Posted On 2 Novembre 2021 By In Innovazione With 70 Views

Incrementare i risultati attraverso dati e analytics

La disponibilità e la conseguente applicazione dei dati è essenziale per qualsiasi business unit per far fronte ad eventuali problemi di approvvigionamento, logistica, o marketing.

L’aggregazione sistematica dei dati all’interno di una supply chain ben strutturata e la loro analisi puntuale, garantisce la visibilità dei processi interni in tempo reale e veloce e chiarisce l’efficacia nel lungo periodo delle azioni intraprese, offrendo maggiori opportunità a tutti i partner commerciali.

Trasformare i dati di approvvigionamento in informazioni da sfruttare è una fonte di vantaggio competitivo che consente un passo avanti nella fornitura di valore e che genera in modo rapido un impatto altamente positivo sui profitti.

Secondo un sondaggio di Forrester pubblicato lo scorso anno, le aziende che guardano ai dati per prendere decisioni hanno il 58% di probabilità in più di superare i propri obiettivi di fatturato, rispetto alle aziende che non lo fanno.

Le policy di acquisto richiedono l’incrocio di dati diversi e in questo senso gli analitycs aiutano i direttori acquisti a prendere decisioni più consapevoli.

L’analisi avanzata dei dati può generare immensi benefici su più livelli:

  • prevedere la probabilità che la strategia abbia successo prima di allocare le risorse
  • scoprire nuove opportunità di crescita integrando i tradizionali metodi di brainstorming
  • identificare le tendenze prima dei competitor
  • anticipare dinamiche di mercato complesse

In un articolo pubblicato su Supplychaindive, Gareth Herschel, vicepresidente di Gartner, multinazionale di consulenza strategica, ricerca e analisi nel campo della tecnologia dell’informazione, ha condiviso tre idee da considerare quando si dà priorità all’analisi dei dati nel processo decisionale aziendale:

  1. Trovare compagni leader del cambiamento

I leader della tecnologia e dei dati devono stringere alleanze per incrementare le strategie di analisi. Creare partnership strategiche che riuniscano tutti coloro che guardano al progresso, che non si accontentano di lavorare alla vecchia maniera, ma che vogliono realizzare il cambiamento, può rivelarsi ottimale per portare innovazione a più livelli.

Grazie a una visione condivisa sull’importanza di una scrupolosa analisi dei dati, le aziende possono valutare meglio i costi, i rischi e le opportunità di crescita.

  1. Conoscere il panorama tecnologico

In un mondo di innovazione necessaria e continua, la pianificazione delle opportunità di dati e analisi richiede uno sguardo al futuro sulle prossime opportunità offerte dalla tecnologia.

La consapevolezza del futuro prepara l’azienda agli adattamenti necessari.

Gartner ha previsto quattro tecnologie che aiuteranno le aziende ad adattarsi ai cambiamenti dei dati:

–  L’automazione consentirà l’integrazione del tessuto dei dati

– La tecnologia dei grafici identificherà le connessioni tra i dati

– Le reti generative avversarie utilizzeranno simulazioni per identificare miglioramenti

– L’apprendimento profondo consentirà alle macchine di raccontare storie di dati.

Secondo la Herschel è necessario pensare ai sistemi che non solo forniscono valore oggi, ma che si evolveranno e si adatteranno per continuare a fornire valore e in questo, l’automazione diventa necessaria per arrivare laddove l’attività umana non riesce a tenere il passo.

  1. Cogliere l’opportunità di estendere l’influenza dei dati

Le relazioni profonde esistenti tra le unità aziendali e i leader di dati e tecnologia permettono di estendere ed integrare influenza e analisi dei dati nei processi aziendali.

I leader devono cercare opportunità per inserire l’analisi dei dati nei processi aziendali formali, condividendo storie di successo dei dati all’interno dell’organizzazione per influenzare gli altri sulla sua efficacia di applicazione.

Educare gli utenti aziendali su ciò che può essere automatizzato è fondamentale, allo stesso tempo però è importante avere il giusto modello di governance per decidere se un processo debba essere automatizzato oppure lasciato al contributo dell’attività umana, che nonostante le innovazioni tecnologiche costanti non può essere lasciato da parte, ma andare di pari passo con le trasformazioni digitali.

 

 

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