Perché le analytics sono fondamentali per accelerare il successo del business

Perché le analytics sono fondamentali per accelerare il successo del business

A cura di Lori Witzel, Director of Research for Analytics and Data Management, TIBCO

Se i business manager hanno imparato qualcosa negli ultimi due anni è il fatto che la resilienza e l’agilità sono qualità essenziali per ottenere successo nel nostro “new normal”, la nuova normalità. Abbiamo visto come il passato non è più predittivo in modo affidabile per il futuro e le imprese che si muovono velocemente possono modificare il proprio mercato e diventare leader.

Questa aumentata agilità può offrire la resilienza necessaria per avere successo nei periodi di cambiamento e arriverà dai dati – nello specifico, portando più velocemente dati più rilevanti nei flussi di lavoro analitici. Si tratta di un investimento che vale la pena sostenere. Secondo McKinsey, i leader nelle analytics e nell’IA battono in velocità i ritardatari ad un fattore 3,4. Per ottenere questo successo, i leader devono conoscere quali elementi sono più importanti per una strategia solida e orientata al futuro, al fine di accelerare il successo attraverso le analytics.

Per diventare più agili e ottenere un successo consolidato del business occorre focalizzarsi su quattro dimensioni

Le quattro dimensioni che portano l’agilità attraverso le analytics sono: persone, processi, strumenti e dati. I dati sono fondamentali. Quando le organizzazioni attingono alla potenza dei propri dati, sono spinte a innovare, collaborare e crescere. Ma trasformare i dati in un asset ad alto valore che porta a migliori resilienza e agilità richiede di più che i semplici dati, e di più che i semplici sforzi dell’IT.

Per ottenere valore, i leader di business e gli stakeholder devono allearsi con l’IT su queste quattro dimensioni. E i business leader, nel focalizzare la strategia delle organizzazioni verso risultati trasformativi, sono coloro che possono influenzare le dimensioni “persone” e “processi”.

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Analytics: la raffineria che trasforma i dati in valore di business

Se i dati sono il nuovo petrolio, allora i processi analitici sono le raffinerie che forniscono il combustibile per la crescita e l’ottimizzazione. Ma non tutti i prodotti finali di quelle raffinerie hanno lo stesso valore per il successo del business. Allineando le analytics con le strategie di business – espresse come KPI (Key Performance Indicator), OKR (Objectives and Key Results) o simili – diventerà più chiaro quali sono i dataset, gli strumenti e le funzionalità più rilevanti per nuovi insight, resilienza e agilità.

La raffineria dovrebbe includere l’Intelligenza Artificiale (IA) e il Machine Learning (ML), dal momento che queste tecnologie sono fondamentali per automatizzare gli insight analitici su larga scala e abiliteranno una intelligence continua a loop chiuso. McKinsey osserva che i leader con un machine learning solido e model operations: “aumentano il valore che realizzano col loro lavoro di IA anche del 60 per cento”.

Le chiavi per accelerare il successo del business: non si tratta solo di tecnologia

C’è un valore tangibile nell’essere un leader sia nelle analytics che nell’IA. Secondo McKinsey, i leader battono i ritardatari di circa 8 punti percentuali in termini di fatturato operativo sui rispettivi mercati. E ciononostante, un sondaggio di NewVantage Partners ha scoperto che mentre il 92% delle imprese intervistate spende di più sulla data science, solo il 12% conferma di aver implementato la data science in modo esteso, un valore diminuito dal 14% dell’anno precedente.

Qual è il motivo di questo calo? Sebbene molte discussioni su IA e ML si focalizzino sulle tecnologie e sulle abilità tecniche necessarie, si tratta solo di una parte del quadro complessivo. I leader di business devono fare i leader, cioè guidare.

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Secondo NewVantage, le sfide all’impiego delle analytics per il successo del business “non sembrano derivare da ostacoli tecnologici; solo il 7,5% di questi dirigenti cita la tecnologia come una sfida. Piuttosto, il 93% di chi ha risposto identifica questioni legate a persone e processi come il vero ostacolo”.

Per accelerare il successo del business attraverso le analytics occorrono la sponsorizzazione da parte degli executive, l’allineamento con la strategia di business e la volontà di trattare le analytics, IA e ML come strategie per l’ottimizzazione e l’innovazione future. I leader di business e gli stakeholder devono collaborare nella definizione delle metriche del successo; devono anche identificare i casi d’uso che sono più rilevanti per il loro mercato e siano quelli di maggior valore per il loro business.

Consideriamo un paio di casi d’uso dal mondo reale. Nel mercato manifatturiero, Hemlock Semiconductor ha trasformato il proprio business attraverso le analytics, realizzando gli insight necessari per creare incrementi di fatturato e risparmiare milioni di dollari di costi attraverso la gestione della qualità e la riduzione dei consumi di energia. Considerando poi il business agricolo, vediamo che Bayer Crop Science utilizza le analytics per trasformare dati d’immagine ricavati da droni, dati storici e dati in streaming in un approccio di precisione in campo agricolo. Tra i risultati possiamo citare efficienze operative (aumento del throughput del 20% riducendo al contempo le spese) e l’innovazione per la disruption del mercato (nuovi ceppi colturali per l’agricoltura di precisione).

Prossimi step raccomandati

Ecco una serie di passi successivi per incrementare l’impatto positivo delle analytics e accelerare il successo del business.

  1. Andare oltre il semplice conquistare un posto al tavolo, per acquisire un ruolo di leader. Se la propria azienda non ha ancora un Centro di Eccellenza sulle Analytics o simile con gli stakeholder di business in ruoli di leadership, è necessario agire. Il successo delle analytics dipende dalle sfaccettature “persone” e “processi” dell’apprendimento continuo a loop chiuso.
  2. Allineare i risultati delle analytics con la strategia di business. I business leader possono e dovrebbero definire la visione – i casi d’uso di maggior valore, le metriche più salienti. Metriche specifiche possono includere l’impatto complessivo e il ROI (Return on Investment, Ritorno sull’Investimento) dall’IA, compresa la disruption del mercato e la capacità innovativa, oltre a specifici risultati di ottimizzazione.
  3. Assicurarsi che il proprio CEO sia coinvolto. McKinsey nota che “i Ceo giocano un ruolo critico in tre aree fondamentali: determinare le aspirazioni, facilitare il raggiungimento degli obiettivi condivisi e la rendicontazione e investire nel talento”. Il percorso verso le analytics di valore passa attraverso l’ufficio del CEO. Con il loro supporto e la loro leadership, il successo è molto più probabile. Senza, può diventare impossibile.
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Utilizzare le analytics per accelerare il successo del business è un viaggio che richiede determinazione e tempo. Con il giusto approccio di leadership, il percorso risulterà più semplice ed efficace.