un’altra componente importante nell’adozione di una filosofia Data Driven.
Le informazioni devono essere accessibili a tutti i dipendenti, ed essere presentate in modo chiaro e comprensibile.
L’organizzazione deve anche essere trasparente sui processi di raccolta e analisi dei dati, e sui criteri utilizzati per definire le metriche chiave.
Questa trasparenza aiuta a creare un ambiente di fiducia e di collaborazione all’interno dell’azienda.
A tal proposito ti invitiamo a leggere gli articoli “Data Literacy: che cos’è e perché è così importante per un’azienda” e “Come sviluppare un programma di Data Literacy”.
Strumenti a supporto di aziende Data Driven
Per diventare Data Driven dobbiamo per prima cosa raccogliere, archiviare e gestire grandi quantità di dati in modo efficiente.
Tramite infrastrutture di raccolta come Data Warehouse, Data Lake e Data Mesh possiamo controllare le informazioni e predisporle per le nostre analisi.
Se vuoi approfondire questi concetti leggi gli articoli “L’organizzazione dei dati in azienda: Data Warehouse e Data Lake” e “Data Mesh: un’architettura dei dati innovativa, flessibile e scalabile”.
Per la raccolta dei dati in tempo reale possiamo utilizzare Sensori IoT (Internet of Things), i quali possono essere impiegati per monitorare le attività di produzione e raccogliere informazioni sui macchinari.
Infine, possiamo sfruttare strumenti di Business Intelligence (BI) per analizzare i dati e ottenere insight utili per prendere decisioni informate.
Data Driven: vantaggi
Diventare Data Driven può portare numerosi vantaggi a qualsiasi organizzazione.
Immaginiamo che la nostra azienda operi nel settore della produzione di componenti elettronici per applicazioni industriali.
Negli anni ci siamo distinti per l’alto livello di specializzazione tecnica e per l’attenzione costante alla qualità dei prodotti.
Ultimamente però abbiamo dovuto affrontare diverse sfide che ci hanno messo a dura prova.
Innanzitutto, il mercato è diventato sempre più globalizzato, con l’ingresso di nuovi competitor provenienti da paesi emergenti, in cui i costi di produzione sono inferiori.
Ciò ha causato un progressivo calo dei margini di profitto, e ci ha obbligato a razionalizzare i costi e a ridurre i prezzi di vendita.
In secondo luogo, l’evoluzione tecnologica del settore elettronico ha portato a una crescente complessità dei prodotti, e a una richiesta sempre maggiore di personalizzazione da parte dei clienti.
Questo ha comportato un continuo aggiornamento delle competenze tecniche dei dipendenti, e un investimento costante in macchinari e attrezzature all’avanguardia.
Infine, stiamo affrontando la sfida della sostenibilità ambientale, sempre più importante per i clienti e la società, che determina un impegno nella riduzione dell’impatto dei processi produttivi e nella scelta di materiali e tecnologie ecosostenibili.
Per far fronte a queste sfide abbiamo quindi deciso di intraprendere un percorso di trasformazione digitale e di diventare Data Driven.
Il nostro obiettivo è quello di utilizzare i dati per ottimizzare i processi produttivi, ridurre i costi, migliorare la qualità dei prodotti, e aumentare la flessibilità e la capacità di personalizzazione.
La trasformazione digitale e la filosofia Data Driven rappresentano per noi la sfida più importante, ma anche una grande opportunità per mantenere la nostra leadership nel settore e consolidare la nostra posizione di mercato.
Grazie all’uso dei dati e alla tecnologia possiamo soddisfare le esigenze sempre più complesse dei clienti.
Inoltre, la scelta di un approccio sostenibile ci consente di essere in linea con le esigenze della società e di mantenere un alto livello di reputazione nei confronti del pubblico.
Data Driven: criticità
L’adozione della filosofia Data Driven richiede impegno a lungo termine e una cultura aziendale orientata ai dati.
Può sembrare un processo complicato, ma con la giusta formazione e l’implementazione di strumenti di analisi appropriati possiamo raccogliere informazioni preziose.
Dobbiamo però sempre valutare la nostra strategia, e aggiornare gli strumenti in base alle nuove tecnologie e alle esigenze dei consumatori.
Conclusioni
Per diventare un’azienda Data Driven è necessario creare una filosofia comune all’interno dell’azienda.
Le tecnologie utilizzate per la raccolta e l’analisi delle informazioni sono in costante evoluzione, e diventano sempre più sofisticate.
Ma la vera sfida consiste nel promuovere una mentalità orientata al valore dei dati in ogni dipendente.
Come leader, dobbiamo preparare il terreno per il cambiamento, e far sì che l’intera organizzazione comprenda l’importanza di intraprendere un percorso di questo tipo, che può portare a grandi benefici.
In DataDeep, siamo fermamente convinti della filosofia Data Driven, e progettiamo percorsi che integrano tecnologie come il Machine Learning con la formazione del personale, per garantire il coinvolgimento di ognuno.
Solo in questo modo possiamo creare una cultura aziendale in cui i dati siano il fulcro dei processi decisionali, portando a un miglioramento continuo delle prestazioni.
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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, quante informazioni hai, e a che livello tecnologico ti trovi.
- Studieremo le basi del progetto
Stabiliremo insieme le basi del progetto. Non devi preoccuparti di avere già tutto chiaro o pensare di avere tutte le informazioni necessarie, saremo noi a porti le giuste domande per mettere a fuoco i passi da compiere!
Prima si condividono gli obiettivi e i dati, prima si ottengono risultati mai visti!
Non aspettare ancora
