Ottimizzare i processi decisionali mediante una più accurata valutazione delle performance aziendali è un obiettivo cruciale per chi fa business oggi, e sembra più alla portata di quelle aziende capaci di applicare approcci data-driven nella valutazione.
In tutti i settori produttivi, in effetti, la capacità di leggere gli scenari attuali e anticiparne le evoluzioni conferisce un importante vantaggio competitivo. Questa capacità, del resto, è efficace sia se applicata ai dati di contesto sia, anzi soprattutto, se rivolta ai processi interni all’azienda. Pertanto una valutazione più esatta delle performance aziendali favorisce processi decisionali più a fuoco.
In questo senso, la più efficace integrazione delle aree operative e dei dati corrispondenti produce maggiore visibilità sui livelli di efficienza dell’azienda. Ciò consente ai decision-makers di commisurare le opportunità alle effettive capacità, e definire quindi strategie più mirate ed efficaci.
È quanto rileva, tra l’altro, anche un lungo report di IDC Italia (Misurare e prevedere le performance aziendali: la chiave per il successo nel percorso verso la Digital Transformation), in cui si parla di adottare un nuovo approccio alla valutazione delle performance aziendali. Muoviamo da alcuni risultati di questo studio per capire come riuscirci e quali strumenti possono aiutarci.
I KPI per valutare le performance aziendali
l report di IDC esamina alcuni cambiamenti generati dalle cosiddette tecnologie della Terza Piattaforma, cioè cloud, social, mobile e big data analytics. L’applicazione diffusa di questi veri e propri motori di trasformazione impatta, naturalmente, anche sui processi decisionali.
La trasformazione digitale, infatti, cambia il mercato e con esso i modelli di business. Se allora il contesto è caratterizzato dai paradigmi dell’on-demand e dell’omnicanalità, per le aziende diventa importante sviluppare modelli di gestione agili e reattivi. Modelli, cioè, in grado di leggere trend del mercato e nuove esigenze, adattando i processi aziendali di conseguenza.
In un contesto così dinamico, in cui i manager gestiscono i processi decisionali praticamente in real time, c’è bisogno di un accesso continuo e di qualità ai dati. Che consistono di informazioni sul mercato di riferimento come di analisi dei processi aziendali e dei lori livelli di efficienza.
La capacità di mettere ordine, integrare e ricavare insights dai dati a disposizione può fare la differenza in questi frangenti. Nello studio di IDC, risalta soprattutto l’importanza del fattore tempo: la ricerca e la selezione delle informazioni rilevanti, secondo lo studio, occupano infatti il 60-70% del tempo riservato alle decisioni di business.
Da questo punto di vista, le aziende più coinvolte dalla trasformazione digitale hanno un importante vantaggio. La digitalizzazione dei processi genera, infatti, modelli di gestione data-driven, in cui le attività vengono più agevolmente monitorate e valutate grazie ai dati.
L’approccio ad una digitalizzazione più matura, allora, è quello capace di integrare l’analisi dei processi aziendali in modo olistico. In grado, cioè, di centralizzare l’accesso alle informazioni e il loro utilizzo, abbattendo i data silos.
Dal punto di vista dei manager, adottare modelli di questo tipo significa accedere a set di dati cross-funzionali, più adatti a mostrare le performance aziendali per così dire in 3D. Significa, inoltre, modificare i KPI di riferimento e adottare modelli di valutazione più complessi. Modelli che necessitano di strumenti digitali appropriati.
Strumenti di valutazione delle performance
Se i processi decisionali attuali devono poggiare su nuovi parametri di valutazione, diventa necessario impiegare nuovi strumenti di analisi. Soluzioni olistiche, come si diceva, in grado di:
- raccogliere dati da più fonti e aree funzionali;
- analizzare, misurare, elaborare report in tempi rapidi;
- usare i dati per simulare scenari e individuare alternative.
Sistemi che, in sostanza, permettano di adottare un approccio fully-data driven nella valutazione delle performance aziendali attuali e potenziali.
Strumenti di questo tipo sono, per esempio, gli applicativi di analytics di nuova generazione. Soluzioni in grado di raccogliere e integrare dati da tutti i dipartimenti aziendali, generando analisi efficaci sui processi in atto. Equipaggiati con sistemi di analisi adattiva, questi applicativi migliorano la pianificazione strategia reagendo a modifiche di contesto e anticipando pattern di evoluzione.
Muovendo da parametri più dinamici di valutazione delle performance aziendali, software come Formula Analytics di UniQa agevolano i processi decisionali. Per esempio, possono misurare la fattibilità concreta di determinate opportunità di mercato in relazione alle effettive possibilità dell’azienda.
Si tratta, come si intuisce, di un notevole salto di qualità. Un approccio fully-data driven, infatti, monitora le performance aziendali secondo metriche più funzionali, e non solo. Abilita una gestione aziendale proattiva, che può giocare d’anticipo sia rispetto ai trend di mercato sia rispetto alle potenziali criticità.
Conclusione
Se lo scenario attuale richiede una business intelligence più reattiva, un aiuto sostanziale può arrivare dai sistemi di data analytics evoluti. Applicativi con un approccio olistico, che rendono possibile estrarre informazioni preziose da tutti i processi e le aree e leggerle in maniera dinamica.
Acceleratori dell’innovazione come l’AI permettono poi un ulteriore passo avanti: con l’applicazione di logiche predittive alla data analysis, infatti, consentono di individuare pattern e anticipare trend con notevole precisione.
Grazie a questi strumenti, i manager possono operare scelte più efficaci, in maniera informata e mediante procedure più agili. Si attiva, così, quel modello di gestione in real time e data-driven che può risultare il vero vantaggio competitivo del prossimo futuro.