Trasformare un’Azienda in una Data-Driven company richiede una cultura centrata sui Dati.
La Data Literacy rappresenta una parte cruciale di questa trasformazione nella quale l’alfabetizzazione dei Dati è una delle priorità per i dipendenti aziendali.
La società d’analisi Gartner definisce la Data Literacy una parte essenziale della cultura Data-Driven.
Ma per trasformare un’Azienda in una Data-Driven company è necessario focalizzarsi sugli aspetti che generano valore.
I Dati in sé non hanno valore, che si crea invece da come questi ultimi vengono raccolti, da come vengono preparati, analizzati o usati per supportare casi d’uso aziendali di successo con una Data Strategy di fascia enterprise.
Cos’è la Data Literacy?
La Data Literacy è la capacità di leggere, capire, creare e comunicare le informazioni, dunque la capacità di conferire significato ai Dati, di interpretarli correttamente e di raccontare un fenomeno mediante questi ultimi, selezionando in maniera opportuna le informazioni più rilevanti.
La Data Literacy è l’alfabetizzazione dei Dati e si focalizza sulle competenze legate al lavorare con essi.
Il termine “literacy” (letteralmente: alfabetizzazione) si riferisce alle skill necessarie per leggere ed interpretare un testo: di conseguenza la Data Literacy richiederà le competenze per creare un ambiente fertile per estrarre valore dai Dati.
Perché è importante l’Alfabetizzazione dei Dati per le Aziende?
La Data Literacy è importante in un’Azienda perché nell’era della gestione del Dato in tutte le sue forme può aiutare a basare la sicurezza della propria catena produttiva sul Machine Learning, orientare il marketing tramite campagne automatizzate, fornire assistenza ai clienti via servizi di Intelligenza Artificiale, insomma tutto ciò che serve ad un’impresa per migliorare produttività e competitività.
Man mano che l’Analisi dei Dati ed i Big Data diventano centrali nel business di un’Azienda governata dai Dati, la Data Literacy diventa un aspetto irrinunciabile.
Essa è associata alla Data Science e consente ai dipendenti di ogni livello di porre le domande giuste a macchine e Dati per creare valore aggiunto, prendere le migliori decisioni e comunicarne il significato agli altri.
L’alfabetizzazione dei Dati trasforma il Business aziendale e migliora la fidelizzazione della forza lavoro, che ne trarrà energia per migliorarsi nello sviluppo professionale ed aiuterà l’azienda Data-Driven ad essere competitiva in un mercato sempre più aggressivo.
Quali sono i vantaggi della Data Literacy?
La Data Literacy offre ad un’Azienda il vantaggio di rispondere tempestivamente in contesti competitivi – dove i consumatori sono sempre più esigenti – grazie a processi decisionali Data-Driven.
Un’azienda Data-Driven è più competitiva nell’economia globale grazie alle competenze dei suoi dipendenti.
Infatti la Data Literacy deve diventare una skill trasversale ed accessibile a diverse figure aziendali ai vari livelli, non più solo riservata agli specialisti.
Grazie alla Data Literacy, la gestione dei Dati non è più solo un problema dell’IT, ma un’opportunità per impiegati di livello top e middle di essere aggiornati, in tempo reale e direttamente da un’app mobile, sulla situazione produttiva o di vendite.
La Data Literacy – pur non sostituendo mai la Data Science – migliora il processo decisionale della forza lavoro, che sarà in grado di accedere ad informazioni cruciali in maniera più rapida e immediata grazie a grafici innovativi, dinamici ed interattivi, senza dover aspettare una reportistica periodica e statica.
Quali sono le caratteristiche principali della Data Literacy?
L’alfabetizzazione dei Dati ha le seguenti caratteristiche:
- Business Intelligence
- Data Visualization
- Self-service Data Analytics
- Data Quality
Business Intelligence
La Business Intelligence (BI) permette alle Aziende di prendere decisioni più efficaci, mostrando Dati attuali e storici all’interno del contesto aziendale.
La BI è un insieme di processi e strumenti che consentono alle Aziende di raggruppare Dati provenienti da fonti diverse, analizzarli ed estrarne decisioni strategiche.
Per supportare la Data Literacy, la Business Intelligence – il cui compito consiste nel presentare i risultati analitici sotto forma di dashboard, grafici, report, ecc. – si è arricchita con nuove funzionalità, con una migliore User Experience dedicata ad utenti non analisti che hanno comunque bisogno di accedere alle informazioni in maniera più tempestiva e semplice.
Data Visualization
I software di Data Visualization più evoluti offrono la possibilità di accedere a Dati ed Insight in maniera più rapida e autonoma.
La Data Visualization vanta l’opportunità non solo di realizzare i grafici standard (per esempio grafici a torta, istogrammi, grafici lineari ecc.) in modalità User-Friendly, ma consente anche di costruire modelli predittivi, modificare i Dati, integrare nuove fonti Dati, creare query complesse e analizzare Dati non strutturati.
Il tutto senza dover possedere competenze di programmazione, con una logica totalmente code-free dove è sufficiente accedere a menu preimpostati.
Le Dashboard a disposizione sono sempre più dinamiche ed interattive: basta accedere alle app mobili per ottenere aggiornamenti in tempo reale della situazione produttiva o delle vendite di uno store.
Self-Service Data Analytics
Un’Azienda Data-Driven ripensa la sua modalità d’interazione con i Dati, abbracciando una maggiore autonomia degli utenti di business.
Questa tendenza è stata definita Self-Service Data Analytics.
Si tratta della diffusione di tool che consentono agli utenti business di gestire autonomamente il processo d’interrogazione dei Dati, spaziando dall’esplorazione all’analisi, fino alla visualizzazione degli Insights.
Sempre più utenti di livello top e middle chiedono di accedere alle informazioni in maniera più rapida, oltre ad avere una reportistica statica, standardizzata e periodica.
L’approccio self-service aiuta a valorizzare le specifiche competenze, delegando alle figure specialistiche (i Data Scientist) attività a maggior valore aggiunto, e a rendere più performanti le attività di reporting più tradizionali.
Data Quality
La qualità dei Dati serve a ripulirli e a gestirli, rendendoli contemporaneamente disponibili in Azienda.
I Dati di alta qualità permettono ai sistemi di integrare tutti i Dati correlati per offrire una visione completa, comprese le interrelazioni.
Dalla qualità dei Dati dipende l’affidabilità del processo decisionale.
Integrare nelle funzioni aziendali anche quella del Data Quality Management comporta un ritorno sull’investimento in ambito Dati, non solo dal punto di vista monetario ma anche dal punto di vista del tempo delle risorse aziendali.
Cosa deve fare un’Azienda per sviluppare una migliore cultura del Dato?
Un’Azienda che vuole abbracciare la trasformazione digitale con orientamento Data-Driven, deve seguire le seguenti mosse:
- rendere prioritario il cambiamento culturale
- definire con chiarezza il ruolo del Chief Data Officer (CDO)
- imparare a “monetizzare” i propri Dati
- mettere in atto alcune best practice per promuovere la trasformazione aziendale in ottica Data-Driven
Vediamo nel dettaglio i punti sopracitati.
Dare priorità al cambiamento culturale
Una trasformazione digitale come si deve parte dalla valorizzazione delle competenze.
L’Azienda che intenda sviluppare una migliore cultura del Dato deve assumere un Chief Data Officer (CDO) e stabilirne subito il ruolo, con decisione e chiarezza.
Il ruolo del Chief Data Officer (CDO)
Il Chief Data Officer (Cdo) non deve assumere un ruolo amorfo o sperimentale, bensì diventare la figura chiave per agire rapidamente e senza incertezze in chiave Data-Driven all’interno dell’Azienda, configurando i propri scopi e rimodellando il proprio ruolo al suo interno.
Focus sugli Asset
L’Azienda deve inoltre applicare discipline di asset management per selezionare i propri information assets e prendere ispirazione dai propri competitor o partner per “monetizzare” i propri Dati.
10 Best Practice per la Data Literacy secondo Gartner
Di seguito vi elenchiamo le 10 Best Practice proposte da Gartner per promuovere una trasformazione aziendale in ottica Data-Driven.
- Dare priorità alla Data Vision, coinvolgendo i manager e dedicando ad essa investimenti prioritari
- Approccio trasparente: focalizzarsi sui casi d’uso aziendali, considerando sia gli impatti positivi di iniziative implementate, sia quelli negativi da evitare
- Rendere felici i Data Scientist: questi talenti scarseggiano, ma vanno motivati e resi soddisfatti. Ai Data Scientist non interessano tanto i benefit aziendali o avanzamenti di carriera, quanto la possibilità di svolgere un lavoro stimolante. È cruciale quindi creare un ambiente di lavoro in grado di attrarre talenti, magari realizzando un centro d’eccellenza, dove le risorse s’ispirino a vicenda e imparino l’una dall’altra
- La Data Governance è una giungla ed è vietato perdersi: il modo migliore è allineare la governance di tutte le attività dando priorità ai casi d’uso aziendale (punto 2) per assicurarsi che i Dati necessari siano disponibili nella qualità adeguata
- La qualità dei Dati non è tutto: deve essere al livello opportuno, senza farne un assoluto. Bisogna subito capire in quali campi invece la qualità dei Dati è cruciale, accettandone lacune in altri settori. A questo proposito, è fondamentale definire alcuni KPI della qualità dei Dati (Key Quality Indicators, KQI): la trasparenza della Data Quality, la misurazione del KQI ed i report connessi a questo indicatore potranno segnare il percorso sul quale migliorare la qualità dei Dati sul lungo periodo
- Osate un po’ con la Privacy, ma siate cauti con la sicurezza: Gartner non consiglia di aggirare il GDPR (costa multe salatissime e viola la normativa), ma consiglia invece di convincere i clienti a effettuare opt-in nel Data Processing, anche attraverso formule win-win (opt-in in cambio di programmi fedeltà)
- L’architettura della trasformazione richiede modalità smart: una Data-Driven company si fonda ovviamente su un’architettura IT moderna (modulare, flessibile, scalabile, veloce, a valore aggiunto). Come fare? Separando i Dati in un Data Layer dedicato in modo da abilitare la trasformazione. Le impostazioni del Data Layer ibrido solitamente configurano Data Warehouses in tempo reale e nuovi Data Lake, assicurando maggiore facilità nel gestirne la complessità e a fare leva sulle sinergie di soluzioni standard pre-costruite. I servizi e gli elementi dei Dati-chiave vengono così esposti ed ottengono una maggiore audience
- Bisogna scalare, prima di toccare il punto di non ritorno: velocità e risultati tangibili sono essenziali per sviluppare una migliore cultura del Dato. Un’architettura scalabile e sostenibile è più facile da implementare un po’ alla volta rispetto ad un full development
- Conquistare le menti, i cuori e le mani dei dipendenti: le doti umane sono fondamentali per riuscire nell’impresa. Servono le menti, per promuovere il valore del business ed altri vantaggi razionali; i cuori, per generare passione ed entusiasmo; bisogna infine fornire il training necessario per avere successo e donare competenze a tutti i dipendenti
- Imparare dagli altri: molte aziende hanno implementato una Data Strategy negli ultimi anni e non c’è miglior tattiche se non quella di imparare la lezione impartita dai pionieri e dai migliori, senza fretta e con umiltà.
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