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07/01/2019

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Cristina Dal Monte

Come costruire un'organizzazione 'data driven'

Ma cosa significa esattamente un’organizzazione ‘data driven’? In che modo si realizza? Quali sono le figure professionali necessarie? Scopriamolo insieme.



Dieci anni fa Chris Anderson scriveva: “con dati sufficienti, i numeri parlano da soli”. A quel tempo sembrava che la principale sfida per le aziende fosse raccogliere, analizzare e implementare i dati per orientare le scelte di business. Sostanzialmente un problema tecnologico e metodologico di analisi di dati massivi. Un tema quindi di capacità di estrapolazione, analisi e relazione di un’enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, per scoprire i legami tra fenomeni diversi e per prevedere quelli futuri. Le aziende, a partire dalle grandi organizzazioni fino alle medie imprese, si sono però presto scontrate con la pratica quotidiana: avere i dati non significa sapere prendere decisioni. Per farlo serve che tutta l’organizzazione aziendale acquisisca una nuova cultura: la cultura del dato. Significa strutturare l’azienda con un’organizzazione che viene definita ‘data driven’. Ma cosa significa esattamente un’organizzazione ‘data driven’? In che modo si realizza? Quali sono le figure professionali necessarie? Un’organizzazione ‘data driven’ è innanzitutto un’organizzazione che controlla il processo di trasformazione dei dati in decisioni e in azioni. Il controllo può essere attuato in diversi modi, ma la responsabilità deve essere chiaramente determinata e definita. Ed è per questo che è nata qualche anno fa la figura del Chief Data Officer (CDO) che, secondo Forrester e Gartner, è il “responsabile della Governance dell’informazione, cioè della trasformazione del dato, prima in discernimento (insight) e poi in azione appropriata”.

Le diverse tipologie di CDO
Forrester e Gartner concordano non solo nel definire la missione del CDO, ma anche che la tipologia di CDO di cui le aziende hanno bisogno differisce e dipende da numerosi fattori, fra cui: la maturità della cultura aziendale rispetto al tema dei dati, la dimensione d’impresa, il settore industriale di appartenenza, le tecnologie utilizzate... Alla luce di queste differenze sono state sintetizzate quattro differenti tipologie di CDO con conseguenti responsabilità e posizioni in organigramma:

• il CDO focalizzato sulle tecnologie;
• il CDO focalizzato sulla governance;
• il CDO orientato al business;
• il CDO responsabile della trasformazione culturale.

Il CDO ‘tecnico’ sceglie le tecnologie e gli strumenti necessari per la raccolta ed elaborazione del dato, definisce gli sviluppi tecnologici e guida i team di sviluppo. È responsabile delle architetture tecnologiche lungo tutta la catena del valore del dato. Questo profilo risponde in azienda al Chief Information Officer.

Il CDO specializzato in governance gestisce complessivamente la disponibilità, l’usabilità, l’integrità e la sicurezza dei dati impiegati in un’azienda. Le decisioni basate sui dati non saranno corrette se i dati non saranno stati raccolti e preparati adeguatamente. IL CDO focalizzato sui processi di gestione del dato riporta al responsabile della sicurezza, il CISO (Chief Information Security Officer) oppure al COO (Chief Operating Office).

Il CDO orientato al business ha il compito di definire e attuare le strategie business stabilite, grazie a una visione completa del patrimonio di dati aziendali, proponendo idee e progetti che valorizzano questo patrimonio. Il CDO business dipende dal Chief Marketing Officer o, in molti casi, dal CEO stesso.

L’ultima tipologia di CDO è quello che chiamerei l’evangelista. Una figura che supporta l’azienda lungo tutto il percorso di trasformazione culturale necessario per attuare un’organizzazione ‘data driven’. Il suo compito è quello di rimuovere gli ostacoli interni, facilitare il cambiamento, rivedere l’organizzazione a silos che frena la trasformazione, reperire le risorse necessarie e le competenze necessarie.

Gli ostacoli
Il CDO, comunque sia e ovunque si collochi all’interno della struttura organizzativa, incontra numerosi ostacoli interni ed esterni nello svolgimento del proprio incarico. All’esterno i principali vincoli sono rappresentati dal contesto economico, dalle dinamiche di mercato, dai modelli industriali, dallo scenario competitivo, dalle aspettative dei clienti e dalla regolamentazione statale. All’interno il CDO incontra altre difficoltà fra cui soprattutto la mancanza di chiarezza del ruolo del CDO, l’assenza di coinvolgimento e supporto da parte degli stakeholder, la difficoltà di definire iniziative e progetti importanti, un’ autorità non adeguata per eseguire il proprio incarico, le informazioni confuse o inaccessibili, la disponibilità di risorse e budget adeguati per sviluppare i progetti e, infine, la resistenza da parte del CIO e delle strutture tecniche Le aziende fanno resistenza nell’accettare un’organizzazione ‘data driven’ soprattutto per una naturale diffidenza verso un processo decisionale basato sui dati, preferendo scegliere come si è sempre fatto in base alle esperienze personali e alle opinioni espresse dal management.

I dati spesso non sono accessibili, sono visualizzati in modalità che non permettono un’immediata lettura e interpretazione, non possono quindi essere usati per prendere decisioni in tempi rapidi e in modo affidabile. Per questo è importante disporre di cruscotti costruiti specificatamente per le esigenze aziendali che consentano la consultazione del dato. La data visualization è fondamentale per il decisore che, senza perdere tempo, può focalizzarsi sugli elementi importanti, concentrarsi nel risolvere i problemi e cogliere nuove opportunità.

Misurare i risultati
È necessario poi definire i KPI, gli indicatori aziendali sulla base dei quali verranno valutate le performance dei processi decisionali ‘data drive’. Come capire altrimenti se le decisioni prese hanno ottenuto i risultati attesi? Tutto ciò deve essere attuato guardando a due fenomeni tipici delle aziende:

• la difficoltà in azienda a reperire le competenze necessarie per ricoprire nuovi ruoli e quindi la necessità di reperire sul mercato risorse adeguate, integrandole nella struttura aziendale in un momento di forte cambiamento e discontinuità;

• l’organizzazione aziendale a silos: i dipartimenti e le funzioni non comunicano fra di loro, ognuno dispone dei propri dati, che non sono integrati e per questo non sono validabili e utilizzabili ai fini delle decisioni da prendere.

Ovunque si collochi in azienda il CDO, il suo ruolo è quello di costruire valore su più fronti. La data science è uno sport di squadra. La grande sfida della rivoluzione big data è dare un senso a tutte le informazioni generate quotidianamente, per questo i data scientist, gli ingegneri, gli sviluppatori e gli analisti business sono le figure destinate a trasformare le future organizzazioni delle aziende.

Lavorare insieme, imparare sul campo come i dati possono quotidianamente aiutare a risolvere problemi e creare nuove opportunità sarà la vera sfida di un’organizzazione ‘data driven’ di successo. I team dovranno saper incorporare differenti skill e responsabilità abbattendo barriere culturali e organizzative che impediscono la condivisione e comprensione del dato.

 

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