Raccogliere i dati sui processi aziendali non è difficile, ma le tecniche tradizionali di archiviazione e analisi (come registri cartacei o fogli Excel) non sono più sufficienti. Le informazioni, se non organizzate e analizzate correttamente, restano disgiunte e non generano insight significativi per prendere decisioni aziendali informate. Le imprese moderne devono adottare software digitali che centralizzano i dati, identificano le lacune nei processi e consentono di intervenire per migliorare.

La cultura del dato, ovvero l’attenzione all’analisi delle informazioni generate dai processi aziendali, sta diventando sempre più importante. Piccole, medie e grandi imprese si stanno adattando a questa mentalità, considerando i dati come una risorsa fondamentale per garantire la solidità dei loro processi aziendali. Un esempio di questa trasformazione è Vitesy, una startup che produce dispositivi IoT per la purificazione dell’aria, con un focus sulla sostenibilità e sulla tecnologia , la quale ha sviluppato una solida strategia di data management grazie alla guida di un incubatore in Silicon Valley. La Data Analyst Beatrice Ravanelli spiega come l’azienda sia riuscita a creare processi ben definiti, con un forte focus sull’importanza dei dati, contribuendo così all’innovazione e alla crescita aziendale.

Sarà questo il tema del nuovo numero del settimanale OperationsManager, che sarà disponibile sul sito operationsmanager.it a partire dal primo pomeriggio di domani. L’inserto dedicato al mondo dei processi e dei loro architetti nelle fabbriche, edito da ItalyPost in collaborazione con auxiell e AzzurroDigitale, vedrà intervistate cinque imprese (e cinque loro protagonisti): Vitesy, Atlantis Headwear, Uniform, Crts e Smact.

I vantaggi operativi dell’adozione di una strategia di data analysis sono evidenti: comprendere i dati in modo chiaro permette di ottimizzare i processi aziendali. Con tecniche di analisi dei dati, è possibile identificare inefficienze e colli di bottiglia, ridurre gli sprechi e semplificare le operazioni, tutti aspetti che favoriscono lo sviluppo dell’impresa. Inoltre, l’analisi dei dati è un fattore chiave per l’innovazione. Giorgia Rotelli, Accounting e Finance Manager di Atlantis Headwear, sottolinea che per crescere è fondamentale adeguare la struttura aziendale alla gestione dei dati e comprenderli a fondo. I software che monitorano la produzione in tempo reale aiutano i manager a prendere decisioni informate.

Tuttavia, l’adozione di una data strategy comporta anche delle difficoltà. Raccogliere i dati è solo il primo passo; è necessario definirne le fonti e garantirne la qualità. Spesso i dati vanno standardizzati in base agli obiettivi aziendali, e ciò richiede un processo di pulizia dei dati per migliorarne l’accuratezza e la completezza. Inoltre, le informazioni devono essere gestite in modo ordinato ed efficiente. In Vitesy, ad esempio, l’uso di BigQuery di Google e Power BI di Microsoft ha permesso di raccogliere e confrontare dati provenienti da fonti diverse, migliorando la visione complessiva del processo produttivo. Le esigenze variano da azienda a azienda, e come spiega Beatrice Ravanelli, è stato necessario testare diverse piattaforme prima di trovare quella più adatta alla realtà di Vitesy. Un ulteriore aspetto importante è l’adozione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali. Sebbene l’IA faciliti la raccolta e l’analisi dei dati, aumenta anche il rischio di lavorare con dati errati o incompleti, come sottolineato da Beatrice Ravanelli. Se la qualità dei dati non è garantita, i risultati dell’analisi potrebbero essere sbagliati.

Nonostante gli strumenti digitali e l’adozione dell’IA, il monitoraggio dei Key Performance Indicators da solo non è sufficiente. Il successo della data strategy dipende anche dal coinvolgimento delle persone. Beatrice Ravanelli spiega che in Vitesy è stato importante uniformare i processi tra i vari team attraverso la costruzione di un’infrastruttura comune. Questa standardizzazione facilita anche l’integrazione dei dati provenienti da distributori esterni, fornendo insight chiari e completi. L’introduzione di nuove tecnologie comporta una fase di adattamento per i dipendenti, che potrebbero essere inizialmente riluttanti al cambiamento. Tuttavia, la cooperazione è essenziale per garantire che la data strategy abbia successo.