Che aspetto prendere le decisioni con e senza analisi dei dati
Nonostante sia difficile valutare quali scelte influenzeranno le nostre vite in modo significativo, non le trattiamo tutte con gli stessi livelli di importanza.
Allo stesso tempo, non è sempre facile dire se abbiamo preso la decisione giusta su qualcosa. Dopotutto, non abbiamo dati sulle nostre vite personali da analizzare.
I dati sono abbondanti nel mondo degli affari, eppure molti leader prendono ancora decisioni basate sulla loro esperienza invece che sui numeri.
Esaminiamo come si presenta il processo decisionale con e senza analisi dei dati.
Processo decisionale tradizionale
Anche se il software di business intelligence esiste da decenni, sono state soprattutto le grandi aziende a sfruttare i dati. Per il resto delle aziende, i responsabili delle decisioni si sono basati sull'emozione per informare la loro prossima mossa. In altre parole, le decisioni sono state prese con istinto istintivo, aneddoti ascoltati durante la loro carriera e pregiudizi personali. Prove empiriche, se ce ne sono, hanno influenzato la loro decisione.
Le decisioni che alimentano le odierne imprese indipendenti dai dati dipendono dalle esperienze dei dipendenti che le producono. Quando non c'è un modo obiettivo per valutare i risultati, nessuno impara dalle loro decisioni. Se il risultato è positivo o negativo, il processo è privo di lezioni specifiche.
La mancata integrazione dei dati nel processo decisionale accoglie anche opinioni contrastanti e potenzialmente iniziative da parte di diversi dipartimenti. E senza un sistema di scoperta della conoscenza, lo sviluppo dei dipendenti può ristagnare. Come possono migliorare nel loro lavoro senza accesso ai fatti? La mancanza di risorse non solo renderà le prestazioni dei dipendenti piatte, le risorse insufficienti potrebbero causare un disimpegno generalizzato, o determinando una produttività da radiatori o un elevato turnover.
C'è anche la questione se il tipico impiegato dovrebbe mai prendere decisioni da solo senza alcun supporto basato sull'evidenza. Una cosa è che i membri del team C-suite dirigono un'azienda basata sul loro appreso senso degli affari, ma innumerevoli altre decisioni emergono in un'organizzazione durante la giornata lavorativa media. Senza dati, non sono solo i leader di alto livello che usano congetture per decidere il destino del business, è ogni singolo membro di un'azienda.
Il processo decisionale nell'era dei big data
I dati generati ogni giorno attraverso il nostro crescente numero di dispositivi certamente aggiungono livelli di complessità alle iniziative di analisi. Attualmente, ci sono tre sezioni in cui le aziende rientrano: tradizionale (non analitica), analitica tramite specialista (ciò che la maggior parte delle organizzazioni fa leva oggi) e analisi self-service (che consente agli utenti aziendali di approfondire i propri dati, con la supervisione di un squadra centrale).
Secondo Gartner, tra il 60-85% delle implementazioni di analisi non riesce. Tuttavia, gli strumenti di analisi non sono da incolpare. Le tecnologie di analisi dei dati incorporate, come ThoughtSpot, stanno fornendo alle aziende informazioni rapide su larga scala attraverso una semplice barra di ricerca. Vari rami di intelligenza artificiale rendono possibile ciò, come l'apprendimento automatico, il riconoscimento dei pattern e l'elaborazione del linguaggio naturale. Queste caratteristiche rientrano nel terzo segmento che abbiamo menzionato sopra.
Nella stessa ottica, l'uso di strumenti che eliminano la necessità per i Data Scientist di creare report manuali rende le decisioni aziendali più rapide e precise. Fornisce inoltre ai dipendenti una maggiore autonomia per pensare in modo critico e approfondire i dati ogni volta che sono curiosi di qualcosa. Le aziende hanno già costruito coalizioni di questi interpreti di dati, noti come "scienziati dei dati dei cittadini" e stanno conseguendo i benefici sulla loro concorrenza di conseguenza.
È qui che gli strumenti integrano una cultura basata sui dati, offrendo ai dipendenti un rapido accesso ai dati per prendere decisioni o valutare i risultati passati di un'iniziativa. I dipendenti non devono essere spinti a usare i dati dopo aver visto come aiuta i loro flussi di lavoro. Una volta stabilita una cultura fluente nei dati, la scoperta delle conoscenze, la condivisione delle informazioni e il monitoraggio delle prestazioni diventano ciclici. Di conseguenza, il processo decisionale e la valutazione di tali decisioni sono basate su prove invece che su sospetti.
Prendere decisioni sarà sempre un atto imperfetto. Ma quando si tratta di utilizzare l'analitica per renderli in ambienti di lavoro, non c'è paragone per cui sia più efficace. Non lo faremo mai esattamente con qualsiasi decisione commerciale che prendiamo, ma non sapremo quanto siamo sbagliati a meno che non abbiamo i dati che lo dimostrano.
