L’utilizzo dei dati a supporto dei processi decisionali sta cambiando le prospettive di business di tante aziende, soprattutto le più grandi. Tuttavia, non si può ancora parlare di un vero cambio di rotta rispetto alla ormai datata Business Intelligence. Difatti, solo nel 6% delle grandi realtà aziendali la Data Science è alla base delle decisioni strategiche.
Nonostante la tecnologia lo permetta, infatti, lo status di impresa data-driven è ancora poco diffuso e gran parte del patrimonio di dati prodotti all’interno delle organizzazioni rimane addirittura inesplorato.
Per sfruttare al meglio le informazioni occorre sviluppare sia una cultura pervasiva del dato all’interno del perimetro aziendale sia una vera e propria Data strategy, basata su tecnologie di analytics predittivi e prescrittivi.
Per poter parlare di Data-driven culture, in sintesi, è necessario connettere gli algoritmi e le persone: sono queste le indicazioni che emergono dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano, i cui risultati di ricerca sono stati presentati questo novembre a Milano.
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Il Data Strategy Index
Lo studio del Politecnico scatta una fotografia precisa dello status quo a livello italiano dal punto di vista della Data-driven culture, analizzando il panorama produttivo, per la prima volta, attraverso un indice di maturità digitale: il Data Strategy Index. Alla survey del Politecnico hanno risposto 578 imprese, 1.001 lavoratori e 712 start-up.
Emerge uno scenario frastagliato: solo il 15% delle grandi aziende può dirsi avanzato rispetto ai parametri analizzati, a fronte di un 67% (in totale) di realtà che, a vari livelli, guardano alla cultura del dato con interesse o sperimentano senza avere ancora raggiunto la piena capacità di sfruttare le proprie informazioni. La survey rivela anche che il 18% del campione studiato è composto da organizzazioni del tutto immature.
Le 3 dimensioni dell’analisi e gestione del dato
Quanto è diffusa la cultura dei dati all’interno delle aziende? Nonostante le difficoltà dello scenario globale, o proprio per farvi fronte, nel 2022 le imprese italiane stanno mostrando grande interesse per gli Advanced Analytics, dunque per la Data science. Dal 2020 al 2022, il 65% delle grandi realtà d’impresa hanno avviato almeno una sperimentazione; nel biennio precedente si era mosso in questo senso solo il 54%. Sperimentare, però, non è di per sé indice di maturità in tema di data-driver culture.
Il team di ricercatori del Politecnico, infatti, ha analizzato le organizzazioni in base a tre dimensioni della gestione del dato:
- Business Intelligence & analytics descrittivi – strumenti e competenze di base per una Business Intelligence pervasiva;
- Data Management & Architecture – strumenti, competenze e processi per la gestione tecnologica, integrazione dei dati e governo del patrimonio informativo;
- Data Science – attività che contemplano analisi predittive e di ottimizzazione a partire dall’analisi dei dati.
In base a queste valutazioni, il panorama delle realtà produttive italiane si suddivide in cinque categorie di aziende: le “avanzate” (15%), le “prudenti” (22%), che si stanno avvicinando all’utilizzo della Data Science e comunque gestiscono bene le informazioni e la loro qualità; le “intraprendenti” (30%) lanciate verso l’utilizzo degli Advanced Analytics pur presentando ancora carenze dai punti di vista della gestione e del governo dei dati; le realtà “ai primi passi” (15%), per le quali la priorità rimane la Business Intelligence e l’utilizzo pervasivo di strumenti di Data Visualization & Reporting avanzati; infine le “immature”, nelle quali le decisioni strategiche non sono affatto guidate dai dati e che fanno ancora largo utilizzo di fogli elettronici.
Se pur con qualche difficoltà in più rispetto alle imprese di grandi dimensioni, anche le PMI mostrano l’intenzione di farsi guidare dai dati: il 55% delle piccole e medie aziende coinvolte, infatti, ha già investito in ambito Data Management & Analytics nel 2022 o ha programmato di farlo entro la fine dell’anno. Rispetto ai tre parametri del Data Strategy Index, l’ambito di maggiore interesse è il Data management & Architecture: il 64% delle medie imprese e il 47% delle piccole aspira a integrare i dati interni provenienti da diverse funzioni aziendali.
Meno marcata è la propensione verso la Data Science, che richiede maggiori competenze per lo sviluppo delle analisi predittive. Rispetto agli scorsi anni, comunque, la forbice tra piccole e medie imprese si sta riducendo.
Il nodo delle competenze
Benché il 52% delle aziende sia convinta del fatto che l’adozione della Data Science e della sua più recente evoluzione, la Data Strategy, ricoprano un ruolo diretto a supporto delle decisioni strategiche, lo sviluppo della cultura del dato e l’utilizzo di Advanced Analytics sono ostacolati dalla difficoltà di trovare e trattenere figure professionali specializzate. Il problema è sentito a livello internazionale.
Solo il 34% delle aziende coinvolte nella survey nega che vi sia un problema a livello di recruiting, mentre il 39% del campione giudica “elevata” la difficoltà di reperire personale adeguato.
Qualsiasi sia la percezione delle aziende, è un fatto rilevante che l’88% delle imprese non abbia una figura executive di riferimento, a cui è attribuita la responsabilità dei dati; nel 9% delle aziende rimanenti è il CIO a occuparsene e solo nel 3% dei casi è presente un Chief Data Officer o un Chief Data & Analytics Officer.
Nella maggior parte delle realtà non tutti i dipendenti sono coinvolti e correttamente formati sulla gestione e valorizzazione dei dati, persino laddove non si parli ancora di Advanced Analytics, ma solo di Business Intelligence e Analytics esclusivamente descrittivi.
Affinché la cultura del dato possa svilupparsi e portare l’organizzazione al pieno sfruttamento del proprio patrimonio di informazioni, invece, è necessario che il data product management tenda al coinvolgimento di tutti i potenziali utilizzatori interni all’impresa.
