L’accesso a quantità di dati fino a pochi anni fa impensabili ha comportato una modifica radicale del modo di fare impresa. Non è solo una questione di nuovi strumenti che le aziende hanno a disposizione, ma le modalità stesse del processo decisionale vengono stravolte per poter sfruttare al meglio il potenziale che i dati raccolti offrono. Il data design thinking è un nuovo modello di approccio alla gestione dell’impresa che parte dalla necessità, imprescindibile oggi, di sfruttare la più ampia base di dati disponibile per elaborare scenari accurati di breve e medio termine riducendo ai minimi la componente del rischio.
Cosa si intende per data design thinking
Il data design thinking è un processo decisionale che sfrutta in modo massiccio i dati a disposizione delle aziende. Naturalmente è necessaria una buona base dati, archiviati nella forma di smart data, ovvero in modo che siano facilmente integrabili tra loro. Spesso reperire i dati necessari è più semplice e meno costoso di quanto si pensi: molti infatti sono disponibili online su banche dati gratuite curate dalle istituzioni (esempi sono il portale dati dell’ISTAT, quello del governo o di molte regioni italiane, così come molte banche dati di progetti privati come quella Wikipedia). Si tratta di piattaforme open source che permettono, se si hanno a disposizione gli strumenti giusti, di integrare i dati a propria disposizione con ulteriori dati in grado di ampliare la visione degli amministratori sui molteplici aspetti che potrebbero influire sull’esito delle politiche aziendali. La soluzione estrai di *Linkeddata.center società leader nel settore di gestione dei dati aziendali, ad esempio permette di scaricare i dati da una qualsiasi fonte web e di strutturarli in un formato che sia compatibile con gli standard utilizzati dalla tua azienda. Lo strumento è in grado, una volta identificata la fonte desiderata e il tipo di informazioni richiesto, di recuperare automaticamente i dati utili fornendo un grande risparmio in termini di tempo e, di conseguenza, di costi aziendali.
Cosa serve e come funziona
Il modello del data design thinking è strutturato sul lavoro di team ristretti di 3-6 persone, preferibilmente scelte tra quelle con maggiore capacità, esperienza e conoscenza delle dinamiche aziendali e di mercato. Queste, immerse in un ambiente creativo, devono avere a disposizioni gli strumenti e i materiali adatti a sviluppare previsioni partendo dai dati a disposizione e a misurarne gli esiti secondo vari modelli di funzionamento del mercato in cui si muove l’impresa.
Il processo è strutturato su tre momenti chiave:
Interviews. In questa prima parte si cerca di individuare l’aspetto problematico con cui ci si deve rapportare, cercando di analizzare quanto non funziona e cercando di capire su quali ambiti del marketing o del prodotto questo problema influisce. A questo punto è possibile procedere all’individuazione di particolari classi di dati che si ritiene possano essere utili nella fase successiva.
Workshop. Vengono escogitate le possibili soluzioni. Avendo a disposizione strumenti di analisi dati, accanto a consistenti moli di informazioni, è possibile valutare in tempo reale e in modo accurato costi e benefici delle soluzioni proposte. Questo permette di avere più chiari i confini all’interno dei quali si devono individuare le soluzioni e di anticipare il più accuratamente i costi che eventuali soluzioni ardite potrebbero comportare.
Follow-up. Infine è necessario prevedere dei momenti in cui fare una summa degli scenari ipotizzati e convogliarli in un piano di azione. L’aspetto più importante è che questo deve prevedere continui test per verificare l’esattezza dei modelli utilizzati in fase di Workshop. Questo porta ad un prodotto finale - sia esso un prodotto industriale o una nuova politica di marketing - efficace e soprattutto certo.