Gestione e analisi dei dati per il Business aziendale

L’informatizzazione diffusa e una nuova cultura dell’informazione hanno favorito la collezione e l’analisi dei dati in azienda, con una traiettoria di sviluppo che vede i dati rappresentare uno degli asset più importanti. I modelli di gestione e analisi si sono evoluti nelle potenzialità ma non ancora completamente nelle singole realtà operative che, a volte indipendentemente dalle dimensioni e dagli ambiti economici di riferimento, permangono nell’utilizzo di alcuni macro-approcci, quali quelli orientati agli applicativi, orientati ai dati o guidati dai dati. 

Abbiamo approfondito il tema con Paolo Mariani, Professore Ordinario di Statistica Economica presso l’Università degli Studi di Milano Bicocca e docente di 24ORE Business School.

Dal Report tradizionale all'approccio Data-Driven

L'attività di reportistica ha rappresentato nel tempo una grande innovazione diventando una delle attività più importanti in azienda e contribuendo anche al modello di comunicazione e di conoscenza.  Con questo approccio le aziende trattano i dati come blocchi di informazione pre-organizzati da ruotare all'interno di uno schema definito. Non sono particolarmente dettagliati, con riferimento alla loro costruzione e non sempre consentono di mettere in relazione le variabili tra di loro. Il modello si presenta univoco e guidato dall'azienda, anche con riferimento alle forme tabellari, alle modalità di rappresentazione, di condivisione e alla scelta di un modello elaborativo basato fondamentalmente su analisi di tipo descrittivo. I dati sono il più delle volte orientati agli applicativi.

L’orientamento ai dati trova nell’approccio multidimensionale e nell’organizzazione secondo direttrici, che consentono l'estrazione di dati opportunamente collezionati all'interno di repository, il suo modello. Le aziende che oggi lavorano con una struttura di questo tipo hanno al loro interno soluzioni ERP (Enterprise Resource Planning) e sistemi di CRM (Customer Relationship Management). Si sono dotate di un Data Warehouse, che implicitamente stabilisce le regole della generazione dei dati successivi, e di fatto li rende meglio comparabili e gestibili all'interno dell'azienda. L'informazione è generata riuscendo a mettere in relazione data set diversi ma collegati, ad esempio da una chiave univoca, attraverso tecniche di analisi più sofisticate.

Sono ancora poche le aziende che hanno all'interno le competenze e le capacità per costruire l'informazione aggregando dati che abbiano formati e dimensioni diversi. Il dato non è sempre rappresentato con un numero, può essere di tipo testuale, in formato audio, video, immagine, connettere insieme tutte le informazioni contenute al loro interno non rappresenta un compito facile. Si tratta di scavare nei dati per trovare relazioni e indicazioni a fini decisionali. I dati complessi non sono solo tanti, ma anche con elevata velocità di produzione e varietà, sono i Big Data. Ad ospitare questo approccio Data Driven è il Cloud, architettura decentrata e spesso non-proprietaria, che consente di utilizzare diverse tipologie di risorse, emergono concetti come quello di Data Lake, dove è possibile acquisire dati dai diversi sistemi e centralizzarli. A trattare questi dati concorrono le applicazioni statistiche più avanzate.

La centralità del dato autoprodotto dall’azienda ha rappresentato uno dei cardini per la gestione e l’analisi degli stessi. Oggi il percorso che si delinea è quello di una sua posizione importante nei contenuti ma marginale nelle dimensioni e nelle relazioni analitiche che portano all’informazione. Il patrimonio digitale sarà sostanzialmente generato e gestito al di fuori dell’azienda.