Utilizzare i dati in modo corretto è fondamentale per prendere decisioni informate che siano coerenti con la strategia aziendale complessiva

Qlik presenta i nuovi servizi di Data Literacy as a Service

È fondamentale che le organizzazioni di tutte le dimensioni possano prendere decisioni in tempi brevi. Uno studio di McKinsey and Co ha evidenziato che le aziende che “prendono buone decisioni velocemente, le eseguono rapidamente … vedono tassi di crescita e/o rendimenti complessivi più elevati dalle loro decisioni”.

Tuttavia, per raggiungere questo obiettivo, le aziende devono superare diversi potenziali problemi, che, se non affrontati, potrebbero costare milioni di dollari in opportunità perdute e costi aggiuntivi. Come si verifica questo e cosa succede?

L’impatto di una scarsa data literacy

Fondamentalmente si tratta di una mancanza di comprensione reale di come i dati possono essere letti e utilizzati. La capacità di farlo correttamente è nota come data literacy, vitale in un mondo definito da enormi volumi di informazioni. Infatti, uno studio condotto da un professore della Wharton School e da IHS Markit, e commissionato da Qlik, ha identificato un miglioramento tra il tre e il cinque per cento del valore aziendale per le aziende con un accesso ai dati pervasivo, competenze e una cultura che consente di prendere decisioni basate sui dati.

Quindi, cosa succede quando le organizzazioni non sono alfabetizzate ai dati? Lottano per consentire un processo decisionale dinamico, il loro potenziale è ostacolato da alcune delle seguenti questioni:

  • Dati non corretti: Se i dati sono sbagliati a un certo livello, è più probabile che anche le decisioni che ne derivano siano sbagliate. Potrebbe essere una mancanza di standardizzazione nelle definizioni dei dati o nel calcolo utilizzato per una misura, o potrebbe essere dovuto al fatto che i responsabili delle decisioni non hanno accesso ai dati giusti; qualunque sia la ragione, il risultato è un dato impreciso o non attendibile.
  • Analisi costruite in modo errato: Se non si sa leggere correttamente qualcosa, è improbabile che si riesca a capirne il vero significato. Strettamente legato a dati non corretti è il problema dell’analitica costruita in modo errato, per cui gli individui e le organizzazioni che non sono alfabetizzati ai dati hanno più probabilità di utilizzare analytics e visualizzazioni di quanto sarebbe ideale fare come parte del loro processo decisionale. Ciò può avere un impatto significativo quando l’analisi sbagliata porta le organizzazioni a orientare comportamenti e prestazioni senza un impatto positivo sugli obiettivi generali. Infatti, nella maggior parte dei casi, finisce per danneggiare l’organizzazione. Ad esempio, un rivenditore che vuole monitorare le performance in più punti vendita potrebbe inavvertitamente creare una cultura in cui le singole filiali cannibalizzano la base dei clienti, portando ad un calo delle vendite.
  • Interpretazioni errate: Alcuni problemi non riguardano tanto i dati e il modo in cui vengono presentati, quanto piuttosto il sapere come diversi gruppi prendano le decisioni. Nella maggior parte delle organizzazioni, un team potrebbe essere responsabile della costruzione di analisi e visualizzazioni per un altro gruppo che deve usarle per prendere decisioni. Se la data literacy, i pregiudizi inconsci o i processi decisionali di quest’ultimo non sono considerati quando si costruiscono le analisi e le visualizzazioni, o non sono inseriti nel contesto giusto, le informazioni possono essere male interpretate e si possono trarre conclusioni e intuizioni sbagliate.
  • Fidarsi ciecamente dei dati, o seguire semplicemente il proprio istinto: Le decisioni migliori vengono dall’incorporare un mix di conoscenza, intuizione e dati affidabili. Concentrarsi solo su un elemento a scapito degli altri non è una scorciatoia per le decisioni migliori, anche solo guardando i dati. Con il giusto equilibrio, gli eventuali problemi dei diversi elementi sono minimizzati. Per esempio, se l’intuizione dice che qualcosa non va bene, questo può essere usato come un segno per guardare di nuovo ciò che si sa e ciò che i dati dicono. Allo stesso modo, se l’intuizione e la conoscenza dicono una cosa, ma i dati dicono qualcos’altro, è un’indicazione che qualcosa è sbagliato e dovrebbe essere rivisto.

Come le organizzazioni possono migliorare

Questi sono i sintomi della mancanza di data literacy. Per le organizzazioni che non capiscono veramente come utilizzare i dati in modo efficace, questi portano a processi decisionali inefficaci, a decisioni errate e, in ultima analisi, ad un impatto sulle prestazioni dell’azienda.

Come è possibile evitarlo?

Le aziende devono iniziare a migliorare la data literacy di tutti coloro che hanno a che fare con dati analytics, e prendono decisioni. Questo deve riguardare la comprensione dei principi fondamentali e il modo di leggere i dati: come lavorare con i dati e analizzarli correttamente, piuttosto che seguire ciecamente ciò che dicono.

Hanno anche bisogno di adottare una strategia di analisi e di dati, di avere chiaro ciò che vogliono ottenere e di utilizzare l’analisi a supporto. Dire semplicemente che i dati informeranno ogni decisione non è una strategia – come per ogni approccio, deve essere allineato con gli obiettivi aziendali generali.

È anche vitale che sfruttino un processo sistemico e sistematico per prendere decisioni data-based. È solo così facendo che possono garantire che le ragioni per prendere decisioni e il modo in cui vengono prese siano coerenti e possano essere scalate in modo efficace in tutta l’organizzazione.

Tutto ciò si lega alla creazione e all’evoluzione di una cultura che abbraccia sia la data literacy che il processo decisionale. In questo modo, l’utilizzo dei dati diventa effettivamente radicato nelle operazioni dell’organizzazione e i decision maker sono ritenuti responsabili quando non incorporano i dati.

Curare i sintomi per un miglior processo decisionale

La quantità di dati con cui le organizzazioni devono avere a che fare non diminuirà. Mentre il ritmo della crescita dell’informazione ha superato la capacità delle imprese di farvi fronte fino, investire in data literacy è vitale. È l’unico modo per curare i sintomi della mancanza di una cultura decisionale data-based, per evitare le insidie e per aiutare le aziende a sfruttare le opportunità offerte dall’uso corretto dei dati.

A cura di Kevin Hanegan, Chief Learning Officer at Qlik