Aziende data driven: 7 caratteristiche comuni

L’evoluzione dei processi aziendali significa anche la composizione di nuovi profili, basati su caratteristiche capaci di differenziare queste realtà in maniera netta. Da anni, infatti, si parla ormai di aziende “data-driven”, ovvero compagnie che adottano un approccio di analisi di dati, elaborazione e predizione. Non solo intuito e sensazioni per prendere le decisioni, ma fatti oggettivi, dimostrati e concreti.

Le aziende AI-Driven sono all’interno di pressoché ogni settore, con staff anche molto eterogenei a comporre l’organico. Tuttavia, si possono distinguere in tutte queste realtà 7 caratteristiche comuni, derivate dall’essere data-driven e che, se non possedessero, non potrebbero essere definite tali.

Le 7 caratteristiche: tutto ruota intorno ai dati

Includere i dati in ogni decisione

Se un approccio è basato sui dati, sarebbe impossibile che le caratteristiche non riguardino proprio questo punto. Le informazioni ottenute da questi parametri sono, infatti, un processo univoco a tutte queste realtà, elaborati per permettere la valutazione dei trend e la previsione delle azioni future.

Se il metodo classico è basato su delle roadmaps e lo sviluppo di soluzioni in un periodo piuttosto lungo, con valutazioni e routine di gruppo da sviluppare, includere l’analisi dei dati in ogni decisione e processo quotidiano può ridurre il tempo richiesto per interpretare quello che è successo e decidere in base alle previsioni, permettendo scelte più accurate e con delle basi concrete.

Dati in tempo reale

Mentre i costi del cloud-computing vanno riducendosi, l’interpretazione e l’elaborazione di dati in tempo reale diventa più possibile, permettendo a strumenti pensati per l’utilizzo da parte di utenti meno specializzati di mostrare più informazioni già rese facilmente leggibili.

Gli stessi dati possono essere mostrati a clienti e partner aziendali per mostrare il successo di un determinato approccio, o di un progetto in corso.

Archiviazione flessibile, per dati “pronti all’uso”

I sistemi di archiviazione flessibili, pronti all’uso, sono composti anche da modelli che possono includere l’AI-Forecast e dare ai tecnici un database di informazioni già calcolate autonomamente, su cui sviluppare soluzioni senza perdere il tempo di elaborare quei dati, ricavandoli da molte fonti diverse e archivi dispersi fra molti luoghi digitali e persino fisici.

I dati sono un prodotto da organizzare e tenere “in movimento”

Se per le aziende data-driven le informazioni sono così importanti, i dati diventano un prodotto a cui dedicare un team apposito, capace di organizzare e tenere aggiornati i parametri, mantenendoli in movimento. Questa dinamicità dei dati si verifica anche permettendo a più aziende di accedere a banche d’informazioni condivise, a disposizione di più compagnie e non solo da chi effettua in principio il data collecting.

I manager dei team di analisi dati come investimento efficiente

Nelle aziende data-driven, i manager dei team di analisi non sono una “spesa necessaria”, ma piuttosto un investimento per garantire il corretto svolgimento delle operazioni da parte dei membri e la risoluzione di qualsiasi problema possa insorgere, o incomprensioni fra i membri.

Condividere i dati su piattaforme di data-sharing per progetti data-driven

In maniera simile al considerare i dati come prodotti, si stanno creando piattaforme di data-sharing, dove con sottoscrizioni gratuite oppure a pagamento vengono forniti dati elaborati e pronti per essere utilizzati in progetti data-driven, come quelli basati sull’AI Prediction nel marketing, oppure nella previsione di fluttuazioni di resa aziendale, o persino di mercati azionari.

Sistemi automatizzati di archiviazione dati proteggono la privacy e conservano le informazioni a lungo termine

In sistemi di archiviazione automatizzati e gestiti da professionisti, il grande problema della privacy viene meno, in quanto vengono implementati degli script per soddisfare i requisiti delle regolamentazioni dei luoghi in cui i dati vengono raccolti e distribuiti, come ad esempio il GDPR.
I backup pianificati con sistemi di recovery veloci, che sfruttano le nuove tecnologie, assicurano la resilienza dei dati, permettendone la sicura conservazione a lungo termine

Conclusione: un sommario

Queste 7 caratteristiche sono condivise da pressoché ogni azienda basata sull’analisi e l’utilizzo dei dati. Come appare evidente, i parametri utilizzati per raccogliere le informazioni diventano di vitale importanza, creando una connessione costante fra ciò che è già stato immagazzinato e magari persino elaborato dai sistemi di data analysis, con quello che è previsto per il futuro.

Mentre la transizione all’industria 4.0 è sempre più strutturata e costante, sono le aziende che sanno leggere le nuove necessità e i nuovi strumenti a disposizione ad avere il vantaggio sul campo.
Tutto ciò che occorre è saper cogliere l’occasione e non lasciarsi spaventare da quello che è, a tutti gli effetti, un’ottimizzazione del lavoro su tutta la linea, capace di ridurre i rischi decisionali e migliorare la resa dei dipendenti, rendendo i loro compiti più semplici.