Perché è Difficile per le Organizzazioni Prendere Decisioni Basate sui Dati? Sfide e Soluzioni

Introduzione

Chi lavora nel settore della strategia dei dati conosce bene le sfide quotidiane. Immaginate questa scena: è lunedì mattina, siete tornati al vostro desk dopo aver mandato giù l’ennesima tazzina di caffè della (lunga) mattinata. Il vostro team si sta preparando per la riunione settimanale in cui si discutono le performance basate sui dati raccolti durante la settimana. I dashboard sono pronti, ma non appena iniziano le discussioni, emergono i primi problemi.

Il problema reale, però, non è discutere sui dati, ma prendere decisioni di pancia senza giustificazioni oggettive. "Dobbiamo cambiare la direzione del prodotto perché sento che non sta funzionando!" esclama il direttore, senza alcun dato a supporto. Questo tipo di approccio oltre a portare a decisioni sbagliate può portare ad una perdita di fiducia nel processo decisionale che invece invece di essere basato sui dati si basa sulle sensazioni di “pancia”.

Problemi Comuni

Paralisi nell'Analisi

Durante la riunione, emergono subito delle divergenze. I dati raccolti non sono coerenti, alcuni set di dati mostrano tendenze positive, mentre altri indicano un declino. "È solo un problema di stagionalità, il prossimo trimestre andrà meglio" dice un collega. Un altro ribatte: "I dati mostrano un incremento grazie all'ultimo aggiornamento, ma dobbiamo approfondire per capire meglio". Questo tipo di disaccordi rallenta il processo decisionale, creando una paralisi nell'analisi​.

Dati Storici vs. Tendenze Future

I dati storici spesso non riescono a prevedere accuratamente le tendenze future, soprattutto se si impiegano tecnologie come l'AI e il machine learning. Queste tecnologie possono sì analizzare grandi quantità di dati per identificare modelli e fare previsioni, ma hanno un limite intrinseco: i dati storici utilizzati per addestrare i modelli potrebbero non riflettere i cambiamenti presenti e futuri nel comportamento degli utenti e nelle dinamiche di mercato.

Rumore di Fondo nei Dati

Fattori come stagionalità, campagne pubblicitarie e lanci di prodotti concorrenti possono introdurre rumore, rendendo difficile ottenere una visione chiara e precisa. Questo rumore può distorcere i risultati delle analisi, portando a decisioni basate su dati inaccurati​​.

Problemi di Sicurezza e GDPR

Inoltre, non possiamo semplicemente mettere tutti i dati "nel frullatore". Esistono tematiche di sicurezza e normative come il GDPR che richiedono la conformità e impediscono il trattamento superficiale dei dati. Ad esempio, la pseudonimizzazione e altre tecniche di sicurezza sono fondamentali per procedere con l’analisi evitando data breach e al contempo garantendo la privacy degli utenti​.

Alternative

Intuizione Rapida

In risposta a questi problemi, alcuni propongono un approccio basato sull'intuizione netta per decisioni rapide: "Abbiamo bisogno di rispondere rapidamente alle dinamiche del mercato". Questo approccio può essere vantaggioso a breve termine, specialmente in settori particolarmente dinamici. Un approccio intuitivo, coadiuvato da una solida preparazione, consente ai manager di rispondere immediatamente senza attendere analisi complete, sfruttando l'esperienza accumulata per prendere decisioni.

Approccio Data-informed

Altri suggeriscono di bilanciare la mera intuizione con i dati: "Dobbiamo usare i dati come guida, ma non possiamo ignorare l'esperienza e il feedback qualitativo degli utenti". Combinando analisi quantitative con feedback qualitativi, il team può ottenere una visione più completa e umanizzata delle esigenze dei clienti, ad esempio. Ponderare i dati con l'intuizione riduce i rischi, validando le decisioni basate sull'esperienza con dati concreti. Questo approccio equilibrato consente una comprensione più profonda delle motivazioni dei clienti e promuove un ciclo di miglioramento continuo, migliorando la soddisfazione e l'efficacia delle decisioni.

Soluzioni

Investire nella Qualità dei Dati

Per affrontare i problemi di qualità dei dati, le organizzazioni devono investire in sistemi di gestione della qualità dei dati. Questo include audit regolari e sviluppo di percorsi di miglioramento continui per garantire l'accuratezza e l'affidabilità dei dati utilizzati per le decisioni.​

Strategie di Gestione del Cambiamento

Superare la resistenza al cambiamento richiede strategie di gestione del cambiamento efficaci. È fondamentale comunicare i benefici delle decisioni basate sui dati e coinvolgere i dipendenti (a livello interfunzionale) nel processo per creare una cultura aziendale più ricettiva​​.

Soluzioni per Integrazioni “Senza Problemi”

L'integrazione dei dati tramite tecnologie avanzate può migliorare il flusso di informazioni tra sistemi e dipartimenti, ma è irrealistico pensare che esista un unico contenitore in grado di orchestrare perfettamente dati eterogenei. La naturale varietà di formati, protocolli e strutture dei dati tra i diversi sistemi rende necessaria ed al contempo complessa l'integrazione. Inoltre, la scalabilità, la sicurezza e la conformità presentano ulteriori sfide che non possono essere risolte da una sola soluzione. Pertanto, è fondamentale adottare un approccio flessibile e modulare, utilizzando una combinazione di strumenti specifici per affrontare le diverse esigenze di integrazione.

Programmi di Formazione e Sviluppo delle Competenze

Le organizzazioni inoltre dovrebbero prevedere programmi di formazione continui e specifici per migliorare le competenze esistenti relative allo sviluppo o all’utilizzo di strumenti per l’analisi e l’interpretazione dei dati. Collaborare con soggetti esterni specializzati può aiutare nel progettare, realizzare ed implementare il programma adatto per lo sviluppo delle competenze necessarie​​.

Conclusione

Pur essendo cruciale, l'approccio data-driven deve essere bilanciato con l'intuizione. Riconoscere i limiti dei dati e sapere quando fare affidamento sull'intuizione può portare a decisioni creative, innovative ed efficaci. Adottare un approccio che integra dati quantitativi e qualitativi può aiutare a superare le sfide e a creare prodotti che soddisfano meglio le esigenze degli utenti.

In un contesto in cui le decisioni basate sui dati possono essere ostacolate da problemi di qualità dei dati, resistenza al cambiamento, costi elevati e requisiti di conformità al GDPR, è essenziale che le aziende sviluppino competenze analitiche solide e investano in sistemi di gestione della qualità dei dati. Solo così possono davvero sfruttare il potenziale dei dati per guidare l'innovazione e la crescita. L'adozione di tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale e il machine learning può ulteriormente potenziare le capacità di analisi, permettendo alle aziende di rispondere ed adattarsi più efficacemente ai molteplici cambiamenti del mercato​​.