Daniele Casson: il principale beneficio delle strategia data-driven? La consapevolezza

Il punto di vista del docente

Daniele Casson, Laurea in Informatica ed MBA con alto merito, è Business Unit Manager presso beanTech nella division Big Data & Analytics.
Dal 2015 si occupa di Data Analytics, con particolare attenzione alla raccolta, strutturazione e analisi delle informazioni in aziende di diversi settori. Ha approfondito l'utilizzo di tecnologie per la gestione dei Big Data, mantenendo un focus sul business per comprendere al meglio il legame tra soluzioni tecnologiche e miglioramento delle performance aziendali.

È membro della Adjunct Faculty di MIB Trieste nell'area BI e docente del Corso Business Intelligence.
Daniele ci spiega la sua visione di BI e anticipa alcuni spunti importanti che saranno approfonditi nel Corso.
 

• Daniele, che cosa significa impostare una “data strategy” efficace per l’azienda? A che livello aziendale va impostata e interpretata?

Impostare una data strategy efficace significa definire il modo con cui vogliamo guidare le nostre aziende basandoci sui dati. Dobbiamo fare lo sforzo di decidere quali sono le informazioni e i KPI in grado di direzionare le decisioni da prendere e strutturare di conseguenza i processi aziendali necessari per rendere disponibili i dati fondamentali. Questo implica che, in un momento o nell'altro, l'intera azienda deve essere coinvolta. Ecco perché si parla di cultura del dato.

• Vogliamo spiegare quali processi implica oggi la Business Intelligence?

Business Intelligente e Data Analytics sono due nomi per indicare un insieme di processi più o meno standard, se considerati ad alto livello, finalizzati alla trasformazione di dati in insight. Dal punto di vista tecnologico i processi sono semplici: raccolta, pulizia/trasformazione, strutturazione e presentazione. Dal punto di vista business il gioco si fa più complesso perché il perimetro si amplia e gli attori coinvolti aumentano esponenzialmente. Il processo, per semplificarlo all'osso, diventa: coinvolgimento, responsabilizzazione, condivisione e decisione.

• Questi processi sono adatti e sostenibili solo per le grandi aziende o anche per le PMI?

Una data strategy dà una visione ad ampio spettro e di lungo periodo ma i processi per implementarla possono seguire dei piccoli step. In sostanza, non è necessario creare un colosso per avere dei benefici, i progetti di gestione del dato devono essere pensati e progettati per essere modulari e flessibili e poter accompagnare la crescita delle aziende e adattarsi nel tempo alla mutevolezza del business. L’unica cosa realmente importante è avere chiaro il punto di arrivo cercando di spingere lo sguardo più avanti possibile.

• Concretamente quali benefici può ottenere un'azienda implementando la BI?

Mi piace riassumere tutti i benefici derivanti da una strutturata analisi dei dati con una sola parola: consapevolezza. Troppo spesso mi è capitato di sentirmi direi dai key user “mi sembra che…”, “dal mio punto di vista è così…” o anche “la mia percezione è…”. Questi sono incipit che dobbiamo debellare dalle comunicazioni strategiche in azienda. La strategia è già complessa di suo perché deve far fronte a numerose incognite, se aggiungiamo anche la variabile della soggettività sarà sempre più difficile navigare nel mare estremamente competitivo che è il mercato. Implementare una buona BI permette di appoggiare le decisioni ad evidenze certe e riduce il rischio di errore. Poi la componente soggettiva o legata all’esperienza sul campo deve aiutare, ma prima di tutto deve esserci l’oggettività per descrivere gli scenari.

• Quali sono le difficoltà più comuni che le aziende affrontano nella gestione dei dati e come questo Corso può aiuta a superarle?

Posso affermare con estrema convinzione che il commitment sia l’elemento più impattante e potenzialmente l’ostacolo più grande da superare per le aziende che vogliono usare bene i dati. Se la direttiva viene calata dall’alto senza spiegarne il contesto e gli obiettivi, ci sarà sempre chi rema contro l’adozione di nuove metodologie di analisi. D’altro canto, se il top management non è consapevole dell’importanza della gestione dei dati, si rischia che il progetto non abbia abbastanza spinta per avere successo. In questo corso vedremo concetti e strumenti per aiutare nel processo di democratizzazione del dato, e cioè quel processo che porta le informazioni alla portata di tutta l’azienda senza troppa difficoltà.

• Sono necessarie competenze pregresse per frequentare il Corso in maniera efficace?

Non sono necessarie conoscenze particolari pregresse, faremo un percorso volto alla comprensione delle competenze da acquisire e ai punti chiave da attenzionare quando si approccia un progetto di data analytics. Il laboratorio hands-on sarà un modo per toccare con mano le best practice ed i concetti affrontati.

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