Data Driven: come la Data Analytics può migliorare ogni processo lavorativo

I dati stanno avendo un ruolo sempre più cruciale in ogni modello di business: ogni azienda ha bisogno di conoscere meglio i propri clienti, migliorare le proprie campagne pubblicitarie, personalizzare i contenuti in base al proprio target e creare nuovi prodotti da inserire sul mercato. 

Ognuna di queste attività può essere gestita da diversi dipartimenti, ma il punto che accomuna tutte queste scelte è che non si può più pensare di prendere decisioni strategiche basandosi su dati generici (o addirittura non considerando i dati!), ma diventa essenziale sfruttare dati puntuali. Tutti, quindi, sono chiamati a saper raccogliere, maneggiare, gestire, visualizzare e interpretare correttamente la sempre più grande mole di dati che le aziende hanno a disposizione, dal marketing fino alle funzioni sales. Questo approccio permetterà alle aziende di sfruttare la data analysis non solo in un limitato numero di campi, ma di usarla in generale a tutti i livelli dell’azienda, approccio che permetterà, in ultima analisi, di migliorare le prestazioni aziendali e far crescere i profitti.

La necessità di Reskilling e Upskilling per un approccio Data-Driven condiviso da tutti

Il primo scoglio per l’adozione di un approccio data-driven a tutti i livelli dell’azienda è spesso la mancata capacità di sfruttare i giusti processi e strumenti. Per questo motivo aggiungere tra le proprie competenze tutto quello che ha a che vedere con la Data Analysis sta diventando un valore aggiunto sempre più fondamentale per tutti i settori del digitale: ed è proprio per questo che professionisti e aziende stanno investendo (o dovrebbero investire) in programmi di upskilling e reskilling nel mondo dall’analisi dei dati.

Una strategia di business basata sui dati

La cultura del dato deve essere parte integrante di ogni strategia aziendale. La sempre maggiore disponibilità dei dati, insieme alla conseguente digitalizzazione dei processi, rende necessario per ogni azienda non solo saperli leggere, ma essere in grado di raccogliere, analizzare, interpretare e archiviare in sicurezza ogni tipo di informazione.
Gestire al meglio tutti questi processi del dato permette di trarne vantaggio e utilizzarli come base per ogni scelta di business.

I benefici che derivano da un approccio data-driven aziendale sono molti: è possibile acquisire dati in tempo reale, anticipare problemi e comportamenti, evidenziare bisogni, studiare tendenze in tempo reale per creare azioni più mirate per ogni singolo problema tracciato.

Chi deve diventare, quindi, Data Analyst? Tutti! Qualunque sia il tuo job title attuale (che tu sia ad esempio Digital Marketer, HR Manager, Sales Exec o Communication Specialist),  puoi decidere di aggiungere la data analysis al tuo bagaglio di competenze per velocizzare, migliorare e raffinare ogni tipo di analisi che effettui nel quotidiano lavorativo.

Le sfide della Data Analysis

Una delle maggiori challenge relative all’analisi dei dati è la raccolta: ci sono molti dati che le aziende potrebbero potenzialmente raccogliere ed è quindi necessario determinare a cosa dare la giusta priorità. La raccolta dei dati richiede però un’analisi metodica, una pulizia e soprattutto un’organizzazione degli stessi secondo criteri logici.

Una volta raccolti i dati, è necessario un posto dove archiviarli ed interrogarli: questo può occupare una notevole quantità di spazio e può comprendere molti tipi diversi di informazioni; per questo motivo è necessario conoscere gli strumenti e i linguaggi per la gestione di database (SQL).

È inoltre necessario rendere i dati e le analisi effettuate accessibili e interpretabili. Grazie alla Data Visualization possiamo realizzare dashboard e interfacce di visualizzazione chiare e intuitive che permettono una immediata lettura dei dati da parte di più utenti.

Infine, è necessario disporre delle conoscenze sulle strategie di Data Governance, sul tema della gestione dei dati e i relativi livelli di sicurezza che devono essere garantiti per garantire un altro livello di organizzazione, affidabilità e qualità dei dati salvati.

Digital Restart: il percorso di reskilling digitale per over 40

Tutti questi argomenti vengono affrontati nel programma di Digital Restart, un progetto di reskilling digitale totalmente gratuito grazie al contributo di Fideuram – Intesa Sanpaolo Private Banking. Questo percorso è pensato per i professionisti tra i 40 e i 50 anni che vogliono rimettersi in gioco nel mondo lavorativo dopo un anno in cui oltre 850.000 posti di lavoro sono andati perduti a causa della pandemia di Covid-19. 

La base del progetto è proprio la Data Analysis perché ormai essenziale per chiunque: ed infatti sono riuniti professionisti provenienti da diversi settori, che si stanno formando e saranno in grado di applicare le nuove conoscenze e competenze acquisite per coprire profili e job title richiesti dal mercato e sempre più indispensabili nelle professioni del futuro.

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Carlotta Schezzini

Web Developer & Designer

Mi occupo di consulenza e di digital innovation. Sviluppo progetti creativi per nuovi business in crescita nel digitale, con un focus per il retail e la customer experience. In un mondo sempre più connesso credo che la differenza nel lungo periodo verrà data dalla qualità e dalla personalizzazione dei prodotti e dei servizi offerti, per questo supporto piccoli business per farli entrare nel mercato del digitale con il giusto approccio.

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