Non solo piattaforme tecnologiche ma un diverso modus operandi che trasforma le imprese in organizzazioni data driven
L’innovazione non dovrebbe mai essere fine a sé stessa. I dati e l’analisi sono diventati parte integrante delle strategie aziendali per abilitare l’innovazione. Mentre la raccolta di informazioni è sempre stata importante per le imprese, l’analisi e il dare valore a tali dati è diventato un assunto centrale negli ultimi anni. L’utilizzo di strumenti di analytics consente di identificare e comprendere i punti di forza e di debolezza e di sviluppare una strategia per migliorare la performance. Inoltre, l’utilizzo di dati può generare nuove idee e opportunità di innovazione. Ottenere dati di valore non è più un’opzione ma un diktat per chi ha necessità di capire meglio il comportamento dei clienti, le tendenze del mercato e in che modo i cambiamenti ambientali e tecnologici impattano sulle operation. In questo modo, le aziende hanno la possibilità di prendere decisioni informate e rapide. Ma da sole le piattaforme non bastano: quello che deve cambiare è anche la “cultura” del dato. Uno scenario in cui le informazioni vengono non più percepite come un peso ma come un’opportunità. Un passo importante per l’impiego strategico dei dati e delle analytics per stimolare l’innovazione e avanzare verso il successo.
I dati e le informazioni svolgono un ruolo cruciale nella definizione di una strategia efficace per qualsiasi attività. È quindi fondamentale che le aziende investano in una raccolta e analisi dei dati accurati e affidabili, utilizzando strumenti e procedure che garantiscano la qualità. Solo con informazioni aggiornate, si può sviluppare una strategia di successo che porterà ad una crescita sostenibile e al raggiungimento degli obiettivi prefissati. Diventa allora primario il concetto di “trust”, ossia l’affidabilità tecnologica e la tracciabilità dei modelli e dei processi, oggi più che mai automatizzati ma sempre, e in ultima analisi, validati dall’uomo, che continua ad avere il pieno controllo sul processo decisionale. È l’innovazione che, seppur profonda, viene declinata in tecnologie governabili, affidabili, spiegabili.
Un esempio del dato come pilastro strategico di business arriva da INAIL, che ha utilizzato i servizi di SAS per seguire una strategia sui dati che, da un lato conservasse un dovuto rigore metodologico, e dall’altro un approccio partecipativo, puntando sulle tecnologie ma anche sulle persone. “La consapevolezza dell’importanza del dato nei processi decisionali di business va alimentata su più livelli aziendali e accompagnata da un rigoroso modello di Data Governance. Le soluzioni tecnologiche sono l’elemento vitale attraverso il quale poter rendere efficiente ed efficace la strategia di business e il suo buon governo” sottolinea Francesco Colasuonno, Direttore Ufficio Dati & Analytics di INAIL. In questo modo, la cultura del dato diventa un processo non più limitato all’interno dell’organizzazione ma che acquista valore, sotto forma di feedback, da parte degli utenti dell’istituto.
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Al manager fa eco l’esperienza di Terna, il gestore della rete elettrica nazionale, regista e abilitatore della transizione energetica. Il Gruppo ha adottato un approccio di data analytics per analizzare le informazioni e individuare modelli di previsione di carico, di capacità della rete e di produzione, in modo da ottimizzare il lavoro. “I modelli che abbiamo iniziato a sviluppare coinvolgendo direttamente i data scientist sono oggi inseriti nelle nostre sale di controllo a disposizione di operatori che in tempo reale monitorano e gestiscono la rete elettrica nazionale: ogni 15 minuti gli algoritmi forniscono insight utili per comprendere in real-time la situazione di carico della rete” le parole di Enrico Senatore, Responsabile Tecnologie e Sistemi di Processo di Terna. Ciò che emerge dalle testimonianze di Inail e Terna è che la Governance è uno degli elementi fondanti di tutte le strategie data-driven che hanno i pilastri tecnologici nella “messa in produzione” e nella “scalabilità” dei modelli di analytics.
Risk Management e prevenzione delle frodi
Efficacia, accuratezza e affidabilità rappresentano elementi fondamentali anche nelle realtà che si occupano di Risk Management. In tale settore, le fondamenta sono quelle solide dell’output dell’analisi del rischio, della robustezza dell’informazione, nonchéé della tempestività nel fornire la conoscenza corretta al momento opportuno. Lo spiega bene Fabrizio Iannarelli, Chief Risk Officer del Gruppo BCC ICCREA: “L’analisi del rischio all’interno dell’attività bancaria è diventata una componente indispensabile nella fase valutativa che precede il processo decisionale che prende forma sulla base di tre differenti pilastri: accuratezza e robustezza dell’analisi; tempestività del risultato dell’analisi; chiarezza e fruibilità degli insight che emergono”.
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Una situazione che mette in comune le aziende italiane, sia del settore pubblico che privato, è spesso la stratificazione tecnologica e la presenza di dataset differenti. Per questo, AGEA ha scelto di affidarsi alle tecnologie e alle competenze di SAS per sviluppare un nuovo indicatore di rischio, un modello di analisi da implementare all’interno del motore decisionale. “La prima esigenza era trovare un sistema che ci consentisse di gestire una grandissima mole di dati e di poter quindi puntare a più banche dati difformi tra di loro con dati spesso non strutturati. Una macchina potente che avesse però già tutte le componenti adatte per l’antifrode per aiutarci a identificare in modo automatico – e non più manualmente – le irregolarità, nonchéé classificarle sulla base dell’effettivo peso fraudolento” afferma Cristina D’Annibale, Direttrice dell’Ufficio Pianificazione e Controllo Strategico e Risk Management di AGEA. Storie differenti che dimostrano come il dato di valore possa rappresentare un modo concreto per svoltare verso l’innovazione, concreta e non solo proclamata. Un cambio di prospettiva che, supportato dalla tecnologia di SAS, permette agli analytics di entrare nei processi decisionali, per migliorare la produttività e ridurre le inefficienze.
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