Iniziamo il viaggio verso NUOVI ORIZZONTI:

MODERN DATA STRATEGY– NAVIGARE LA “LIQUIDITÀ” DEL  NUOVO ECOSISTEMA, NEI PROCESSI CENTRICI DI BUSINESS TRANSFORMATION

Controllo di Gestione –  Pianificazione Strategica – Budget & Forecast

I DATI, in questi processi, non forniscono di per sé soluzioni, ma fanno emergere situazioni e scenari e aiutano ad assumere decisioni e a impostare azioni in modo razionale e rigoroso, dove consentito e possibile anche in ottica predittiva.

Uno dei primi passi fondamentali è sicuramente conoscere se siamo pronti ad affrontare questa sfida:

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I DATI sono  i nuovi compagni di viaggio per tutti coloro che sono chiamati a svolgere compiti di: Supervisione & Controllo, Programmazione delle attività, Indirizzo strategico, e ancora quando, nella efficace conduzione di una azienda, entrano in gioco e si devono includere quegli (essenziali) indicatori, ormai fondamentali “kpi* che rappresentano, in sintesi, performance, criticità e soprattutto  insight e stimoli sulle leve da attivare.

Questi dati di sintesi devono poter essere reperibili e fruibili, rapidamente e anche in mobilità, dai vari Stakeholder, tramite strumenti di gestione quotidiana.

In particolare, gli indicatori di performance (KPI – Key Performance Indicators), se progettati con la dovuta accortezza e resi facilmente disponibili, possono e devono  indirizzare decisioni, comportamenti e azioni coerentemente con gli obiettivi del management. Il personale può inoltre essere valutato ed incentivato sulla base degli indicatori stessi.

Ma qual è il rapporto tra questi tre aspetti così centrali per la vita dell’azienda e i dati? Controllo di Gestione –  Pianificazione Strategica – Budget & Forecast

In un’azienda, il controllo di gestione o direzionale, è il meccanismo operativo volto a guidare la “gestione” verso il conseguimento degli obiettivi stabiliti in sede di pianificazione operativa, rilevando, attraverso la misurazione di appositi indicatori (KPI) , lo scostamento tra obiettivi pianificati e risultati conseguiti e informando di tali scostamenti gli organi responsabili (Stakeholder), affinché possano decidere e attuare le opportune azioni correttive.

La pianificazione strategica  (processo iterativo continuo) ha lo scopo di definire la direzione e le aspettative di una organizzazione, basate sulla sua visione aziendale. Viene stabilito un piano d’azione che fa riferimento ad un periodo variabile: a questo punto si fissano quali sono gli obiettivi principali dell’Azienda, e dove vuole arrivare in quel determinato lasso di tempo.

La preparazione del budget avviene normalmente su base annuale (nel contesto attuale è un tema sempre più complesso) e fa riferimento a “dati provenienti da diversi livelli e fonti”. Le risorse vengono generalmente suddivise e l’Azienda definisce e alloca i fondi per assicurare come possa essere portato avanti il piano generale e come gli obiettivi possano essere raggiunti per ogni periodo definito.

Per la realizzazione del forecasting, vengono utilizzate diverse tipologie di  dati per predire i risultati finanziari e/o commerciali dell’Azienda, nei mesi o periodi successivi. I responsabili utilizzano dati storici, e non solo, per stabilire nuove previsioni, che vengono poi integrate nel budget.

• In che modo METODI STRUMENTI E TECNOLOGIA possono essere d’aiuto per strutturare questi processi oggi più che mai centrici?
• In che modo si possono sfruttare elementi abilitanti e leve di slancio ?
• In che modo possiamo avviare una Modern Data Strategy e nel percorso,  progetti di BUSINESS ANALYTICS a supporto ?

Sono tre temi centrali per le aziende. Diamo uno sguardo, breve e sintetico sui tre quesiti, con la proposta di approfondire in dettaglio a tutti coloro che ne faranno richiesta.

Partiamo dal quesito centrale: Perché, per affrontare processi quali Controllo di Gestione –  Pianificazione Strategica – Budget & Forecast, sottolineiamo l’importanza di avere una Modern Data Strategy ? E poi, in cosa consiste ?

La MODERN DATA STRATEGY è quell’insieme di processi tecnologico-funzionali, anche complessi, per mezzo dei quali le aziende acquisiscono, archiviano, gestiscono, utilizzano e condividono, i dati in loro possesso: “Portare i dati dalle sorgenti/fonti ai KPI di valore”.

A cosa si riferisce il MODERN? È una ricetta articolata, dal nostro punto di vista. Il nuovo “MODERNO” consiste nell’amalgamare: Infrastruttura Cloud (uno dei PILLAR) , metodi di conduzione progettuale, skills funzionali e strumenti tecnologici avanzati di BUSINESS INTELLIGENCE-ANALYTICS con la consapevolezza che oggi bisogna considerare i DATI come uno dei nostri “PATRIMONI” più importanti, da custodire e far crescere.

Ogni survey o ricerca condotta però parla chiaro: i dati sono l’unica fonte (inesauribile?) attualmente a disposizione delle aziende per spingere il rinnovamento e disegnare scenari di business alternativi. Sviluppare un nuovo progetto basato sui “data” è un’operazione non semplice che richiede una strategia ben precisa di Data Governance. Due approcci metodologici, PoC & MVP, possono promuovere una Modern Data Strategy all’interno delle aziende. Due processi che devono coinvolgere tutti gli stakeholders e porre fin dall’inizio e in maniera chiara gli obiettivi, il percorso e i tempi.

MVP E POC: INDISPENSABILE PORRE IL PROGETTO AL CENTRO

Può aiutare, nel caso, porsi un obiettivo intermedio, più facile da raggiungere e continuamente verificabile sul campo da KPI. Dal lato pratico uno dei metodi più efficaci è quello di ricorrere a framework più piccoli e agili, coinvolgendo team ben selezionati. L’applicazione di questo metodo favorisce il rilascio di “versioni intermedie” in tempi molto ridotti. Ma di cosa si tratta?

Operativamente possiamo definire principalmente due “percorsi”:

PoC – Proof of Concept

Con il termine inglese Proof of Concept possiamo intendere una realizzazione preliminare o abbozzata di un determinato progetto o metodo, allo scopo di provarne la fattibilità o dimostrare la fondatezza di alcuni principi o concetti costituenti. Un esempio tipico è quello di un prototipo.

MVP – Minimum Viable Product

L’MVP è una versione iniziale del prodotto-progetto o servizio distribuito, che include solo le caratteristiche minime al fine di raccogliere da subito i feedback degli Stakeholders di riferimento.

L’aspetto del coinvolgimento e dell’organizzazione è centrico. Disporre delle esperienze e delle skills convergenti al posto giusto, e trasversali rispetto alle varie funzioni di business aziendali, sono fattori che abbassano il livello di insuccesso e che aiutano e abilitano il percorso del “valore” e all’utilizzo del modello e dei relativi strumenti anche in chiave innovativa. I motivi per cui molti “progetti analitici” non decollano, sono i più diversi e in molti casi non sono solo di ordine tecnico. Spesso possono essere causati da un non adeguato supporto organizzativo.

Altri aspetti della “non riuscita” riguardano le sorgenti Dati, il loro reperimento, la gestione, la pulizia dei dati utili ai fini dei KPI e, non ultimo, il metodo di implementazione e rilascio delle fasi progettuali “Agile”.

Capita spesso, inoltre, che il “modello finale” a cui tendere,

NON abbia le caratteristiche di soluzione “Multistakeholder”, pillar a cui il progetto dovrebbe conformarsi secondo la più moderna concezione della “fruibilità” dei Dati.

NON si appoggi su infrastrutture tecnologiche e strumenti ad elevata scalabilità

NON sia chiaro l’asse temporale, la timeline di attuazione, validazione, valutazione

NON siano ben focalizzati i “milestone di progetto”

…e altro ancora

Per ottenere il risultato è necessario coinvolgere il management con metodi e strumenti nuovi, più agili e supportati da tecnologie come Modern Analytics, AI e machine learning. Occorre quindi creare maggiore consapevolezza sulla cultura Data Driven e sul concetto di “PATRIMONIO DEI DATI”, come abbiamo più volte detto, il vero tesoro delle imprese.

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