Mirijam Pasquini di Cegos Integrata, in questo articolo illustra la rilevanza della data literacy e dei suoi strumenti tecnici in ogni funzione aziendale, approfondendo termini salienti come NLP, Dashboard e Self-Service Analytics.
Enormi quantità di dati sono oggi onnipresenti e possono essere trovate in ogni settore, ma sono molto più che semplici sottoprodotti dei processi digitali.
Sono piuttosto il nucleo di decisioni o strategie fondamentali, il cui vero valore si rivela solo nella capacità di generare valore aggiunto in modo mirato.
Riduzione significativa degli errori, ottimizzazioni in tempo reale e decisioni informate sono solo alcuni dei numerosi vantaggi di un uso efficiente dei dati.
Ma come fa un'azienda a scoprire il reale valore aggiunto dei dati e, soprattutto, a utilizzarli per se stessa?
Generazione di testo dai dati: quando i dati imparano a parlare
La generazione automatizzata di testo a partire dai dati offre possibilità versatili per la creazione di report e documentazione, soprattutto attraverso l'uso di tecnologie moderne come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati supportata dall'intelligenza artificiale. I vantaggi della generazione automatizzata di testo sono:
- Efficienza: i dati strutturati vengono trasformati in testi chiari e comprensibili.
- Consistenza: i testi generati hanno uno stile uniforme e riflettono correttamente i dati.
- Personalizzazione: i contenuti vengono adattati a diversi gruppi target o requisiti, attingendo anche alle informazioni psicologiche precedentemente raccolte tramite analisi IA del gruppo target.
- Scalabilità: la creazione automatica di grandi quantità di testo non richiede alcuno sforzo aggiuntivo.
Queste tecnologie non solo consentono soluzioni precise e che fanno risparmiare tempo per la documentazione basata sui dati, ma anche un approccio mirato e adattato al comportamento e alle esigenze del gruppo target.
Visualizzazione dei dati per decisioni migliori: rendere visibile l'invisibile
Per la visualizzazione dei dati, si è affermato l'uso di dashboard e visualizzazioni interattive per rendere i dati utilizzabili e supportare efficacemente vari processi aziendali.
- Dashboard: Un responsabile della produzione può utilizzare una dashboard per monitorare i dati di produzione in tempo reale e identificare rapidamente i colli di bottiglia. Allo stesso modo, i livelli di inventario e i tempi di consegna possono essere gestiti in modo efficace, il che aumenta le prestazioni complessive dell'azienda.
- Visualizzazioni interattive: I team di vendita possono filtrare i dati dei clienti per segmento e adattare di conseguenza le strategie di vendita. Ad esempio, i dati di una dashboard potrebbero mostrare quali prodotti hanno particolarmente successo in una regione, in modo che le strategie di marketing e di vendita possano essere personalizzate in modo mirato.
- KPI e obiettivi aziendali: Un responsabile finanziario potrebbe utilizzare i dashboard per monitorare la conformità del budget e adottare contromisure tempestive. Inoltre, le dashboard possono supportare le decisioni strategiche, ad esempio mostrando quali investimenti generano i rendimenti più elevati.
La visualizzazione dei dati è un passo importante per rendere visibili e comunicare i dati. Ciò non solo fornisce una panoramica dei dati disponibili per definire strategie e misure future, ma supporta anche il processo decisionale.
Integrazione dei dati: i dati che fanno la differenza
L'integrazione dell'analisi dei datinei processi aziendali aumenta l'efficienza e l'efficacia a vari livelli. Da un lato, consente l'automazione delle attività ripetitive, alleggerisce i dipendenti e le attività di routine vengono completate in modo rapido e affidabile.
D'altro canto, fornisce la base per migliorare il processo decisionale attraverso analisi fondate per identificare tendenze e rischi. Questa analisi approfondita dei dati può consentire offerte e soluzioni su misura, nonché un'esperienza cliente personalizzata che rafforza la fedeltà dei clienti a lungo termine.
L'integrazione dei dati ottimizza i processi, in quanto i punti deboli possono essere identificati rapidamente e i processi possono essere adattati dinamicamente. La disponibilità di dati in tempo reale significa che i problemi possono essere rilevati e corretti in una fase precoce, il che porta a una riduzione complessiva degli errori.
I prerequisiti per questo sono processi chiari, dati puliti e team formati. Ciò consente un migliore utilizzo delle risorse, tempi di risposta più brevi e un successo sostenibile dell'integrazione dei dati.
Integrazione dei dati in tempo reale
L'integrazione dei dati in tempo reale consente inoltre alle organizzazioni di rispondere ai cambiamenti in modo più rapido e accurato, incorporando dati aggiornati direttamente nei processi decisionali. l collegamento fluido tra le fonti di dati e i processi aziendali apre numerose possibilità di ottimizzazione:
- Riduzione dei ritardi: i dati in tempo reale evitano i tempi di attesa per i report o l'analisi manuale. Le decisioni possono essere prese immediatamente, come problemi della catena di fornitura o richieste dei clienti.
- Migliore qualità delle decisioni: i dati aggiornati riducono al minimo il rischio di prendere decisioni basate su informazioni obsolete o incomplete.
- Maggiore flessibilità: le aziende possono reagire rapidamente ai cambiamenti del mercato, alle fluttuazioni della domanda o alle interruzioni operative.
I vantaggi dell'integrazione dei dati in tempo reale possono essere visti nella pratica, ad esempio, nella produzione, dove i sensori segnalano immediatamente le deviazioni, evitando tempi di inattività e utilizzando le risorse in modo più efficiente.
Tuttavia, anche i dati sul traffico e sulle condizioni meteorologiche vengono continuamente integrati nella logistica per ottimizzare la pianificazione dei percorsi e pianificare dinamicamente i tempi di consegna. Per le vendite, invece, i dati in tempo reale provenienti dai sistemi CRM consentono di creare offerte personalizzate al momento giusto.
La combinazione di velocità e precisione non solo garantisce processi più efficienti, ma rafforza anche la competitività: chi reagisce più velocemente può sfruttare meglio le opportunità e scongiurare i rischi in una fase iniziale.
Self-service Analytics: dati per tutti
Il passo successivo nell'analisi visiva dei dati e nella creazione di dashboard è il Self-service Analytics (SSA). SSA consente agli utenti senza un background tecnicodi eseguire l'analisi dei dati da soli, senza fare affidamento sul supporto dei team IT o di data science.
Questo ha diversi vantaggi: da un lato, i dipendenti non dipendono più dall'IT, ad esempio, i rappresentanti di vendita possono utilizzare strumenti SSA come Power BIper creare i propri report senza l'aiuto dell'IT o degli analisti dei dati per valutare i dati di vendita per regione.
Questa flessibilità accelera notevolmente il processo decisionale. Inoltre, l'uso indipendente dell'SSA promuove la propria alfabetizzazione dei dati. Un team L&D potrebbe analizzare in modo indipendente i tassi di turnover e sviluppare misure di fidelizzazione dei dipendenti.
Un esempio concreto di utilizzo nell'area dell'apprendimento e dello sviluppo è l'analisi dei sondaggi sulla soddisfazione dei dipendenti al fine di identificare chiaramente il potenziale di ottimizzazione.
Esistono vari strumenti SSA, ma è probabile che Microsoft Power BI e Salesforce Tableau siano i più popolari. Entrambi gli strumenti offrono interfacce utente intuitive che consentono agli utenti non specialistidi analizzare e visualizzare modelli di dati complessi dopo l'addestramento.
L'uso attivo dell'analisi self-service nei diversi reparti non solo rafforza l'autonomia dei reparti, ma promuove anche una cultura aziendale basata sui dati in cui le decisioni vengono prese sulla base di dati e fatti.
I dati sono la base migliore, se lo fai bene
Generazione, visualizzazione, integrazione e analisi dei dati: tutti questi componenti possono essere trovati in un sistema di gestione dei dati efficiente e ben posizionato. Anche se tutti i settori sono complessi a modo loro, vale comunque la pena dare un'occhiata più da vicino ai singoli componenti, strumenti e metodi per poter soddisfare in modo ottimale le proprie esigenze.
Il mondo dei dati sta cambiando rapidamente e il mantenimento della propria competitività e capacità di innovazione dipende in larga misura da una cultura e una strategia dei dati efficienti.
Qui troverai le cose più importanti a colpo d'occhio:
Passo dopo passo alla strategia dei dati
1) Iniziare con una solida pianificazione:
un approccio chiaramente strutturato alla raccolta dei dati è essenziale per una gestione efficiente dei dati. Che tu stia facendo affidamento sull'elaborazione del linguaggio naturale, sull'apprendimento automatico o sull'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale, i tuoi dati devono essere integrati, organizzati e facilmente accessibili. Questo è l'unico modo per creare una buona base per la catena del valore dei dati.
2) Qualità piuttosto che quantità:
la pulizia e la standardizzazione dei dati sono obbligatorie. Solo con dati puliti, accurati e aggiornati puoi essere sicuro che le tue analisi stiano offrendo il valore che desideri.
3) Utilizzare l'analisi:
gli strumenti e le tecniche moderne, dall'intelligenza artificiale nell'analisi dei dati alle dashboard nella visualizzazione dei dati, aprono possibilità completamente nuove. Ma non si tratta solo di tecnologia, si tratta anche di porre le domande giuste, trovare risposte mirate e trovare gli strumenti e i metodi giusti per le tue esigenze.
4) Agire in base ai dati:
le intuizioni basate sui dati sono buone, ma davvero preziose solo se vengono tradotte in azione. Con processi automatizzati e dashboard interattivi, puoi assicurarti che le informazioni ottenute confluiscano direttamente nella tua strategia aziendale e nei processi decisionali.
In tutte le fasi, l'attenzione dovrebbe essere sempre rivolta alla qualità, poiché dati di alta qualità sono come una solida base su cui può poggiare l'intera azienda.
Oltre all'utilizzo di strumenti adeguati in grado di apportare un reale valore aggiunto a diversi livelli, è importante instaurare una cultura dei dati sostenibile all'interno dell'azienda. Ciò può rafforzare la motivazione dei dipendenti e la fiducia nell'uso efficiente dei dati a lungo termine.
L'automazionedelle attività ripetitive alleggerisce inoltre il carico di lavoro dei dipendenti e apre allo stesso tempo spazio per una vera innovazione e una competitività a lungo termine basata su dati di alta qualità.
L'articolo originale appartiene a Cegos Integrata, scoprilo qui.
