Business Digital Analysis: quanto è importante?

Cosa significa produrre valore per le aziende oggi? Quanto è importante fare Big Data Analysis? Sono tutti notevoli quesiti a cui il mondo imprenditoriale deve essere in grado di rispondere: ogni organizzazione aziendale di qualsiasi dimensione deve mettere in atto le migliori strategie di marketing per competere a livello globale.

Come creare valore mediante la Business Digital Analysis? Negli ultimi anni questo processo ha assunto un ruolo di primo piano per le aziende che operano nel digitale e non solo. Anche se, l’utilizzo dei Big Data è assai più sviluppato sul mercato statunitense ed inglese, anche in Italia si comincia a nutrire interesse per questo settore.

L’analisi dei dati aziendali può rivelare informazioni ed evidenziare trend di mercato altrimenti impossibili da individuare, permettendo a tutto il mondo business di erogare servizi migliori ai propri utenti, di fare marketing e comunicare in modo più efficace della concorrenza.

Business Digital Analysis: come creare valore competitivo?

L’analisi dei dati qualitativi e quantitativi aiuta ogni azienda ad ottenere un miglioramento continuo (kaizen) per quanto riguarda l’esperienza online. In questo modo sarà più semplice raggiungere obiettivi aziendali fissati durante la fase di pianificazione.

Il ruolo che riveste la Digital Analysis oggi rappresenta un grande valore aggiunto dato che deve permettere ad ogni soggetto economico, operante in campo internazionale, di raggiungere un vantaggio competitivo di medio-lungo termine.

Ogni azienda, anche di piccole dimensioni, deve essere in grado di implementare una validissima strategia di digital marketing che sia “customer-centric”.

Cosa significa ciò? Un qualsiasi cliente può selezionare ed acquistare diversi prodotti o servizi aziendali in qualsiasi momento e luogo.

Il lavoro di un marketer è quello di prevedere e sapere interpretare i dati, saperli organizzare ad hoc e farne tesoro per prendere le decisioni aziendali in linea con la mission e la policy dettata dal Top Management.

Come impostare un progetto di Analisi dei dati aziendali?

Ogni unità aziendale deve saper impostare strategicamente un progetto di analisi e di gestione dei Big Data tenendo debitamente conto degli aspetti tecnologici e di quelli legati al mondo del business imprenditoriale.

Definire e implementare una strategia significa avere la possibilità di trarre preziose informazioni per fare innovazione a livello di prodotto, processo e, soprattutto, a livello di sistema informativo gestionale.

Business Digital Analysis

In buona sostanza, significa saper realizzare un sistema completo di data management che sia in grado di garantire la creazione di valore aggiunto a tutte le organizzazioni e a tutti i partner con cui sono stati siglati accordi di collaborazione.

Quali competenze sono necessarie?

Per sapere implementare e gestire un valido progetto di analisi dei dati aziendali occorre coinvolgere diversi profili professionali.

Ciò che risulta essere importante è sapersi dotare della migliore squadra possibile per eccellere al massimo. Le figure e le principali competenze di spicco sono:

  • il Chief Data Officer che espleta un ruolo di volano e di “dialogatore” tra Top Management e Livello operativo;
  • il Business Data Steward, che funge da “collettore” di dati tra le esigenze degli utenti e le regole di Data Governance;
  • il Business Data Analyst, la figura in grado di interpretare i dati e stabilire quindi quali possono essere utili o meno al business.

Quali sono i casi di utilizzo dei Big Data?

L’analisi dei Big Data aiuta l’azienda a competere sul mercato e a creare valore per tutti gli stakeholders. Tuttavia, occorre fare ordine e procedere a raggruppare e a organizzare i dati aziendali in base alle diverse casistiche e finalità.

  1. Efficienza e rischi operativi: l’analisi dei Big Data aiuta a migliorare l’efficienza a livello operativo e strategico, ottimizza il processo di risk management e consente di condividere i dati e di scambiare le idee con i partner.
  2. Sicurezza e performance applicative: l’analisi ed il funzionamento dell’Information Technology serve a prevenire problemi nell’erogazione dei servizi, a migliorare il sistema di protezione e di sicurezza aziendale, a valutare i livelli prestazionali dell’organico e a trovare i “colli di bottiglia” che creano inefficienza e distruggono valore.
  3. Conoscenza e Customer Satisfaction: la gestione e l’applicazione della Big Data Analysis devono essere utilizzati per impostare campagne e progetti di marketing e di vendite, oltre ad ottimizzare la Customer Digital Experience.

La vera sfida odierna non è ricavare solo set di dati aziendali da analizzare, ma il marketer deve essere in grado di saperli interpretare e correlare in modo funzionale agli obiettivi di sistema aziendale. Solo mediante questo processo continuo e circolare si può creare davvero valore per il cliente interno ed esterno.

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