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Cos'è il processo decisionale basato sui dati
Data di pubblicazione: 23 luglio 2024
Autore: Tim Mucci
Il processo decisionale basato sui dati (DDDM) è un approccio che enfatizza l'uso di dati e analisi anziché dell'intuizione per informare le decisioni aziendali. Implica l'utilizzo di fonti di dati come il feedback dei clienti, le tendenze di mercato e i dati finanziari per guidare il processo decisionale. Raccogliendo, analizzando e interpretando i dati, le organizzazioni possono prendere decisioni migliori che si allineano più strettamente agli scopi e agli obiettivi aziendali.
L'umanità genera oltre 402,74 milioni di terabyte di dati ogni giorno1 (link esterno a ibm.com). Questa abbondanza, se i dati vengono raccolti ed elaborati, consente alle aziende di prendere decisioni efficaci che servono agli obiettivi aziendali e forniscono esperienze clienti positive. Il processo decisionale basato sui dati consente alle aziende di generare insight e previsioni in tempo reale, ottimizzare le prestazioni e testare nuove strategie. Le decisioni così informate portano a una crescita e a una redditività sostenibili, mentre affidarsi all'istinto può portare al risultato opposto. I dati forniscono una solida base per prendere decisioni, riducendo l'incertezza e aumentando la fiducia.
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Le organizzazioni che adottano una cultura basata sui dati vedono vantaggi come una maggiore soddisfazione del cliente, una migliore pianificazione strategica e altro ancora.
Coinvolgimento e soddisfazione dei clienti
Un rivenditore online globale utilizza ampiamente i dati dei clienti per creare campagne di marketing mirate e migliorare il proprio motore di raccomandazione. L'analisi di questi dati consente all'organizzazione di creare esperienze di acquisto personalizzate e campagne di marketing altamente mirate.
Oltre a personalizzare i consigli sui prodotti, l'organizzazione utilizza i dati dei clienti per creare strategie di prezzi dinamici. Monitorando i prezzi della concorrenza, le tendenze del mercato e la domanda dei clienti in tempo reale, adegua i propri prezzi per rimanere competitiva e ottimizzare i ricavi.
Aumentare la customer retention
Un popolare servizio di streaming online utilizza i dati per personalizzare i consigli e ridurre l'abbandono dei clienti. La piattaforma utilizza grandi quantità di dati dei clienti, tra cui la cronologia delle visualizzazioni, le valutazioni e persino la quantità di tempo trascorso a guardare contenuti specifici per personalizzare le sue raccomandazioni. Questa personalizzazione si basa su sofisticati algoritmi che analizzano il comportamento degli utenti per suggerire contenuti in linea con le preferenze individuali.
L'organizzazione impiega diverse strategie per fidelizzare ulteriormente i clienti e ridurre il tasso di abbandono. Uno dei metodi più efficaci è il suo algoritmo di raccomandazione, che presenta continuamente agli utenti contenuti che corrispondono ai loro gusti. L'algoritmo consiglia cosa guardare dopo e personalizza anche la presentazione visiva dei titoli per attirare specificamente i diversi spettatori. Mantenendo gli utenti coinvolti con i contenuti che probabilmente apprezzeranno, riducono al minimo il rischio che gli abbonati annullino il loro servizio.
Pratiche aziendali proattive
L'analisi predittiva consente alle aziende di anticipare tendenze o sfide e di intraprendere azioni preventive. Gli istituti finanziari utilizzano algoritmi avanzati di machine learning (ML) per rilevare e prevenire le frodi. Un approccio proattivo alla lotta contro le frodi protegge i clienti dalle perdite finanziarie e aumenta la fiducia nell'organizzazione.
Le società di servizi utilizzano l'apprendimento automatico e l'analytics dei dati per prevedere con precisione i modelli di consumo energetico. Analizzare grandi volumi di dati in tempo reale implica lo sviluppo di un analytics predittivo che consideri fattori come l'ora del giorno, il giorno della settimana e i carichi energetici storici. Le organizzazioni possono utilizzare lo stesso processo nella produzione e nella supply chain per previsioni in tempo reale e su richiesta.
Migliore pianificazione strategica
L'analisi dei dati aiuta a formulare piani strategici realistici. Un marchio globale di caffè ottimizza la sua strategia di selezione dei siti utilizzando la tecnologia GIS (Geographic Information System). Questa tecnologia consente di analizzare i dati demografici locali, i modelli di traffico e altri dati pertinenti: questa strategia di selezione precisa dei siti si traduce in un miglioramento delle prestazioni e in un aumento delle vendite per i nuovi negozi.
Opportunità di crescita
I rivenditori di e-commerce che analizzano e comprendono le dinamiche di mercato e le preferenze dei clienti possono identificare segmenti di clienti non sfruttati e sviluppare prodotti e servizi innovativi per identificare nuovi mercati, segmenti di clienti e opportunità di prodotto.
L'approccio decisionale iterativo basato sui dati consente alle aziende di perfezionare le proprie strategie e di rimanere competitive in un ambiente in rapida evoluzione. Un importante servizio di streaming video utilizza l'analisi dei dati per informare alcuni aspetti del suo processo di creazione di contenuti e di espansione del mercato.
Gestione strategica dell'inventario
Un rivenditore multinazionale utilizza i dati per gestire il proprio inventario, in particolare in preparazione ai disastri naturali. Analizzando i dati storici sulle vendite, l'organizzazione ha scoperto che alcuni prodotti avevano registrato un aumento significativo delle vendite prima dell'arrivo di un uragano. Questa intuizione, derivata dall'estrazione di trilioni di byte di dati sulle vendite, ha permesso ai leader di immagazzinare quantità molto più elevate questi articoli in previsione delle tempeste per soddisfare la maggiore domanda dei clienti.
Inoltre, il rivenditore utilizza l'analisi predittiva per prevedere la domanda di vari prodotti in base a dati storici, modelli meteorologici e altri fattori esterni. Pertanto, l'azienda puo regolare dinamicamente i livelli di inventario per assicurarsi che gli articoli essenziali siano disponibili quando i clienti ne hanno bisogno. L'uso dei big data e dell'analytics si estende all'ottimizzazione delle operazioni della supply chain, in cui i dati in tempo reale aiutano l'azienda a gestire in modo efficiente i livelli di inventario nei negozi e nei centri di distribuzione.
Proteggersi dal bias
Le decisioni basate sui dati riducono al minimo i bias personali e salvaguardano l'obiettività. Un'azienda energetica con sede negli Stati Uniti ha implementato varie tecniche di eliminazione del bias come parte del suo processo decisionale. Ha istituito programmi per aumentare la consapevolezza dei bias cognitivi tra la sua leadership e i suoi dipendenti. Queste strategie proteggono diverse prospettive e certificano che le decisioni non sono influenzate da pregiudizi gerarchici o di conferma.
Best practice per un processo decisionale basato sui dati
Tutte le organizzazioni possono trarre vantaggio dall'adozione di sei passaggi per integrare le decisioni basate sui dati in tutta l'azienda. Adottando queste best practice, è possibile implementare strategie derivate dall'analisi dei dati e misurarne l'impatto.
- Definire gli obiettivi: questa fase consiste nell'articolare chiaramente gli obiettivi dell'organizzazione. Una volta definiti gli obiettivi, l'azienda può impegnarsi in modo mirato per raggiungerli.
- Identificare, preparare e raccogliere i dati: in questa fase, l'organizzazione stabilisce obiettivi chiari, determina le esigenze, valuta e prepara le fonti e quindi raccoglie e convalida sistematicamente i dati.
- Organizzare ed esplorare: qui i dati vengono strutturati per scoprire nuovi modelli, tendenze e insight preziosi. La pulizia dei dati ne protegge l'accuratezza e l'affidabilità. La visualizzazione aiuta a identificare modelli, anomalie e tendenze non immediatamente evidenti dai dati grezzi.
- Eseguire l'analisi dei dati: questa fase trasforma i dati grezzi in informazioni fruibili utilizzando varie tecniche e metodologie per scoprire modelli, correlazioni e tendenze che informano la strategia aziendale. Eseguendo l'analisi dei dati, le organizzazioni possono prendere decisioni strategiche e migliorare le prestazioni complessive.
- Trarre conclusioni: qui, i risultati chiave dell'analisi dei dati vengono esaminati e inseriti nel contesto aziendale corretto per formare informazioni e raccomandazioni attuabili. Le conclusioni pratiche portano ad azioni significative che favoriscono il successo aziendale.
- Implementare e valutare: questo passaggio finale è fondamentale per convalidare gli insight e misurare i risultati. I piani d'azione sono sviluppati a partire da raccomandazioni basate sui dati, le risorse sono assegnate e i progressi dell'iniziativa sono costantemente monitorati. I risultati vengono misurati in base a indicatori chiave di prestazione (KPI) predefiniti, vengono analizzati, viene raccolto il feedback e, sulla base di tali informazioni, vengono apportate le modifiche in un ciclo continuo di monitoraggio e miglioramento iterativo. Questa fase fornisce una base per apportare modifiche informate alle strategie e ai piani sulla base di prove empiriche e feedback.
Quando si implementa il processo decisionale basato sui dati, si presentano diverse sfide che le organizzazioni devono affrontare in modo efficace. Un problema significativo è quando si trascura la qualità dei dati. Dati di scarsa qualità possono portare ad analisi imprecise e a decisioni sbagliate, compromettendo il valore delle strategie basate sui dati.
In molte organizzazioni, i dati risiedono in sistemi e formati diversi tra i dipartimenti, il che rende difficile il consolidamento e l'analisi completa. L'implementazione di soluzioni di integrazione dei dati è essenziale per superare questo ostacolo e consentire un processo decisionale olistico.
Anche la mancata alfabetizzazione dei dati è un'altra sfida critica. I dipendenti potrebbero non possedere le competenze necessarie per interpretare e utilizzare i dati in modo efficace, provocando interpretazioni errate e decisioni non ottimali. Per massimizzare i vantaggi degli approcci basati sui dati, è fondamentale fornire una formazione continua e promuovere una cultura basata sulla cultura dei dati.
Anche fare troppo affidamento sui dati storici può essere problematico. Sebbene i dati passati siano preziosi, potrebbero non prevedere con precisione le tendenze future, soprattutto negli ambienti in rapida evoluzione. Bilanciare i dati storici con l'analytics in tempo reale e gli indicatori previsionali è essenziale per un processo decisionale pertinente e tempestivo.
Il bias di conferma può distorcere l'analisi dei dati. I decisori potrebbero interpretare selettivamente i dati per supportare nozioni preconcette, portando a risultati distorti. Incoraggiare l'analisi obiettiva e il pensiero critico aiuta a mitigare questo bias. Una sfida simile è anche una cattiva comunicazione delle informazioni: anche i dati più accurati possono essere inefficaci se non comunicati in modo chiaro e convincente alle parti interessate.
Trascurare la sicurezza dei dati comporta seri rischi. Proteggere i dati dalle violazioni e certificare la conformità alle normative sulla privacy dei dati è fondamentale per mantenere la fiducia ed evitare ripercussioni legali.
Tipi di analisi dei dati utilizzati nel processo decisionale basato sui dati
Le aziende possono trarre vantaggio dalla comprensione dei tipi di analytics aziendale che possono informare i loro processi decisionali.
L'analisi descrittiva mira a descrivere e riassumere i dati storici attraverso la loro aggregazione ed estrazione, fornendo informazioni sulle prestazioni passate. Questo tipo di analisi viene utilizzato per creare report mensili sulle vendite, sondaggi sulla soddisfazione dei clienti e analisi del traffico del sito web.
L'analisi diagnostica si concentra sulla determinazione del motivo per cui si sono verificati determinati eventi. Comporta la data discovery, l'estrazione e l'identificazione delle correlazioni per scoprire le cause principali di tendenze o incidenti, come cali delle vendite o impennate dei reclami dei clienti.
L'analisi predittiva prevede tendenze o risultati futuri basati su dati storici. Le aziende possono prevedere in modo più efficace le vendite e il comportamento dei clienti e gestire i rischi utilizzando modelli statistici, tecniche di machine learning e di previsione.
L'analisi prescrittiva fa un ulteriore passo avanti, raccomandando azioni basate sui dati. Questa tipologia combina l'analisi predittiva con algoritmi di ottimizzazione per suggerire la migliore linea d'azione, aiutando nell'ottimizzazione della supply chain, nelle strategie delle campagne di marketing e nelle decisioni di allocazione delle risorse.
L'analisi esplorativa viene utilizzata per scoprire modelli, relazioni o anomalie nei dati senza ipotesi specifiche. Le tecniche di visualizzazione dei dati, clustering e riduzione della dimensionalità aiutano a identificare nuovi segmenti di mercato, esplorare i dati demografici dei clienti e scoprire correlazioni inaspettate.
L'analisi inferenziale utilizza un campione di dati per fare inferenze su una popolazione. Utilizza test statistici come analisi di regressione, test di ipotesi e intervalli di confidenza ed è utile negli studi di ricerca di mercato, nei test dei prodotti e nelle indagini sulle preferenze dei consumatori.
L'analisi qualitativa si concentra su dati non numerici per comprendere concetti, opinioni o esperienze. Metodi come l'analisi dei contenuti, l'analisi tematica e il text mining vengono impiegati per analizzare il feedback dei clienti e il sentiment dei social media e per condurre interviste di ricerca di mercato.
L'analisi quantitativa analizza i dati numerici per quantificare le variabili e scoprire i modelli utilizzando analisi statistiche, modelli matematici e tecniche computazionali. Questo tipo di analisi è essenziale per la modellazione finanziaria, l'analisi delle metriche operative e la misurazione delle prestazioni.
L'analisi in tempo reale implica l'analisi dei dati man mano che vengono generati, fornendo insight immediati. Utilizzando streaming analytics, i dashboard in tempo reale e l'elaborazione degli eventi, le aziende possono rilevare le frodi, gestire l'inventario in tempo reale e monitorare il supporto clienti in tempo reale.
Per le organizzazioni che desiderano investire in strumenti decisionali basati sui dati, sono disponibili diverse tecnologie e piattaforme avanzate per aiutare a raccogliere, analizzare e utilizzare i dati in modo efficace.
Strumenti di business intelligence
Gli strumenti di BI forniscono funzionalità di visualizzazione dei dati che consentono agli utenti di creare dashboard interattive e condivisibili. Si collegano a più fonti di dati e sono ampiamente utilizzati per l'analisi dei dati.
Soluzioni di data warehousing
I data warehouse basati su cloud offrono scalabilità e flessibilità e supportano vari strumenti di integrazione e analytics dei dati.
Piattaforme di apprendimento automatico e AI
Queste piattaforme forniscono una suite completa di strumenti e servizi di machine learning, come AutoML, che consente agli utenti di creare modelli di machine learning personalizzati senza una vasta esperienza di codifica. Queste piattaforme offrono spesso ambienti di formazione basati su cloud e si integrano con vari servizi di analytics.
Strumenti di integrazione dati ed ETL (Extract, Transform, Load)
Questi strumenti aiutano le organizzazioni a gestire e trasformare i dati provenienti da diverse fonti in un formato unificato. Spesso supportano la governance dei dati e la gestione dei dati nel cloud per esigenze di integrazione complesse.
Analytics e visualizzazione dei dati
Questi strumenti offrono visualizzazioni dei dati e supportano l'indicizzazione associativa dei dati in modo che gli utenti possano scoprire insight nascosti. Possono anche connettersi direttamente ai database per consentire l'analisi e i report dei dati in tempo reale.
Framework di elaborazione dei big data
Esistono molti framework open source per l'elaborazione di big data. Le organizzazioni che devono utilizzare grandi quantità di dati dovrebbero prendere in considerazione una piattaforma che supporti l'elaborazione in batch e in streaming per aumentare la velocità e la capacità di gestire analytics su larga scala.
Strumenti di governance dei dati
Le piattaforme di governance aiutano le organizzazioni a gestire la qualità, la derivazione e la conformità dei dati. Forniscono strumenti per la gestione dei dati e dei metadati.
In un'organizzazione basata sui dati, diversi ruoli chiave nella data science sono essenziali per utilizzare i dati in modo efficace e creare una cultura basata sui dati. Oltre agli analisti di dati, ai data manager e ai data scientist, ci sono altri ruoli importanti che guidano un'organizzazione verso il successo nelle sue iniziative decisionali basate sui dati.
Gli ingegneri dei dati progettano, costruiscono e mantengono l'infrastruttura e i sistemi necessari per raccogliere, archiviare ed elaborare i dati. Gli ingegneri dei dati tutelano le pipeline di dati in modo che siano efficienti, scalabili e affidabili, consentendo un flusso di dati fluido da varie fonti alle piattaforme analitiche.
I Data Architect sono responsabili della progettazione e dell'implementazione dell'architettura complessiva dei dati di un'organizzazione. Creano progetti per i sistemi di gestione, in modo che i dati siano organizzati, integrati e accessibili.
Gli sviluppatori di business intelligence (BI) creano e gestiscono soluzioni di BI, come dashboard e sistemi di reporting. Trasformano i dati grezzi in approfondimenti significativi attraverso strumenti di visualizzazione, per aiutare gli stakeholder a prendere decisioni informate.
Gli ingegneri del machine learning sono specialisti che costruiscono, distribuiscono e mantengono i modelli di machine learning. Lavorano a stretto contatto con i data scientist per implementare algoritmi in grado di prevedere i risultati e automatizzare i processi decisionali.
Il Chief Data Officer (CDO) è un ruolo esecutivo che supervisiona la strategia e la governance dei dati di un'organizzazione. Garantisce che le iniziative sui dati siano in linea con gli obiettivi aziendali, gli standard di conformità e le best practice.
Il Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO) è un ruolo esecutivo che guida l'organizzazione attraverso le complessità dell'adozione dell'IA. Fornisce una leadership strategica e supervisiona lo sviluppo, la strategia e l'implementazione delle tecnologie AI.
Gli analisti di dati sono professionisti che analizzano e interpretano insiemi di dati complessi per fornire insight fruibili. Utilizzano metodi e strumenti statistici per identificare tendenze, modelli e correlazioni.
Gli amministratori di database (DBA) gestiscono e mantengono i sistemi di database . Proteggono i dati e garantiscono che siano archiviati in modo sicuro, sottoposti a backup regolari e recuperabili in modo efficiente. Gli amministratori di database ottimizzano inoltre le prestazioni del database e risolvono eventuali problemi relativi ai dati.
I responsabili della privacy dei dati devono garantire che le pratiche di trattamento dei dati siano conformi alle leggi e ai regolamenti sulla privacy. Sviluppano politiche e pratiche per proteggere le informazioni sensibili e mantenere la fiducia dei clienti.
Gli ingegneridelle operazioni AI/ML (MLOps) gestiscono l'implementazione, il monitoraggio e la manutenzione dei modelli di machine learning negli ambienti di produzione. Gli ingegneri MLOps garantiscono che i modelli funzionino in modo efficiente e vengano aggiornati in base alle esigenze.
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Note a piè di pagina
1 https://explodingtopics.com/blog/data-generated-per-day#how-much (link esterno a ibm.com)