L’alfabetizzazione dei dati e Data literacy

Una delle priorità per i dipendenti aziendali è sicuramente l’alfabetizzazione dei dati. La data literacy è una parte cruciale di questo processo ed aiuta la trasformazione di un’azienda in una data-driven company che si rispetti.

Gartner, una famosa società di analisi definisce la data literacy parte essenziale del mondo data driven, infatti è necessario focalizzarsi su ciò che dà valore per trasformare una azienda in una data-driven e anche se i dati in se non hanno valore esso si crea da come vengono raccolti, preparati, analizzati o utilizzati per supportare l’azienda con successo.

Data literacy

La chiaccherata data literacy è dunque la capacità di visualizzare, comprendere, rielaborare e comunicare le informazioni dando significato ai dati raccolti in modo da selezionarli ed utilizzarli al meglio per supportare l’azienda.

Si tratta esattamente di alfabetizzazione dei dati e mette il focus sulle competenze che si creano nel lavorare con le informazioni interpretandole al meglio. Quando si parla di literacy, ossia alfabetizzazione, ci si riferisce alle skill fondamentali per interpretare un testo, dunque quando si parla di data literacy ci si riferisce proprio ad un’alfabetizzazione dedicata ai dati che aiuta e crea terreno fertile per la crescita aziendale.

 

L’importanza della data literacy per le aziende

Per le aziende la data literacy è di straordinaria importanza poiché può aiutare a basare la sicurezza della propria catena produttiva aziendale sul machine learning e può orientare il marketing tramite campagne automatizzate. Inoltre può dare un forte aiuto a fornire assistenza virtuale ai clienti che ne necessitano. Tutto questo aiuterà l’impresa ad essere migliore in produttività e competitività.

In ambito enterprise la data literacy risulta irrinunciabile perché viene spesso associata alla data science e consente a tutti i dipendenti, indipendentemente dal livello, di porre le giuste domande   agli strumenti di supporto ed ai macchinari riuscendo così a creare un valore aggiunto all’azienda e poter prendere le migliori decisioni per quanto riguarda la gestione dei clienti.

Il business aziendale viene migliorato e trasformato dall’alfabetizzazione dei dati che aiuta sicuramente la fidelizzazione del cliente e della forza lavoro in modo da essere sempre più competitivo a forte in un mercato che non lascia molto spazio ai competitor.

 

I vantaggi della data literacy

Tra i vantaggi della data literacy c’è quello di offrire ad un’azienda la possibilità di essere davvero molto competitiva in un panorama dove i consumatori cono sempre più esigenti e vogliono affidarsi all’azienda che appare migliore e più coerente con i loro desideri.

Un’azienda data-driven risulta più competitiva nella globale economia molto spesso grazie alle competenze dei suoi dipendenti; infatti, la data literacy diventa una skill trasversale accessibile a tutti i dipendenti senza più essere riservata agli specialisti.

La gestione di tutti i dati non è più un problema dell’IT, anzi grazie alla data litaracy si trasforma in una opportunità per top e middle management di essere sempre aggiornati in tempo reale da un’app mobile che monitora le vendite e la situazione produttiva.

Pur non sostituendo la data science in questo modo si migliora il processo decisionale grazie alla semplice alfabetizzazione dei dati che renderà il modo di accesso ai dati più veloce, innovativo e dinamico senza dover aspettare tempi molto lunghi per report periodici o statici.

 

Principali caratteristiche dell’alfabetizzazione dei dati

  • Business intelligente
  • Data visualization
  • Self-service data analytics
  • Data quality

Business intelligente (BI) è una delle caratteristiche fondamentali della data literacy e permette di prendere decisioni efficaci mostrando non solo dati attuali ma anche storici appartenenti all’azienda. Si tratta di un insieme di processi che permettono di raggruppare tutti i dati presenti e passati anche se provenienti da fonti diverse per poterli analizzare ed utilizzare a vantaggio dell’azienda. Uno dei suoi compiti di maggiore importanza, infatti, è proprio la creazione di grafici, report e dashboard al passo coi tempi con nuove funzionalità ed una migliore user experience per utenti che non sono specialisti dei dati ma che hanno comunque il bisogno di accedervi in modo semplice e tempestivo.

Data visualization: I software maggiormente evoluti offrono ovviamente una possibilità di accesso ai dati più rapida, intuitiva e soprattutto autonoma. La data visualization non solo dà l’opportunità di creare grafici standard come istogrammi e diagrammi a torta ma consente anche di modificare i dati integrando nuove fonti, costruire modelli predittivi ed analizzare dati non strutturati, il tutto in logica code-free senza dover necessariamente avere competenze in programmazione. Le dashboard che sono a disposizione risultano sempre più interattive, dinamiche e semplici; infatti, basta avere accesso alle app per avere aggiornamenti in tempo reale dei dati raccolti.

Self- service data analytics: Si tratta di una diffusione di tool che consentono agli utenti di gestire in modo autonomo e diretto il processo d’interrogazione dei dati. Una azienda data-driven che abbraccia una maggiore immediatezza ed autonomia utilizza questa tendenza definita self-service data analytics per portare maggiori risultati nell’analisi dei dati e dei contenuti.

Questo tipo di approccio valorizza le specifiche competenze delegando ai data scientist attività di maggior valore rendendo più performanti i report e la raccolta di dati in tempo reale.

Parliamo di Data quality quando dalla qualità dei dati raccolti dipende molto l’affidabilità del processo decisionale, infatti i dati di alta qualità permettono di integrare tutti i dati correlati, per offrire una visione molto più completa del quadro aziendale comprendendo tutte le interrelazioni e rendendo pulita la gestione dati così da gestirla al meglio.

 

Come sviluppare una migliore cultura del dato

Un’azienda che desidera approcciarsi alla trasformazione digitale con orientamento data-driven ha la necessità di seguire delle mosse specifiche che andiamo a spiegare di seguito

  • Visualizzare il processo di cambiamento culturale e renderlo priorità assoluta.
  • Definire il ruolo fondamentale del CDO ( chief data officer) imparando a monetizzare i dati aziendali.
  • Utilizzare le migliori pratiche per promuovere la trasformazione enterprise in ottica data-driven.

Il cambiamento culturale si verifica quando viene assunta la figura del CDO che aiuterà l’azienda a valorizzare con chiarezza e decisione quali sono i giusti processi per imparare a gestire i dati in maniera corretta alfabetizzandoli e usandoli a proprio favore per ricavare del guadagno reale in termini di accessibilità e tempo. Il ruolo del CDO, infatti, deve diventare chiave soprattutto per poter agire rapidamente e senza incertezze in ambito enterprise configurandone gli scopi al meglio.

Fonte: https://www.bigdata4innovation.it/data-science/data-literacy-alfabetizzazione-dei-dati/