Introdurre e integrare l’advanced analytics in azienda non significa solo acquisire nuovi strumenti e competenze tecnologiche, ma anche una nuova cultura e mentalità: i due aspetti sono ugualmente importanti. Lo afferma Gartner nella sua più recente nota di ricerca sottolineando come senza la combinazione dei due fattori – strumenti IT e cultura – il successo dell’analytics nel business è a rischio.
Infatti, secondo Gartner, di qui al 2017, il 60% dei progetti legati ai Big data non riuscirà a andare oltre la fase pilota e di sperimentazione e sarà abbandonato.
“Molti manager che si occupano di Business intelligence (BI) e analytics non sanno come avviare i progetti di advanced analytics e molte aziende pensano di dover fare grandi investimenti in nuove tecnologie e competenze”, dichiara Lisa Kart, research director di Gartner. “Ma una strategia di successo nell’advanced analytics va oltre la semplice acquisizione dei giusti strumenti tecnologici: è altrettanto importante modificare mentalità e cultura, ed essere creativi nella ricerca del successo”.
Ecco dunque le quattro best practice che, secondo Gartner, i manager della BI e dell’analytics possono usare per far partire le iniziative in advanced analytics e garantire loro un futuro nel successo dell’azienda. Il primo punto è scegliere un problema che l’analisi avanzata può risolvere, l’ambito in cui l’impatto sarebbe maggiore e il ritorno sull’investimento più veloce. “Ovunque ci siano tanti dati, incertezza e complessità, lì esistono opportunità”, dice Gartner.
Secondo suggerimento è quello di ricorrere all’outsourcing e all’acquisto di “packaged apps” se non ci sono competenze interne in advanced analytics: questo può garantire un’implementazione efficace e più veloce in diversi casi, rispetto a costruirsi le capacità internamente.
Altro elemento importante sarà individuare delle figure chiave all’interno dell’organizzazione che devono essere convinte del valore dell’advanced analytics: “E’ essenziale capire chi sono gli stakeholder dentro l’azienda che devono essere convinti”, indica Gartner. “Si tratta degli scettici, quelli che dicono no a tutto, ma che spesso prendono le decisioni o implementano i progetti e possono far fallire le iniziative sull’advanced analytics“. Occorrerà presentare a queste figure influenti ma resistenti al cambiamenti dei business case che dimostrano il valore dell’advanced analytics ma anche spingerli a capire che a volte occorre cambiare il modo di pensare e di fare. “Occorre creare una cultura data-driven”, dice la Kart.
Infine, bisognerà decidere se si vogliono nel lungo termine costruire strumenti e competenze per l’advanced analytics internamente o no: per molte aziende questo è il modo di ottenere il massimo da questa tecnologia, ma non è una soluzione per tutti, soprattutto all’inizio. Costruire le risorse internamente sarà fondamentale solo se l’analytics è un elemento di differenziazione cruciale nella propria industria o se si applica a un’attività di importanza strategica; e se ci sono opportunità di applicare l’analytics in molteplici aree e progetti. Se si sceglie di creare un team interno, le competenze chiave saranno quelle di business, quelle IT, e quelle nella scienza dei dati.
