Le grandi aziende hanno un comune denominatore per gestire grandi volumi e flussi continui di dati: le pratiche di Data Science.
Creare impatto è una priorità, ma raccogliere insight utili al business è una sfida che dipende da diversi fattori qualitativi e quantitativi, come gli strumenti utilizzati e l’infrastruttura di Data Management stessa.
Pulire, organizzare, analizzare e distribuire dati sono le pratiche di Data Science di cui l’organizzazione ha bisogno per raggiungere gli obiettivi, ma queste possono evolversi quando si comprende come renderle polifunzionali, efficienti e strategiche.
Ad esempio, si pensi a una struttura di data security di una banca che, oltre che proteggere le operazioni effettuate, raccolga insights su di esse.
Oppure alla risoluzione di un problema che venga condivisa con i dipartimenti esteri dell’azienda per essere riutilizzata.
La Data Science del futuro è azione, reazione e democratizzazione
L’azione dei Data Scientist si sviluppa nel rispondere a domande utili al business, utilizzando abilità analitiche per trovare, selezionare e presentare dati rilevanti e non frammentati.
Acquisire un modus operandi di livello superiore significa implementare una reazione, ovvero rendere la risoluzione di un problema utile su larga scala dentro all’organizzazione.
Al momento di mantenere il flusso di lavoro nella processazione dei dati, si passa a un’auto-analisi proattiva, raccogliendo i punti chiave del proprio operato, analizzandoli e divulgandoli.
Così, la risoluzione del problema non sarà isolata e fine a sé stessa, ma consentirà di risparmiare tempo in futuro e ottimizzare l’intero investimento nel dipartimento di Data Science.
Ma la divulgazione di dati rilevanti per gli obiettivi, fonti e metodologie utilizzate per risolvere i problemi non sono utili solo a chi analizza i dati.
Il concetto di democratizzazione si basa sul concetto semplice, ma non del tutto comune, di rendere i dati disponibili a ogni dipartimento.
Significa permettere a determinate persone in azienda di trovare, accedere e utilizzare i specifici dati in maniera sicura e controllata.
Questo è uno dei modelli di lavoro chiave per sbloccare l’opportunità di creare soluzioni innovative e prendere decisioni orientate agli obiettivi.
Ma la diffusione globale deve affrontare un primo ostacolo che riguarda le specifiche locali.
Infatti, l’estrazione di dati da fonti multiple e, possibilmente, provenienti da un altro luogo geografico incontrerà una suddivisione e un metodo di storage specifici per dipartimento.
Il codice identificativo di un cluster di clienti, ad esempio, potrebbe variare, così come gli stessi processi usati per raccogliere i dati relativi ad esso; ecco perché sono necessarie definizioni universali, possibilmente organizzate in glossari e infine diffuse su tutta la rete aziendale.
L’approccio strategico: piccole azioni verso il successo
Lavorare con i dati in modo strategico significa selezionare le informazioni che hanno più probabilità di successo progettuale.
Premettendo che il successo è assicurare che il business porti un valore uguale o maggiore delle sue performance medie all’audience di riferimento, l’approccio strategico non è sempre facile da realizzare.
Per raggiungere gli standard potrebbe essere necessario non solo sviluppare algoritmi nuovi, ma anche convincere gli IT manager a implementarli negli strumenti e nei processi di Data Management.
Ecco perché DMO e figure manageriali devono mantenere una mentalità aperta, accogliendo piccole azioni in funzione di grandi obiettivi. Le idee strategiche possono nascere da un minimo problema risolto, così come da un singolo algoritmo che ottimizza un processo esistente.
A supporto di questo concetto, la DBS, la più grande banca del Sud Est Asiatico, ha deciso di abbandonare la rincorsa a progetti di crescita su larga scala.
Capendo di non poter tenere il passo con i cambi di regolamentazioni e di esigenze dei clienti, l’ente bancario di Singapore ha quindi iniziato un’aggressiva campagna di progetti brevi, concentrando i propri sforzi su ottimizzazione, correzione perfezionamenti che portassero minimo valore aggiunto ai clienti.
In questo senso, piuttosto che tentare di prevedere una tendenza globale è meno rischioso focalizzarsi sull’analisi dei dati che migliori o redirezioni un processo secondo esigenze mutevoli nel breve termine.
Perciò, anche la Data Science che persegue strategie a lungo termine ha bisogno di piccole azioni.
Ma, per arrivare al successo, conoscere l’esito più probabile di una strategia può tornare molto utile.
Gli sforzi presi per creare un sistema analitico predittivo sono considerevoli, ma risulteranno nella creazione di un oracolo scientifico a completa disposizione dei decision maker.
Data Science e analitiche predittive
Le analitiche predittive sfruttano l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning per automatizzare gli insight e formare pattern di comportamento dei dati.
La costruzione di modelli analitici automatizzati non è solo uno dei migliori metodi per creare strategie solide, ma anche un modo per ridurre gli interventi del dipartimento IT al minimo.
Le analitiche predittive funzionano raccogliendo informazioni dai dati storici, minimizzando il margine d’errore dovuto all’interazione umana, ma lasciando il compito di validare i pattern costruiti ai Data Scientist.
Si tratta, quindi, di produrre insight in pochi secondi che potranno essere utili a tutti i dipartimenti, specialmente a marketing, sales e customer operation nell’applicazione di una strategia.
Capendo come i clienti rispondono a determinati input, le azioni diverranno targettizzate e precise, aiutando il Brand a identificare, mantenere e portare valore a specifici segmenti dell’audience, minimizzando gli sprechi di tempo nel raggiungere potenziali lead non tendenti alla conversione.
Infine, Gartner stima che entro la fine del 2022 le mansioni manuali verrano ridotte del 45% grazie alle analitiche predittive e al Machine Learning, sovvertendo le tempistiche a cui CDO, manager e Data Scientist stessi sono abituati.
In sintesi: processi, strumenti, persone.
Una Data Science che sia davvero trasformazionale sfrutta gli sforzi congiunti e omogenei dei dipartimenti IT di ogni divisione e condivide i risultati con tutta l’organizzazione.
La Data Science ha un’anima fatta di persone, e quanto più strategicamente si accostano i dati agli individui, tanto più l’azione strategica porterà risultati.
Infine, per massimizzare le probabilità di successo, le analitiche predittive garantiscono insights in linea con il modello d’azione dell’impresa e anticipando le reazioni e i cambiamenti della propria audience.
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