5 modi per aumentare il valore aziendale grazie all'analisi

TI spieghiamo come creare immediatamente valore e coinvolgimento per i casi d'uso prioritari e proponiamo alcune storie di aziende che hanno raggiunto il successo grazie a questi metodi.

Nota dell'autore: in origine questo articolo è stato pubblicato su Forbes.

Molte organizzazioni hanno difficoltà a scalare l'analisi per renderla accessibile a ciascun dipendente e/o ricavare il massimo valore dagli investimenti nell'analisi. Inoltre, i volumi esponenziali di dati generati creano ulteriori complessità nell'aiutare i dipendenti a utilizzare i dati nel lavoro quotidiano.

Le organizzazioni investono migliaia di miliardi per essere sempre di più basate sui dati. Secondo McKinsey però, solo l'8% però riesce a dimensionare con efficacia l'analisi per generare valore con i dati disponibili. 

L'utilizzo efficace dei dati offrirà alla tua azienda molte opportunità di risoluzione dei problemi e di crescita. Per utilizzare e analizzare i dati nel modo migliore, i dipendenti devono poter accedere ai dati pertinenti per il loro lavoro, ma anche alla tecnologia e alle risorse che supportano la ricerca e la comprensione delle informazioni correlate. Questi elementi fondamentali permettono alle persone di lavorare meglio con casi d'uso per i dati e l'analisi efficaci, creando così valore per i clienti e gli stakeholder grazie a visualizzazioni, report o dashboard che aiutano ad affrontare sfide aziendali specifiche e a rispondere a domande immediate.

Se inizi in piccolo e crei immediatamente valore con dei casi d'uso per i dati e l'analisi, molte persone e molti team saranno incoraggiati ad applicare e sviluppare ulteriormente le risorse per soddisfare le loro esigenze. Di conseguenza il personale valorizzerà, adotterà e promuoverà l'uso dei dati, definendo così una cultura dei dati, per generare risultati positivi come la maggiore esplorazione e l'aumento della curiosità nei confronti dei dati, una migliore collaborazione e la possibilità di eliminare i silos, aspettative migliori in relazione alle attività correlate ai dati, la percezione che fiducia e responsabilità abbiano la stessa importanza e l'impegno nel ricavare valore dai dati.

In media, il 73,5% degli intervistati in aziende data-leading in tutto il mondo ha affermato di seguire sempre un processo decisionale basato sui dati, rispetto ad appena il 5,7% delle organizzazioni data-aware. 

Le aziende che sviluppano o migliorano la cultura dei dati investendo in risorse tecnologiche rafforzano le competenze nell'ambito dei dati e sviluppano l'infrastruttura che rende possibile il processo decisionale su larga scala con i dati, migliorando i comportamenti e le convinzioni nell'intera organizzazione. Leggi questo articolo di Forbes sul processo decisionale basato sui dati per ulteriori informazioni su come integrare i dati in molti flussi di lavoro aziendali.

Perché è importante che tutti possano lavorare con i dati 

In ogni organizzazione tutti dovrebbero utilizzare i dati per prendere le decisioni. Condividendo con i tuoi dipendenti i risultati positivi e i modelli di successo, contribuirai a diffondere e approfondire il coinvolgimento in azienda. Grazi all'analisi self-service intuitiva, i business user, ovvero coloro che non sono analisti qualificati, possono utilizzare i dati in modo specifico per il loro lavoro. Di conseguenza più persone potranno utilizzare i dati per ottimizzare e potenziare il processo decisionale, contribuendo alla diffusione dell'analisi e del processo decisionale basato sui dati in tutta l'azienda. 

Per il 4° anno consecutivo, oltre il 90% dei dirigenti (il 91,9% nel 2022) ha indicato la cultura come l'ostacolo principale [al diventare un'azienda basata sui dati]. Solo l'8,1% ritiene che le limitazioni tecnologiche costituiscano l'ostacolo principale.

Come generare valore immediato con l'analisi

Ti proponiamo cinque modi per creare immediatamente valore e coinvolgimento per i casi d'uso prioritari, favorendo così la redditività a lungo termine per la tua azienda. E le storie di alcune aziende che grazie a questi metodi hanno raggiunto il successo.

Per iniziare in pochi minuti a usare l'analisi, indipendentemente dal livello di competenze, visita la pagina Tableau Exchange, dove troverai estensioni per le dashboard, connettori e acceleratori utili per creare rapidamente casi d'uso e visualizzazioni per un gran numero di settori, reparti e applicazioni. 

1. Rendi disponibile l'analisi self-service. I tuoi dipendenti avranno gli strumenti e le capacità per rispondere alle proprie domande e per accedere più rapidamente alle informazioni. Potranno collaborare per essere certi che siano state concordate metriche e dimensioni personalizzate e che supportino gli obiettivi del loro team.

DTDC, un'azienda indiana che si occupa di distribuzione e logistica, ha usato Tableau per visualizzare i dati su una mappa e comprendere meglio il problema dei ritardi nelle consegne. Le informazioni sono state suddivise in base alla località, ai prodotti e a diversi parametri di servizio. Questi dati hanno aiutato l'azienda a raggiungere l'obiettivo di tornare in soli nove mesi ai livelli di redditività pre-COVID.

DTDC ha inoltre offerto a più team una visibilità dettagliata sulle consegne, in precedenza monitorate solo dal team operativo. La visibilità per tutti i manager ha consentito a più persone di monitorare le consegne e di prendere decisioni tattiche e strategiche volte a migliorare i risultati relativi al servizio. 

I manager ora possono esaminare ogni giorno le tendenze e ricavare informazioni utili per aiutare i team a individuare nuove fonti di entrate, offrendo al tempo stesso un'assistenza eccezionale ai clienti esistenti.


La dashboard dell'abbinamento delle funzioni di riconoscimento ottico del testo (OCR) di DTDC aiuta il personale a seguire le consegne e a migliorare il servizio, comprendendo le informazioni sul mittente e sul destinatario per ogni regione.

2. Definisci obiettivi specifici e fornisci i relativi KPI, per aiutare i team a misurare il successo. Con obiettivi ben articolati, i team possono creare rapidamente dei data asset specifici, come visualizzazioni interattive, per monitorare i processi aziendali fondamentali e per affrontare i punti decisionali essenziali rilevanti per la loro business line.

Emami, leader in India nel settore della cura della persona e dell'assistenza sanitaria, ha elaborato delle visualizzazioni su misura per monitorare le metriche finanziarie e operative. L'azienda, ad esempio, può visualizzare tutti gli ordini di acquisto a colpo d'occhio e approfondire l'analisi per esaminare quelli aperti da troppo tempo. Il team di Emami ha utilizzato Tableau anche per elaborare una mappa termica dei risultati dei diversi marchi, un data asset elaborato specificamente per aiutare gli utenti a capire quali, tra i loro marchi, generano la crescita maggiore. In questo modo l'azienda può fornire ai rivenditori consigli basati sui dati.

3. Metti l'analisi avanzata a disposizione di tutti con l'IA intuitiva. L'analisi predittiva può aiutare i dipendenti a prendere decisioni migliori, ora e in futuro. Mettendo a disposizione di tutti le capacità della data science, sempre più dipendenti potranno rispondere a domande complesse con l'analisi. 

E.ON, un gruppo attivo nel campo dell'energia con sede in Germania, utilizza Tableau per monitorare lo stato dei sensori negli impianti di cogenerazione. Adotta un sistema a griglia per monitorare decine di migliaia di componenti della rete in una singola mappa. Le informazioni fornite sono alla base della strategia di manutenzione predittiva dell'azienda, garantendo prestazioni ottimali. 

Il team IA di E.ON ha inoltre utilizzato Tableau per sviluppare un algoritmo facile da monitorare che consente di mappare i valori dei sensori in riferimento a un singolo "indice di salute". "Gli operatori non devono più stare seduti in una sala di controllo a fissare 20 schermi: possono monitorare tutto in un ambiente visivo unificato, dal vivo. Anche i colleghi che lavorano fuori dalla centrale elettrica possono monitorare le turbine, esaminando l'indice di salute sul loro iPad", ha spiegato Alexander Schaaf, Visual Analytics Engineer. 

4. Supporta lo sviluppo dell'alfabetizzazione e della fiducia nei dati in ambito lavorativo, investendo nella formazione del personale con corsi interni, programmi esterni e altro. L'alfabetizzazione dei dati sta rapidamente diventando una delle competenze che tutti i dipendenti (non solo i data scientist o gli analisti) devono avere, quindi è importante potenziare la maturità dell'analisi nella tua organizzazione e assegnare la priorità alla capacità di esplorare, comprendere e comunicare con i dati per tutti i dipendenti. In questo articolo di Forbes puoi trovare alcune linee guida utili per colmare le lacune nelle competenze relative ai dati: A Successful Path To Data Literacy And Analytics Maturity For All.

Per diffondere l'alfabetizzazione dei dati tra il personale e aumentare le competenze dei dipendenti, Zeotap, un'azienda che lavorando con i dati aiuta le altre aziende a comprendere i loro clienti e a prevederne i comportamenti, ha approfittato dei 90 giorni di formazione gratuita su Tableau e continua a svolgere regolarmente sessioni interne. Il team che si occupa dell'analisi lavora per scoprire le procedure consigliate nel suo campo e ricavare ispirazione dalla Visualizzazione del giorno

Diffondendo la distribuzione di Tableau in modo da includere i team commerciali, i dirigenti, i responsabili delle vendite e del marketing, sempre più persone possono accedere a informazioni più approfondite sulle vendite e sulle entrate, lavorando con i dati con dimestichezza e sicurezza crescenti. Anche i dirigenti di Zeotap possono comprendere meglio quali sono i prodotti e i segmenti più redditizi, per prendere decisioni più consapevoli sulle strategie di cross-selling e di up-selling.

5. Individuare per ogni reparto gli esperti specifici in grado di fornire un feedback rapido e garantire che i team dei dati e dell'analisi abbiano il contesto aziendale necessario per sviluppare dei data asset efficaci affinché tutti possano usarli e approfondire l'analisi.

JPMorgan Chase (JPMC) usa i dati per prendere decisioni strategiche importanti. Il team che si occupa delle operazioni di marketing analizza il percorso del cliente per orientare le decisioni sulla progettazione del sito web, dei materiali promozionali e dei prodotti, come l'applicazione Chase Mobile. Contemporaneamente i responsabili finanziari e i direttori di filiale analizzano i dati per migliorare la customer experience nei servizi bancari. 

Questi però non sono i soli dipendenti di JPMC ad aver acquisito esperienza specifica di settore. Anche i trader, gli analisti delle operazioni, il personale commerciale e i membri dei team responsabili del rischio e della conformità hanno tratto vantaggi dalle capacità delle API di Tableau, che supportano un'esperienza di analisi intuitiva insieme alle applicazioni aziendali esistenti.

Per rendere più accessibili i dati, l'ufficio IT ha rimosso le barriere per i gruppi aziendali offrendo a tutti, in azienda, l'accesso all'analisi self-service. Nel 2017 otto persone hanno formato 1.200 nuovi sviluppatori e analisti sulla piattaforma, suscitando interesse tra i dipendenti, fino a raggiungere i quasi 30.000 utenti attuali. 

Inoltre, da quando gli analisti dei team aziendali possono interrogare i dati con Tableau, JPMC ha ridotto i tempi del reporting manuale da mesi a settimane, risparmiando migliaia di ore lavorative e migliorando il processo decisionale grazie alla maggiore trasparenza. 

Comprendere i ruoli e le responsabilità nell'ambito dell'analisi con Tableau Blueprint

Scopri i possibili ruoli per i membri di un team di progetto interfunzionale (professionisti dell'IT/della BI, amministratori di Tableau, amministratori dei dati e creatori di contenuti) nel cercare di usare i dati con più efficacia in azienda. I team di progetto interfunzionali devono dedicarsi alla creazione e al mantenimento delle pratiche di analisi, alla gestione dei dati dell'organizzazione in conformità ai requisiti aziendali e/o normativi, alla pianificazione e all'implementazione di una piattaforma di BI e ad altre attività. Scopri il valore che i ruoli specifici possono offrire con Tableau Blueprint

La via da seguire

Le organizzazioni di tutto il mondo stanno valorizzando queste cinque priorità per aumentare il coinvolgimento nell'organizzazione e promuovere la cultura dei dati. Se i team imparano a prendere decisioni adottando una mentalità orientata ai dati, le aziende possono facilmente generare valore per tutti gli stakeholder. È fondamentale iniziare in piccolo e riconoscere i risultati positivi per motivare i dipendenti ad aderire al cambiamento e risolvere casi d'uso interessanti con i dati e le informazioni che hanno a disposizione. 

Ecco alcune risorse che possono aiutare la tua azienda a compiere il passo successivo.

Per indicazioni dettagliate su come la tua organizzazione può ottenere di più con una mentalità orientata ai dati, consulta il Manuale della cultura dei dati.

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1. Whitepaper di IDC, sponsorizzato da Tableau, How Data Culture Fuels Business Value in Data-Driven Organizations, doc. ##US47605621, maggio 2021.