La differenza tra le aziende di successo e quelle in stazionarie si riduce spesso a una capacità critica: trasformare i dati grezzi in informazioni utili per prendere decisioni strategiche. Sebbene molte aziende siano sommerse di dati, sono sorprendentemente poche quelle che hanno acquisito la padronanza di questo processo di trasformazione. In questo articolo illustreremo il percorso sistematico che porta dalle informazioni grezze agli insight che portano il business al livello successivo.
La sfida: La maggior parte delle organizzazioni non soffre di una mancanza di dati, ma di fonti di dati disorganizzate e scollegate che rendono quasi impossibile un'analisi completa.
La soluzione: Iniziare con una verifica strategica delle fonti di dati disponibili, dando la priorità a quelle più rilevanti per le principali questioni aziendali. Questo include:
Case study: Un cliente del settore della vendita al dettaglio ha scoperto che, integrando i dati sull'andamento meteorologico con le informazioni sulle vendite, poteva prevedere il fabbisogno di scorte con un'accuratezza superiore del 42% rispetto all'utilizzo dei soli dati storici sulle vendite.
La sfida: I dati grezzi sono in genere disordinati, incoerenti e pieni di lacune, il che li rende inadatti a un'analisi significativa.
La soluzione: Implementare processi di preparazione dei dati automatizzati che gestiscano:
Case study: Un cliente del settore manifatturiero ha ridotto i tempi di preparazione dei dati dell'87%, consentendo agli analisti di dedicare più tempo alla generazione di informazioni piuttosto che alla pulizia dei dati.
La sfida: i metodi di analisi tradizionali spesso non colgono relazioni complesse e schemi nascosti in grandi insiemi di dati.
La soluzione: Implementare analisi alimentate dall'intelligenza artificiale che vadano oltre l'analisi statistica di base per scoprire:
Case study: Un'organizzazione di servizi finanziari ha identificato un modello di comportamento dei clienti precedentemente non rilevato che precedeva la chiusura del conto di una media di 60 giorni, consentendo di intraprendere azioni di retention proattive che hanno migliorato la retention del 23%.
La sfida: I risultati analitici grezzi sono spesso difficili da interpretare senza un contesto aziendale e una competenza di settore.
La soluzione: Combinare l'analisi dell'intelligenza artificiale con l'esperienza umana attraverso:
Case study: Un'azienda sanitaria ha implementato flussi di lavoro di analisi collaborativa che combinavano le competenze dei medici con l'analisi dell'intelligenza artificiale, migliorando l'accuratezza diagnostica del 31% rispetto all'approccio singolo.
La sfida: anche le intuizioni più brillanti non creano valore finché non vengono tradotte in azione.
La soluzione: Stabilire processi sistematici per l'attivazione degli insight:
Case study: Un'azienda di telecomunicazioni ha implementato un processo di attivazione degli insight che ha ridotto il tempo medio dalla scoperta degli insight all'implementazione operativa da 73 a 18 giorni, aumentando in modo significativo il valore realizzato del programma di analisi.
La sfida: gli ambienti aziendali cambiano costantemente, rendendo rapidamente obsoleti i modelli statici e le analisi una tantum.
La soluzione: Implementare sistemi di apprendimento continuo che:
Case study: Un cliente dell'e-commerce implementa modelli di apprendimento continuo che si sono adattati automaticamente al cambiamento del comportamento dei consumatori durante la pandemia, mantenendo un'accuratezza di previsione del 93%, mentre modelli statici analoghi sono scesi sotto il 60% di accuratezza.
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Le organizzazioni che riescono a passare dai dati grezzi alle informazioni utili ottengono notevoli vantaggi competitivi:
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