Data Analytics: un vantaggio strategico e competitivo

Il 28 febbraio la MIT Sloan Management Review ha pubblicato il settimo Data & Analytics Report, un’indagine condotta su 2602 manager, dirigenti ed esperti di analisi dati da aziende di tutto il mondo.

Da questa indagine emerge come per la prima volta, rispetto agli anni precedenti, è incrementata la percentuale di aziende che dichiarano di ricavare un vantaggio competitivo dagli analytics. In particolare, attraverso survey e interviste, è stato messo in luce un aumento della capacità di saper innovare grazie all’uso e all’analisi dei dati che le compagnie possono avere a disposizione.

Il report permette di avere una visione attuale dello stato dell’arte: dopo anni di entusiasmo e –frequente- disappunto, un numero crescente di aziende è capace di sviluppare gli strumenti e le competenze per accedere a grossi pool di dati e usare gli analytics per migliorare i processi decisionali interni, le operazioni quotidiane, e supportare quel tipo di innovazione che porta a crescere, a innovare il proprio business e ad avere un vantaggio competitivo sul mercato.

I risultati dell’indagine possono essere riassunti in quattro punti chiave:

• Incrementano le aziende che dichiarano di essersi avvantaggiate da un punto di vista competitivo grazie all’uso di dati e analytics, invertendo il trend degli anni precedenti. Nel 2016 il 57% degli intervistati ha dichiarato che gli analytics hanno rappresentato un vantaggio competitivo, lontano dal 67% del 2012, anno in cui l’entusiasmo era maggiore, ma comunque superiore al 52% del 2015.
• Aumenta la quota di aziende che dichiara di usare dati e analytics per innovare non solo le operazioni esistenti, ma anche i processi, i prodotti, i servizi e l’intero business model. Nel 2016 il 68% degli intervistati era “piuttosto d’accordo” o “molto d’accordo” rispetto al dichiarare che gli analytics avevano aiutato l’azienda a innovarsi, un dato in crescita rispetto al 52% del 2015. L’aumentata capacità di utilizzare gli analytics a scopi strategici riflette un cambiamento organizzativo nel modo in cui i dati sono messi al servizio dei processi decisionali all’interno dell’azienda; per implementare un approccio data-driven capace di generare risultati soddisfacenti è infatti necessario ripensare l’organizzazione in termini di processi, logistica, distribuzione, formazione ma anche a livello di mentalità e comportamenti.
• Emerge come una buona data governance può favorire l’innovazione: le aziende che condividono i dati internamente creano maggior valore dai loro analytics. Inoltre, le aziende più innovative sono quelle maggiormente disposte a condividere i dati anche al di là dei loro confini aziendali.
• Incrementa l’uso dell’intelligenza artificiale da parte delle aziende più mature in termini di data analytics. Le potenzialità di questa tecnologia non consistono nel sostituire l’attività umana, ma permettono di automatizzare determinati compiti, lasciando più tempo al chi si occupa di analisi dati per lavorare sugli aspetti strategici.

Il quadro dipinto dalla MIT Sloan Management Review mostra un crescente ottimismo riguardo l’uso di dati e analytics a scopi strategici e competitivi da parte delle aziende. Per avere un quadro più preciso rispetto al nostro paese possiamo fare riferimento all’indagine svolta dall’ Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano. In questo caso il quadro che emerge è influenzato dalle peculiarità del contesto italiano, costituito da aziende in larga parte sotto i 10 dipendenti; per questa ragione la percentuale di aziende che integra l’analisi dei dati nelle attività strategiche raggiunge l’8%, mentre il 26% è ancora in una fase embrionale e di valutazione dei benefici. Il restante 66% delle aziende italiane invece non adotta nessuna tecnologia di analisi e non conoscono ancora le opportunità che dati a analytics potrebbero portare all’interno dell’azienda. Questa situazione è giustificabile considerando la possibilità delle grandi e medie aziende di sostenere investimenti in ricerca e sviluppo nel campo sia dell’innovazione di prodotto che di processo, mentre quelle più piccole sono costrette a essere più prudenti.

Tuttavia oggi la capacità di analizzare i famosi Big Data è un fattore indispensabile nell’ambito dell’industria 4.0.

Resta perciò la seguente domanda: come affrontare questa sfida?