Business basato sui dati

In che modo numerose aziende stanno mettendo l’analisi dei dati al centro di tutti i processi decisionali.

La quantità di dati che raccogliete non è rilevante, se la vostra organizzazione non dispone delle competenze - e della volontà - di utilizzarli. Ecco alcune best practice che abbiamo appreso collaborando con centinaia di aziende per sviluppare una cultura che può far sì che i progetti di analisi siano davvero remunerativi.

Come moltissime aziende, il gigante dell'energia Chevron a volte incontra difficoltà a trovare scienziati dei dati a tutto tondo. Così lo scorso anno l'azienda ha tenuto un concorso di problem solving per individuare potenziali analisti, celati tra i suoi oltre 64.000 dipendenti.

La Chevron ha promosso il concorso tra circa 350 dipendenti che avevano espresso interesse per l'analisi. Ha svolto una teleconferenza introduttiva spiegando il concorso, che chiedeva ai partecipanti di fare previsioni, come ad esempio la quantità di petrolio che potrebbe produrre un giacimento o il costo del carburante in un dato momento.

Tra i vincitori del concorso, ora diventato un evento a cadenza annuale per l'azienda, c'è stata una donna con background in statistica che lavorava nella gestione fornitori. Da quel momento è diventata “una stella dell'analisi”, afferma Margery Connor, responsabile del Center of Excellence for Advanced Analytics di Chevron. “Avremmo potuto non individuarla mai senza questo concorso”.

Nel corso degli anni, la Chevron - con sede a San Ramon, in California - si è trasformata in un'azienda basata sui dati, dando priorità all'analisi e alla ricerca operativa in tutta l'organizzazione.

Avere un approccio basato sui dati significa trarre conclusioni basate sull'evidenza.

Kirk Borne, Principal Data Scientist di Booz-Allen Hamilton

La maggior parte delle persone incontra molti dati nello svolgimento del lavoro quotidiano.

Margery Connor, responsabile del Center of Excellence for Advanced Analytics di Chevron

Per determinare se una persona adotta questo approccio, Fink auspica “un modello di revisione per valutare le capacità di problem solving nell'analisi dei dati dei candidati”. Esaminando un progetto in cui il candidato ha cambiato percorso, ad esempio, può valutane l'approccio nell'utilizzare la tecnologia per risolvere le sfide.

“Potete valutare il suo giudizio” e capire se è adatto a ricoprire una specifica posizione, afferma Fink. “Ad esempio, hanno usato l'analisi statistica per capire se si stava formando un modello che giustificasse il cambiamento?” Un'ulteriore revisione dei campioni di lavoro dei candidati consente di “determinare la qualità del codice che stanno scrivendo e l'adeguatezza dell'analisi statistica che eseguono”.

Borne consiglia di cercare persone che mostrano una propensione per l'apprendimento permanente e hanno dimostrato la capacità di accettare i cambiamenti. Queste qualità tendono ad essere particolarmente adatte per i progetti che si basano sui dati.

In Booz-Allen Hamilton, afferma, “Abbiamo instaurato un percorso di formazione interno per dipendenti che vogliono diventare scienziati dei dati o apprendere competenze analitiche sui dati. Il corso dura un'ora alla settimana per quasi un anno; per ottenere la qualifica i dipendenti devono superare un esame di matematica e un test di programmazione”.

Sviluppare una cultura basata sui dati

Una cultura basata sui dati premia chi raccoglie i dati in tutta l'organizzazione. È guidata da dirigenti che vogliono sapere che cosa suggeriscono i dati, che sviluppano una struttura decisionale che comprende l'analisi dei dati e che basano la pianificazione su tale analisi.

Arrivare a questo punto potrebbe sembrare un uno sforzo enorme, ma si tratta sostanzialmente della formalizzazione di comportamenti comuni.

Ad esempio, la Chevron sta lanciando un programma di formazione che impiega dati reali e problemi effettivi affrontati dai dipendenti di diversi rami aziendali.

“La maggior parte delle persone incontra molti dati nello svolgimento del lavoro quotidiano”, afferma. “Questi sono i dati con cui vogliamo lavorare” nel programma di formazione.

La Chevron abbina i partecipanti alla formazione con analisti in grado di usare algoritmi per trovare risposte. Questo approccio pratico alla formazione affina l'abilità dei dipendenti di inquadrare le sfide aziendali e individuare quali dati possono aiutare a risolverle.

Nel corso del tempo un'azienda può formalizzare ulteriormente questo processo.

Tra le altre politiche focalizzate sui dati, la Chevron ha implementato un mandato a livello aziendale secondo il quale ogni proposta di progetto oltre una determinata soglia di costi debba includere specifiche tipologie di analisi.

“Dovete dimostrare di aver tenuto conto di alcuni range di incertezza nei dati o nei presupposti economici”, afferma Amy Absher, General Manager di Strategy Planning, Service, and Control presso Chevron. “Il finanziamento dipende da queste informazioni”.

Per i grandi progetti della Chevron, racconta Connor, “prima di procedere, un gruppo indipendente composto da rappresentanti di tutta l'azienda interviene ed esamina le decisioni che stiamo prendendo, le alternative che abbiamo considerato e le incertezze per determinare se la valutazione che abbiamo fatto è completa”.

Chevron svolge anche una revisione formale del progetto per confrontare le previsioni con i risultati.

“La dirigenza si aspetta che venga svolto un lavoro di analisi e che vengano poste queste domande, e questo approccio impronta toni e aspettative in tutta la Chevron”, afferma Absher.

Oggi la maggior parte delle aziende sta gradualmente sviluppando una cultura basata sui dati, osserva Borne. E a chi ha appena iniziato, consiglia semplicemente di trovare un progetto di analisi con buone possibilità di riuscita.

Ad esempio, una società di servizi finanziari che si è avvalsa dei servizi di Borne ha deciso di cercare nei propri log di analisi Web indicazioni sulle intenzioni dei clienti di passare alla concorrenza.

“Hanno individuato dei segnali nei dati in loro possesso”, ricorda Borne, che implicano “moltissime comparazioni di prezzi. Hanno applicato una risposta molto accomodante al "servizio clienti”, invitando le persone a guardare alcuni dei nuovi prodotti dell'azienda oppure offrendosi di rispondere alle domande”. Dopo un trimestre, “hanno stimato di aver fatto risparmiare all'azienda oltre 100 milioni di dollari in potenziali clienti persi”.

Un'azienda più piccola può sperimentare lo stesso impatto con ritorni di scala inferiore. E dal momento che i progetti di analisi offrono valore, la cultura e i processi per supportare un maggiore impegno nei confronti dei dati possono essere sviluppati giorno per giorno.

Scaricate “Dai dati all'azione”


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