Differenza e vantaggi della data-oriented e data-driven in azienda

La business intelligence (BI)

Al fine di raccogliere, analizzare, condividere ed essere pertanto in grado di gestire in modo efficiente ed al contempo proficuo, sia sotto l’aspetto produttivo che economico, la costante crescita delle quantità di informazioni oggi fruibili, sono emerse tecniche, tecnologie, oltre che strumenti, tali da permettere di ricavarne un valido ed oggettivo supporto in ambito decisionale, riguardante sia i processi operativi che le scelte in chiave strategica.

La business intelligence (BI) si è posta come soluzione irrinunciabile per lo scansionamento, l’archiviazione e l’analisi di contenuti apparentemente grezzi, dai quali estrapolare un preparatorio di conoscenze da convertire, al fine ultimo, in un linguaggio accessibile, di alto livello informativo, in una forma di perspicua comprensione sui diversi aspetti, ambienti e finalità di studio da analizzare e interpretare, non consentendone, implicitamente, un’interpretazione basata su fonti pragmatiche o pressoché empiriche, finalizzata da un lato ad una visione di ottimizzazione e miglioramento dei sistemi di interesse e dall’altro ad una riduzione delle loro incertezze.

L’analisi delle risorse, sia interne che esterne, in termini più generici dei Big Data, risulta quindi ormai essere un utile quanto indispensabile ambito al complessivo ed eterogeneo insieme dei settori di oggigiorno, mostrandosi sempre più frequentemente determinante per il monitoraggio dello stato di funzioni e attività, fino a giungere alla moltitudine di scopi e obiettivi che ogni contesto e soggetto si prefigge. L’individuazione di eventuali correlazioni tra i dati significa quindi ottenere un potenziale vantaggio nei corrispettivi rami, un’efficienza della risposta, un solido basamento per le scelte più o meno sensibili. Un loro corretto filtraggio, mediante attinenti tecniche analitiche, comporta di disporre di un’analisi più robusta e di indicazioni più solide. La rilevanza nel riassumere e nel far coinfluire i contenuti delle risorse in visualizzazioni dalle forme più critiche ed esaustive, rivela l’importanza della salvaguardia e della gestione delle informazioni e del loro corretto utilizzo.

La costante proliferazione di tecnologie informatiche sempre più sofisticate ha d’altro canto agevolato la digitalizzazione dei dati, comportando l’implementazione di strumenti ulteriormente più consoni alla loro archiviazione e manipolazione. A questi, si aggiunge il realizzo di modelli e di precise fasi dell’elaborazione conoscitiva che implicano efficienze e risultati differenti a seconda delle diverse congetture adoperate. Una delle principali caratteristiche di base che evidenzia l’effettiva capacità di perseguire gli scopi prefissati dalla BI è l’integrazione delle risorse di diversa origine e struttura; consentirne la possibilità infatti allarga le prospettive di una maggiore ricercatezza e accuratezza della risposta finale, passando ovviamente dai precedenti stadi di estrapolazione, ripulitura e gestione delle relazioni.

La business intelligence è in grado di rispondere alle esigenze di consapevolezza ma anche in parte di proiezione delle parti e componenti di una specifica realtà, agevolandone le scelte e riducendone il margine di errore. Il continuo sviluppo del settore informativo non potrà che incrementarne il suo peso e utilizzo, rendendolo sempre più necessario ed indispensabile per la gestione di qualsivoglia realtà che operi sul mercato.

Differenza e vantaggi della data-oriented e data-driven

La trasmissione delle informazioni all’interno di una qualsiasi organizzazione o azienda è un aspetto che accresce il suo impatto all’incremento della complessità dell’organizzazione stessa. La necessità di coordinamento e compattezza delle informazioni, così come la loro frequenza ed i loro contenuti, rispecchia la struttura del complesso organizzativo, il quale potrà risultare suddiviso mediante differenti tipologie in chiave funzionale o divisionale. A questi si aggiungono ulteriori forme frazionali intermedie, in relazione alle interdipendenze che si vogliono favorire, a seconda del settore e contesto in cui un’azienda, un ente o semplicemente una momentanea collaborazione sia coinvolta. Maggiore risulta la dinamicità dell’ambiente circostante e maggiore sarà la richiesta di flessibilità quanto di coesione necessaria alla comunicazione delle informazioni tra i diversi componenti dell’organizzazione; tutto ciò, infatti, ne condiziona la tempestività delle risposte e l’inerzia alla stoicasticità dei cambiamenti esterni.

I dati dai quali trarre le informazioni, il loro modo di essere immagazzinati, la loro manipolazione, l’analisi e la sintesi, divengono pertanto campi sempre più determinanti, proporzionalmente allo sviluppo della digitalizzazione, per ottenere o mantenere un vantaggio competitivo. I dati si pongono difatti come espedienti strategici nei diversi ambiti di monitoraggio e decisionale, riducendone inversamente un loro utilizzo al solo scopo accessorio. L’informazione terminale, e di conseguenza la scelta intrapresa, risulterà pertanto essere sempre più imperniata sui dati. Proprio il concetto di data-orieted o data-driven indica di conseguenza il voler improntare la direzione di un apparato sulla fruizione dei dati, al fine di vincolarsi all’oggettività ed empiricità che questi rappresentano. La pianificazione relazionata ai dati disporrà quindi di un supporto costante alle innumerevoli considerazioni necessarie per il perseguimento degli obiettivi e dei risultati attesi nei differenti strati dell’organizzazione, alla base di ogni progetto ultimo.