Le competenze Data Analytics da ricercare per aziende smart

I dati sono risorse sempre più preziose per le aziende. Ogni interazione con i clienti, processo produttivo e transazione generano una mole impressionante di informazioni che, se analizzate correttamente, possono trasformarsi in vantaggi competitivi significativi.

Tuttavia, possedere i dati non basta: la vera sfida consiste nel saperli utilizzare in modo strategico, trasformandoli in strumenti concreti per prendere decisioni informate: quali competenze ricercare nel fornitore di soluzioni Data Analytics? Ne parliamo nell’articolo di oggi.

Quali sono i presupposti di una Data Analytics efficiente?

Nel panorama in cui ci troviamo, sono fondamentali due aspetti. Da un lato, le aziende devono sviluppare competenze specifiche in analisi dei dati per interpretarli. Dall’altro, devono affidarsi a partner qualificati, capaci di guidarle nell’adozione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale.

È proprio questa combinazione di competenze interne e supporto strategico esterno a fare la differenza tra un’organizzazione che segue il mercato e una che lo guida.

Quello che forse non tutte le organizzazioni sanno è che entrambi gli obiettivi si possono raggiungere attraverso un partner che da un lato offra gli strumenti di cui si ha bisogno per analizzare i dati e, dall’altro, metta in campo le proprie skill per migliorare le competenze aziendali. Come orientarsi nel complesso mondo dei player della Data Analytics e trovare quello giusto che garantisca un supporto di questo tipo – a 360 gradi appunto?

Partire dalle competenze tecniche fondamentali

Le competenze tecniche rappresentano il cuore di ogni strategia di Data Analytics. Sono il fondamento che permette di estrarre valore dai dati e di tradurli in decisioni pratiche. Tra queste competenze, spiccano quelle relative all’analisi dei dati, alla visualizzazione e all’integrazione dei sistemi.

Un altro aspetto cruciale è la capacità di trasformare dati complessi in informazioni facilmente comprensibili. Qui entrano in gioco strumenti come Microsoft Power BI, che permettono di creare report visivi e dashboard interattive. Pensate a una dashboard che mostri in tempo reale le performance di diversi reparti aziendali: non solo migliora la comprensione dei dati, ma facilita anche la condivisione di insight tra i team.

Infine, la gestione dei dati richiede un’integrazione fluida tra i vari sistemi aziendali. I dati non provengono mai da una sola fonte, ma da molteplici piattaforme come CRM ed ERP. Integrare queste fonti consente di avere una visione unica e aggiornata della situazione aziendale, evitando errori e ridondanze.

La Governance dei dati come fondamento strategico

La Governance dei dati è spesso considerata un argomento tecnico, ma in realtà è una componente strategica. Senza una gestione adeguata, i dati rischiano di diventare un ostacolo anziché una risorsa.

Uno degli aspetti più importanti della Governance è garantire la qualità dei dati. Un dataset pieno di errori o incompleto può portare a decisioni sbagliate e, di conseguenza, a perdite economiche. Per questo motivo, è fondamentale implementare processi che assicurino che i dati siano accurati, completi e aggiornati.

Infine, una buona governance richiede un monitoraggio continuo. I mercati cambiano rapidamente, così come le tecnologie e le normative. Mantenere un controllo costante sui dati e sui processi aziendali permette di adattarsi in tempo reale, trasformando le sfide in opportunità.

L’intelligenza artificiale come motore dell’innovazione

L’AI sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano, permettendo loro di affrontare sfide complesse con soluzioni innovative. Tuttavia, molte organizzazioni si trovano ancora ad affrontare incertezze su come iniziare a utilizzare la tecnologia e su come sfruttarla al meglio nei loro processi aziendali.

Un percorso verso l’AI ben strutturato dovrebbe offrire un quadro chiaro per acquisire competenze e autonomia nell’uso di queste tecnologie. Questo percorso si concentra su tre aspetti principali:

1. Introduzione ai concetti fondamentali di AI: comprendere le basi dell’intelligenza artificiale, inclusi sottoinsiemi come il machine learning e il deep learning, è il primo passo. È importante acquisire conoscenze su tecniche di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, oltre che su algoritmi come classificazione, regressione e clustering.
2. Approccio operativo all’analisi dei dati: un focus specifico sull’analisi dei dati rappresenta un elemento essenziale per integrare l’AI nei processi aziendali. Questo include attività come il pre-processing dei dati, la scelta del modello di machine learning più appropriato, l’addestramento del modello e la valutazione delle performance tramite metriche definite.
3. Individuazione dei processi applicabili: un altro elemento cruciale è supportare le aziende nell’identificazione di scenari specifici in cui l’Artificial Intelligence può fare la differenza. Ad esempio, migliorare la previsione della domanda o automatizzare processi ripetitivi grazie a tecniche di machine learning. In questa fase, è fondamentale coinvolgere team interfunzionali per completare una pre-analisi e verificare la fattibilità delle soluzioni proposte.
   
   

Un aspetto distintivo nell’approccio all’AI da parte del business partner è la capacità di adattare i percorsi e le soluzioni alle esigenze specifiche di ogni azienda. Che si tratti di formare personale non tecnico o di rafforzare le competenze dei developer, è fondamentale creare percorsi formativi e operativi che rispondano a necessità concrete.

• Per i non developer, l’obiettivo è fornire strumenti e conoscenze per comprendere i processi e identificare le opportunità applicative dell’AI.
• Per i developer, il focus si sposta sulle hard skills, come lo sviluppo di prototipi e l’implementazione di soluzioni tecniche avanzate.

Un percorso strutturato, infine, dovrebbe fornire strumenti pratici e cognitivi per:

• analizzare i requisiti
• valutare la fattibilità delle soluzioni AI
• implementare progetti pilota che creino valore reale

Questa autonomia consente alle aziende non solo di ridurre la dipendenza da partner esterni, ma anche di essere più reattive e competitive nel mercato.

Consulenza e formazione come leve strategiche

Infine, come anticipato, gli strumenti offerti dal partner devono associarsi a un piano di formazione specifica. Ogni azienda ha esigenze proprie, che dipendono dal settore in cui opera, dalla sua struttura organizzativa e dagli obiettivi di crescita. Per questo motivo, non esistono soluzioni universali: è fondamentale collaborare con partner in grado di offrire consulenze su misura.

Un buon partner analizza i processi aziendali esistenti e propone le soluzioni più adeguate alle esigenze dell’azienda. Ad esempio, strumenti come SAP o Microsoft Power BI possono essere scelti in base al tipo di dati da analizzare e agli obiettivi da raggiungere. Questa personalizzazione garantisce che ogni soluzione sia perfettamente integrata con l’ecosistema aziendale.

Le competenze in big data analytics e intelligenza artificiale non sono solo strumenti tecnici, ma veri e propri catalizzatori di innovazione e crescita. Le aziende che investono in queste aree non solo si posizionano come leader di mercato, ma costruiscono anche le basi per un futuro sostenibile e competitivo. La chiave del successo sta nel combinare competenze tecniche avanzate, una governance solida e un approccio strategico, affidandosi a partner capaci di guidare ogni passo del percorso.

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