Big Data e utilizzo dei dati aziendali
Cosa sono i Big Data: una breve introduzione
Oggi l’utilizzo del termine Big Data sembra essere una moda e, pur non esistendo una definizione univoca, può essere definito come i dati che superano i limiti degli strumenti informatici tradizionali. Gartner definisce i Big Data come: “un patrimonio informativo caratterizzato da velocità, volume e variabilità elevati, che richiede forme innovative di analisi e gestione finalizzate a ottenere “insight” nei processi decisionali”.
Con questo termine vengono anche normalmente definite le tecnologie utilizzate per trasformare i dati in informazioni allo scopo di generare conoscenza. I Big Data non provengono solamente da fonti interne all’azienda ma vengono “attinti” da blog, social network, siti internet, sensori di vario genere, Radio Frequency Identification (RFID).
L’utilizzo di questa enorme fonte di dati implica ovviamente l’utilizzo di tecnologie all’avanguardia. Avviare un progetto di questo genere è spesso sinonimo di installazione di software specifici (ad esempio Hadoop) o di abbandonare SQL (Structured Query Language) per NoSQL (Not Only Structured Query Language). Nelle normali situazioni l’analisi dei dati utilizza procedure statistiche consolidate come il campionamento (metodo per selezionare un campione rappresentativo partendo da un preciso insieme di dati) e quindi la scelta del campione riveste un’importanza elevata. Con l’approccio dei Big Data si tende invece a dare importanza a tutti i dati che permettono di costruire e validare modelli di analisi.
Lo “sfruttamento” di questa grande mole di dati e delle nuove tecnologie disponibili richiede la presenza di persone che abbiano le competenze necessarie per trasformare questi dati in conoscenza. La figura del data scientist è quella di colui che riesce a ricavare da una marea di dati strutturati e non, le informazioni che permettono di dare risposte agli interrogativi strategici che oggi le aziende si pongono. Questa figura è difficile da reperire sul mercato e spesso quindi questi progetti nascono dalla creazione di team interdisciplinari in cui collaborano persone con differenti competenze e caratteristiche (analisti quantitativi, sociologi…).
È importante sottolineare che i Big Data non presentano solo caratteristiche positive e quindi opportunità ma, anche elementi fortemente critici. Un primo aspetto da considerare è la qualità dei dati che va intesa come sommatoria di singole parti tra cui si possono indicare, ad esempio, l’accuratezza, la completezza, l’assenza di duplicazione e l’integrità. Occorre comunque tener presente che il termine qualità, parlando soprattutto di dati provenienti dal web, può essere fuorviante in quanto le analisi che poi utilizzano queste informazioni non richiedono l’esattezza e la precisione che invece viene richiesta ad esempio ai sistemi di Business Intelligence.
Un altro elemento da considerare nell’ottica dello sfruttamento di questa enorme massa di dati disponibili è la necessità o meno di modificare il processo decisionale aziendale. Grazie ai Big Data i manager e/o gli imprenditori possono misurare e quindi conoscere molte più cose di quanto fosse possibile in passato. Ciò può, quindi, influenzare l’attuale processo decisionale dell’impresa e può contribuire a migliorare le performance aziendali. Attualmente la stampa economica cita diversi casi in cui “sembra” che questo cambiamento nel processo decisionale incida sugli utili aziendali, anche se in realtà nessuno ha ancora affrontato il tema in maniera rigorosa.
Sistema informativo e decisionale nelle PMI: alcune caratteristiche
I sistemi
Nelle piccole e medie imprese i software che, normalmente, si utilizzano sono rappresentati dai sistemi ERP (gestionale, contabile), CRM, Business Intelligence. Spesso i sistemi di BI sono sostituiti o affiancati da applicativi creati in ambiente Office. Molte delle aziende che hanno installato questi sistemi ad oggi non hanno ancora convertito in informazioni i dati che esistono sulle diverse piattaforme. In alcuni casi è addirittura possibile che i diversi sistemi in essere non siano tra loro collegati anzi, sembrano essere dei mondi completamente separati. Non è infatti difficile trovare situazioni in cui lo stesso dato viene inserito manualmente nei diversi sistemi (ad esempio le anagrafiche inserite in ERP e CRM). I software, in particolare ERP e CRM, assomigliano quindi a veri e propri archivi informatici che vengono utilizzati per conservare i dati piuttosto che a sistemi da cui attingere informazioni. I programmi di BI o quelli creati ad hoc in ambiente Office servono per richiamare questi dati e per metterli a disposizione delle funzioni interne o dell’imprenditore. Spesso nelle PMI l’analista dedica molto tempo alla preparazione del dato e relativamente poco tempo all’analisi in quanto tale. I processi di reporting in essere riguardano solo ciò che è avvenuto in passato e non offrono spesso né spiegazioni ma soprattutto non permettono di effettuare previsioni. Per quanto riguarda invece il mondo internet molte sono le aziende che hanno un sito di tipo tradizionale e poche quelle che utilizzano dei sistemi come ad esempio, i portali, attraverso i quali creare delle vere e proprie interazioni con i clienti attuali e/o potenziali.
Credibilità dei dati
Altro elemento fondamentale per il corretto utilizzo dei sistemi informatici è rappresentato dalla credibilità del dato. Nelle PMI spesso i dipendenti rivedono e correggono i dati con regolarità quasi quotidiana con costi occulti e, a volte, molto elevati. Vi sono molte situazioni in cui più del 50% del tempo viene dedicato al reperimento del dato e alla sua validazione, senza considerare inoltre tutti gli errori che sfuggono.
È evidente che quando i dati sono inattendibili, gli imprenditori e/o i manager perdono fiducia nel sistema e tornano ad affidarsi al solo intuito nelle decisioni, nella guida operativa e nell’implementazione della strategia. Una soluzione possibile non è rappresentata tanto da una tecnologia più avanzata ma, piuttosto, è fondamentale prestare attenzione al momento della creazione del dato stesso. Occorre accertarsi che i creatori dei dati sappiamo come questi verranno usati.
Infine è possibile trovare aziende in cui le barriere che impediscono effettivamente di migliorare la qualità del dato derivano dal rifiuto di alcuni manager di ammettere che i propri dati non sono abbastanza puntuali.
Il processo decisionale
Per quanto riguarda il processo decisionale nelle PMI ci si affida prevalentemente all’intuizione e all’esperienza dell’imprenditore e, in alcuni casi, queste vengono affiancate da misure prevalentemente di tipo economico – finanziario. I casi in cui l’esperienza e l’intuito non sono considerati da soli sufficienti sono confinati all’interno di decisioni che impegnano finanziariamente l’impresa come ad esempio l’effettuazione di un investimento.
Solamente nelle aziende più strutturate esiste un sistema di controllo di gestione che permette all’imprenditore di valutare singole questioni anche apparentemente semplici come ad esempio l’accettazione o meno di un ordine. Adottare quindi un processo decisionale basato sui dati operativi e quindi di tipo “qualitativo”, rappresenta un cambiamento culturale profondo e problematico, per cui occorre ridefinire i processi di lavoro, depurare i dati e definire delle regole pratiche per poter guidare le persone nelle loro attività.
È importante anche porre l’accento sul fatto che molte volte i dati provenienti dal sistema non sono a disposizione di quanti partecipano alle decisioni aziendali e, caso ancor più frequente, succede che sia solo l’imprenditore a prendere le decisioni. Nelle piccole e medie imprese si verificano spesso situazioni in cui i dati, critici e non, rimangono confinati nell’ufficio dell’imprenditore e non vengono quindi nemmeno trasferiti a coloro che operano a stretto contatto con il cliente.
Il rapporto tra Big Data e PMI
Big Data e cambiamenti nelle PMI
L’utilizzo dei Big Data per le PMI porta con se la modifica del processo decisionale per cui occorrono una serie di cambiamenti che vanno dalla volontà dell’imprenditore, alla necessità di avere persone competenti in grado di effettuare analisi e di avere al proprio fianco manager in grado di interagire efficacemente con gli esperti analisti (in caso contrario è l’imprenditore che deve imparare a interagire).
In questi casi il ruolo del manager – imprenditore è quello del “consumatore – fruitore” di dati, che ha il compito di generare ipotesi di lavoro, che si deve focalizzare sul problema di business anche per identificare alternative possibili (capire se qualcun altro ha affrontato e risolto il problema in passato) e deve quindi valutare i risultati dell’analisi così da poter agire.
Il passaggio verso un sistema decisionale di questo genere include inoltre anche la creazione di un rapporto di fiducia verso tutti gli attori del nuovo sistema (dalle persone agli strumenti). I grandissimi cambiamenti che sono intervenuti sia a livello tecnologico che di comportamento dei consumatori hanno portato alla creazione di un’enorme massa di dati a cui le imprese, in linea teorica, hanno oggi accesso.
Questo fatto è sia un’opportunità che un problema, in particolare per le PMI, in quanto i dati prodotti non sono sempre utili e necessari al proprio business. L’accesso a queste informazioni richiede quindi il possesso di particolari tecniche per filtrare e analizzare i dati. Per convertire le indicazioni provenienti dai Big Data in un vantaggio competitivo occorrono conseguentemente dei cambiamenti che le piccole e medie imprese non sono sempre in grado di introdurre.
Una possibile soluzione
Prima di pensare ai Big Data è quindi opportuno decidere di sfruttare meglio l’enorme massa di dati che si trovano nei sistemi operativi delle piccole e medie imprese. La maggior parte delle aziende che hanno installato nuove piattaforme non sono ancora riuscite a convertire i dati esistenti in informazioni in grado di “aiutare” il loro business. Risulta altresì necessario, anche per il solo sfruttamento dei dati esistenti, apportare modifiche al processo decisionale interno affrontando il cambiamento culturale ad esso correlato.
La creazione di una nuova cultura decisionale che si basa anche sui dati, implica mettere a disposizione di tutti coloro che operano a stretto contatto con il cliente queste informazioni seguendo alcune semplici regole: unicità della fonte e garanzia della credibilità della stessa, aggiornamento continuo in funzione degli eventi e attività di formazione per coloro che dovranno utilizzarli.
È fondamentale che le imprese inizino a creare, qualora non esista, un unico deposito dei dati che rappresenti, dopo i necessari interventi, l’unica fonte autorizzata dell’azienda. Si pone quindi il problema della pulizia dei dati, tema che va affrontato al fine di generare la fiducia dei futuri “consumatori di informazioni”. Questa fase, seguita dalla definizione delle modalità di presentazione dei dati permette di insegnare alle persone come si affrontano i problemi. Sull’aspetto della precisione in un progetto di cambiamento come quello qui delineato è inevitabile essere tolleranti all’inizio e quindi accettare una certa imprecisione.
Man mano che si procede sarà naturale che i processi di raccolta e generazione dei report migliorino. L’obiettivo per le PMI deve essere quello di creare delle schede (stile scorecard) che forniscano dati sia di tipo “generale” che di tipo individuale. Il tutto deve realizzarsi con scadenze precise e devono esistere momenti di feedback continui e costanti al fine di consentire di raggiungere gli obiettivi aziendali.
È altresì evidente come la modifica delle abitudini radicate in azienda richieda molta pazienza e l’accettazione della definizione di obiettivi intermedi.
