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L’era del data-driven decision-making: introduzione al concetto

Indice.

Grazie alla business intelligence moderna, le aziende si avvicinano sempre più alla comprensione dell’importanza del processo decisionale data-driven basato sui dati, in tutti i dipartimenti e ruoli. Questo consiste nel ricorso a elementi concreti, dati effettivi e metriche per orientare le decisioni dell’azienda in modo coerente con i suoi obiettivi. Per le organizzazioni caratterizzate da una cultura interna che promuove il pensiero critico, è necessario che il processo decisionale data-driven diventi una prassi.

Cos’è l’analisi dei dati e perché è importante

L’analisi dei dati è il processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione dei dati finalizzato alla scoperta di informazioni utili per prendere decisioni informate o data-driven. Si tratta di un elemento sempre più importante nel contesto attuale, caratterizzato da una vera e propria esplosione dei dati. E in questo contesto, l’arrivo dell’intelligenza artificiale (AI) ha rivoluzionato il campo dell’analisi dei dati, permettendo nuove modalità, maggiore possibilità di automatizzare le azioni e riduzione dei margini di errore, migliorando l’accuratezza e l’efficienza.

Storia ed evoluzione dell’analisi dei dati

Forse non immaginerete che l’analisi dei dati ha una lunga storia, risalente almeno al XVII secolo, quando si utilizzavano tabelle e grafici per visualizzare i dati in vari ambiti.

L’introduzione dei computer e dei software di analisi ha accelerato tale processo e ha permesso di gestire grandi quantità di informazioni. L’AI è nata negli anni ’50 ed stata introdotta nel campo dell’analisi dei dati negli anni ‘80, con l’uso di appositi algoritmi di machine learning. Oggi, l’analisi dei dati e l’AI sono strettamente interconnessi, grazie al ricorso a tecnologie avanzate come l’apprendimento profondo e l’elaborazione del linguaggio naturale.

Quali sono le competenze sfruttate nell’analisi dei dati?

Allo scopo di divenire data-driven, molte aziende stanno sviluppando varie competenze relative ai dati, alla flessibilità di analisi e alla community. Vediamo le principali conoscenze e capacità utilizzate a questo proposito:

  • conoscenze statistiche e matematiche mirate, per analizzare i dati,
  • competenze informatiche per l’uso di software e strumenti di analisi,
  • competenze di business per l’interpretazione dei dati e la presa di decisioni informate,
  • competenze di AI per l’uso di algoritmi di machine learning e l’elaborazione del linguaggio naturale.

Vantaggi legati al rischio e alla logica di funzionamento del cervello

L’analisi dei dati permette di ridurre il rischio, prendendo decisioni basate sui dati e non su intuizioni o supposizioni. Aiuta a superare i limiti della logica umana, che può essere soggetta a errori e pregiudizi. Può supportare la creatività e l’innovazione, fornendo informazioni nuove e inaspettate. Si basa sul pensiero scientifico, che prevede l’osservazione, l’ipotesi, l’esperimento e la verifica e può essere utilizzata per testare ipotesi e verificare teorie, migliorando la qualità delle decisioni. Inoltre, può essere utilizzata per monitorare e valutare l’efficacia delle strategie, apportando modifiche e miglioramenti.

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L’approccio data-driven

Cosa significa quindi avere un approccio data-driven? Vuol dire prendere decisioni basate sui dati, utilizzando l’analisi per supportare i processi strategici e decisionali. Questo approccio oggi sta trasformando le industrie e migliorando l’efficienza, la qualità e la competitività di molti settori.

Vantaggi dell’approccio data-driven

Tra i principali vantaggi del ricorso a questo tipo di approccio ci sono:

  • il miglioramento dell’efficienza. L’analisi dei dati può automatizzare i processi e ridurre il tempo dedicato alle attività manuali;
  • il miglioramento della qualità. L’analisi dei dati può fornire informazioni più accurate e affidabili, supportando la presa di decisioni informate;
  • il miglioramento della competitività. L’analisi dei dati può fornire un vantaggio competitivo, consentendo di anticipare le tendenze e di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato.

Case study ed esempi pratici

Prendiamo come primo esempio un’azienda di abbigliamento che utilizza l’analisi dei dati per prevedere le tendenze di mercato e determinare la produzione di capi di abbigliamento. Senza supporto di logiche data-driven, l’impresa si affida alle intuizioni e alle esperienze dei designer, che possono essere soggetti a bias ed euristiche. Con il supporto di logiche data-driven, invece, l’azienda è in grado di identificare le tendenze di mercato, definire in maniera molto più accurata il sentiment di un segmento di clientela, comprendere quantitativamente i trend di prodotto specifici, informazioni determinanti per definire meglio cosa produrre, come produrre e ridurre il rischio di invenduto.

Come secondo esempio prendiamo in considerazione un’azienda di servizi finanziari che utilizza l’analisi dei dati per valutare il rischio di credito e stabilire i tassi di interesse. Senza il supporto di logiche data-driven, si affida unicamente alle valutazioni dei crediti basate su informazioni limitate e soggettive. Grazie alle logiche data-driven, invece, può valutare il rischio di credito, determinare i tassi di interesse e ridurre la possibilità di incorrere in casi di insolvenza.ù

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Euristiche, bias, correlazioni e nessi di causalità

L’analisi dei dati può aiutare a identificare e a ridurre i bias, le fallacie logiche, le euristiche, le errate correlazioni e i nessi di causalità. Questi sono concetti chiave nell’analisi dei dati e nella presa di decisioni basate sui dati. Vediamoli nel dettaglio.

Bias

I bias sono distorsioni nella percezione e nella valutazione delle informazioni, che possono influenzare la presa di decisioni. Possono essere causati da fattori come l’esperienza, le aspettative, le emozioni e le credenze e sono considerati come euristiche inefficaci.

Un esempio di bias è il “Zero Risk Bias”, la tendenza a preferire una situazione priva di rischi. Questa risposta psicologica alle proprie paure, se applicata all’organizzazione, è una strategia estremamente dispendiosa, che tutela l’analista ma espone a costi eccessivi l’organizzazione.

Un esempio di bias cognitivo, invece, è il bias di conferma, che si attua nel momento in cui si prendono in considerazione e si mettono in evidenza solo notizie o pareri che confermano ciò di cui già si è convinti.

Euristiche

Le euristiche sono scorciatoie mentali che utilizziamo per semplificare i processi di pensiero e prendere decisioni rapide. Le euristiche possono essere utili, ma a volte portano anche a errori e distorsioni nella percezione e nella valutazione delle informazioni.

Un esempio è l’euristica della rappresentatività, che viene applicata quando, a partire dai criteri che caratterizzano un esemplare A (un oggetto, una persona, un fenomeno, ecc), si stima la probabilità che un esemplare B appartenga alla stessa categoria di A. Questa euristica può portare a errori di giudizio, come nel caso dell’effetto di familiarità, in cui si tende a sovrastimare la probabilità di un evento solo perché è più familiare.

Correlazioni

Le errate correlazioni sono relazioni apparenti tra due o più variabili che in realtà non esistono. Le errate correlazioni possono essere causate da fattori come la casualità, la selezione e la distorsione delle informazioni.

Un esempio di errata correlazione è l’associazione tra il colore della pelle e la criminalità, che è stata dimostrata essere priva di fondamento.

Nessi di causalità

I nessi di causalità sono relazioni tra due o più variabili che possono influenzare la presa di decisioni. I nessi di causalità possono essere provocati da fattori come la causalità, la correlazione e la distorsione delle informazioni.

Un esempio di nesso di causalità è l’associazione tra il fumo e il cancro ai polmoni, che è stata dimostrata essere causale.

Scegli la trasformazione guidata dai dati

La comprensione della reale situazione di un business, derivante dallo studio dei dati agevolato anche dall’intelligenza artificiale, permette l’attuazione di un processo aziendale sfidante e stimolante che tocca le competenze, i processi, gli strumenti e il modo di pensare delle persone.

Modificare radicalmente il modo in cui la tua impresa prende decisioni inizialmente potrà apparirti difficile, ma incorporare i dati nei cicli decisionali è la maniera più efficace per creare l’impatto più importante sulla trasformazione della tua organizzazione. Per capire come adottare questo approccio ti invito a richiedermi una consulenza personalizzata durante la quale potrò illustrarti le potenzialità del data-driven decision-making.

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