Best practices per sfruttare al meglio i Big Data in azienda

Come sfruttare i Big Data?

In questo articolo sui Big Data analizziamo una serie di comportamenti ed azioni (o best practices) che le organizzazioni possono mettere in atto per superare le barriere che ostacolano l’utilizzo dei Big Data:

focalizzazione sulla gestione del cambiamento: il management si trova dinanzi ad un nuovo modo di prendere le decisioni. I manager delle organizzazioni devono innanzitutto selezionare poche aree dalle quali possono trarre i maggiori benefici, sulle quali sperimentare i Big Data. Per la creazione di valore, le organizzazioni, inoltre, non devono partire da soluzione analitiche complesse, ma devono procedere per passi. Nella prima fase i dati devono essere digitalizzati, strutturati ed organizzati in modo tale da poter essere utilizzati direttamente, senza errori e con una qualità garantita. In seguito, è possibile applicare semplici analytics e, solo in un secondo momento, soluzioni analitiche avanzate, come ad esempio algoritmi automatizzati ed analisi in tempo reale;
ridefinizione di ruoli e responsabilità e acquisizione di specialisti: a seguito dell’automation di gran parte delle attività ed alla conseguente eliminazione di molte mansioni, i manager devono procedere ad una ridefinizione dei ruoli per riuscire a far leva sui Big Data e per supportare il continuo sviluppo di nuove tecnologie. Come già evidenziato, le organizzazioni hanno bisogno di specialisti con profonde skills analitiche che siano in grado di fare analisi sui Big Data. I policy maker possono agire in diversi modi per favorire la fornitura di specialisti analitici: promuovere iniziative educative negli ambiti della statistica e del decision science che aumentino il numero di laureati con tali competenze; ridurre le barriere all’ingresso a specialisti che si trovano in altri Paesi, promuovendo il lavoro a distanza e l’immigrazione e, infine, possono dare incentivi per la formazione dei manager e degli analisti sulle tecniche di Big Data Analytics;
costruzione di una cultura orientata agli analytics: le opportunità offerte dai Big sono impossibili da ottenere senza una cultura analytics-oriented. I manager devono avere una base di conoscenza delle tecniche analitiche in modo tale da essere in grado di utilizzare le nozioni estratte da analisi di questo A tal fine, le aziende devono considerare queste competenze nei requisiti di assunzione e prevedere dei corsi di formazione che permettano ai manager di svilupparle. È fondamentale che i top manager siano consapevoli dell’impatto dei Big Data sulla gestione aziendale e, in particolare, dell’importanza dell’utilizzo dei marketing analytics e dell’approccio al marketing data-driven. Le aziende hanno a disposizione un ampio set di opzioni per stimolare l’impegno dei dipendenti nell’apprendimento dei vari tools;
utilizzo e integrazione di molti tipi di dati: per cogliere le nuove opportunità le organizzazioni devono integrare dati provenienti da molteplici fonti, acquisendo l’accesso ai dati di terzi ed unendoli a quelli interni. In alcuni casi, però le terze parti non vogliono condividerli in quanto li considerano un elemento chiave per ottenere un vantaggio competitivo, quindi le aziende devono essere brave a proporre offerte convincenti per ottenerli;
adozione di una strategia orientata all’integrazione di tecnologie: le organizzazioni devono adottare una strategia di integrazione di tecnologie quali storage, computing, software analitici e di tecniche per memorizzare, organizzare ed analizzare ampi dataset;
garanzia della privacy e della sicurezza: come già evidenziato in precedenza, le organizzazioni devono garantire sia la privacy che la sicurezza. Per quanto riguarda la privacy, non è sufficiente assicurare la conformità a leggi e regolamenti, ma le organizzazioni devono instaurare un rapporto di fiducia con clienti, partner di business e dipendenti e, quindi, comunicare loro in modo chiaro le politiche che intendono implementare, in modo che i vari stakeholder sappiano quali informazioni su di loro sono in circolazione e possono essere potenzialmente utilizzate. Relativamente alla sicurezza, invece, le aziende devono definire ed implementare una strategia di rischio che includa la valutazione di tutti i rischi a cui sono sottoposte, dalla probabilità che gli hacker penetrino nei mainframe al rischio che le persone autorizzate utilizzino i dati a cui hanno accesso per scopi che vanno contro quelli aziendali;
collaborazione tra CMO e CIO: la collaborazione tra Chief Marketing Officer (CMO) e Chief Information Officer (CIO) gioca un ruolo importante nell’ambito organizzativo: il CMO ha a disposizione un’enorme quantità di dati sui clienti da cui possono essere estratti insights, mentre il CIO ha le competenze necessarie per sviluppare le infrastrutture che permettono di creare le fondamenta dei Big Data e di trarre gli insights. I due devono lavorare insieme per riuscire a sfruttare le opportunità offerte dai Big Data; tuttavia, affinché la collaborazione funzioni, è necessario che entrambi siano disposti a modificare il modo in cui lavorano. I CMO devono capire che la tecnologia deve essere sfruttata e che il CIO è diventato un partner strategico da coinvolgere nella definizione della strategia di marketing. Per sviluppare una partnership di successo, il CMO deve, innanzitutto, definire gli obiettivi del business, i casi d’uso e i requisiti delle iniziative di Big Data ed analytics; in seguito a ciò, il CIO può eseguire un’analisi dei costi e verificare la fattibilità del progetto. I due manager dovranno risolvere i trade-off tra costo, tempo e priorità. Per migliorare la comunicazione, soluzioni adottate da alcune organizzazioni consistono nel posizionare i loro uffici sullo stesso piano o nell’organizzare cene ogni trimestre con lo scopo di costruire spirito di squadra e fiducia tra i due team. Un altro problema da considerare è la costruzione di un linguaggio condiviso dato che CMO e CIO parlano due lingue differenti. Altre azioni da implementare per favorire la costruzione della loro relazione sono la definizione di un framework relativo alla Governance decisionale che indichi come CIO e CMO debbano lavorare insieme e supportarsi a vicenda. In secondo luogo, i due manager devono definire un’agenda comune per la definizione, la costruzione e l’acquisizione di competenze analitiche avanzate che porti alla costruzione di un Centro di Eccellenza dove lavorino esperti sia del marketing che dell’IT. Inoltre, essi devono garantire la trasparenza dei processi: oltre a definire con precisione i requisiti per l’utilizzo dei dati, devono anche incontrarsi regolarmente, ogni due settimane o mensilmente, per esaminare i progressi, identificare gli errori e mantenere alto l’impegno. Infine, affinché la collaborazione abbia successo, è necessario identificare e focalizzarsi su un numero ridotto di piccoli progetti pilota per testare i gruppi di lavoro e i nuovi processi, consentendo ai team sviluppare le best practices e di apprendere lezioni di valore che possono essere utilizzate per formare altre squadre.