Come trasformare i dati in decisioni strategiche
Oggi le imprese, anche le più piccole, producono una quantità di dati enorme. Ma avere dati non significa saperli usare. Molte PMI raccolgono informazioni senza metodo, senza visione e spesso senza che quei dati portino ad una reale utilità per le decisioni aziendali.
Ed è qui che entra in gioco la Business Analytics.
Che cos’è davvero la Business Analytics?
Spesso si sente dire che la Business Analytics è un insieme di tecniche e strumenti per analizzare i dati aziendali, con l’obiettivo di migliorare le performance, prevedere gli scenari futuri e ottimizzare i processi.
Essa si articola in quattro livelli: analisi descrittiva (per comprendere cosa è accaduto), diagnostica (per capirne le cause), predittiva (per anticipare cosa potrebbe succedere) e prescrittiva (per stabilire le azioni più efficaci da intraprendere).
Tutto corretto, in teoria.
In pratica, le cose sono molto più complesse.
Sarebbe bello disporre sempre di dati aggiornati, puliti, già pronti per essere trasformati in decisioni strategiche. Ma la realtà delle PMI italiane – e spesso anche quella delle grandi aziende – è ben diversa. I dati ci sono, ma non sono organizzati, non sono interpretati e, soprattutto, non esiste una figura interna che li sappia connettere con i reali bisogni aziendali.
Perché ogni persona in azienda guarda ai dati in modo diverso: un CFO penserà a EBITDA, margini e flussi di cassa. Un responsabile di produzione parlerà di tempi, complessità di lavorazione e quantità.
Ogni reparto ha il suo linguaggio e le sue priorità.
In un recente caso reale, uno sviluppatore data scientist si è trovato in una grande azienda, perfettamente inserita nel contesto dell’Industria 4.0, con centinaia di sensori, sistemi automatizzati e una mole di dati immensa. Eppure, nessuno riusciva a trarne vantaggio.
Il motivo? Perché quei dati non erano stati pensati per rendere efficienti i processi, ma solo per rispondere a requisiti di accesso a contributi e incentivi. Nessuna strategia o struttura, solo dati grezzi e scollegati tra loro, che nessuno sapeva interpretare.
La buona notizia è che per le imprese più piccole, costruire un modello basato sui dati è più semplice.
Il business è spesso meno articolato e i bisogni principali sono quelli del titolare. Ciò permette di ridurre il set di dati necessario, focalizzarsi su ciò che conta davvero e costruire strumenti su misura per facilitare le decisioni.
Ma dobbiamo sempre ricordare un punto fondamentale: se il dato non crea valore, non ha senso investirci tempo e risorse. La Business Analytics non è fine a sé stessa: è uno strumento al servizio della strategia.
Chi è il Business Analyst e cosa fa?
La figura chiave di questo processo è il Business Analyst.
Non parliamo semplicemente di un tecnico capace di leggere fogli di calcolo o costruire dashboard. Il vero Business Analyst è una figura ibrida, a cavallo tra competenze analitiche, conoscenza dei processi aziendali e visione strategica.
Cosa fa il business analyst, quindi?
- Analizza e interpreta i dati aziendali
- Lavora a stretto contatto con i reparti IT per capire le loro esigenze
- Traduce i bisogni aziendali in indicatori misurabili
- Supporta l’imprenditore nelle decisioni, fornendo informazioni strutturate e significative
Ma il vero valore è racchiuso nella parola “business”: un buon Business Analyst non può limitarsi a modelli standard. Deve comprendere l’azienda, il suo settore, il suo mercato, le sue sfide.
Deve entrare nella testa dell’imprenditore, capire le dinamiche competitive, anticipare i movimenti della concorrenza e immaginare come differenziarsi.
Per le micro e piccole imprese il ruolo può essere ricoperto da un Temporary Manager o un Fractional Manager: professionisti esterni con competenze trasversali e una visione strategica maturata sul campo. Persone capaci non solo di fare analisi, ma di traghettare l’impresa verso nuovi modelli organizzativi, nuovi scenari competitivi e nuove opportunità.
Metodologie: come fare analisi dei dati in azienda
Abbiamo compreso che l’analisi dei dati implica sia la raccolta delle informazioni, che la loro trasformazione in decisioni concrete e consapevoli. Ma come agire?
Esistono diverse metodologie consolidate, ciascuna con un approccio specifico, ma tutte condividono un elemento essenziale: la ciclicità del processo, che permette di imparare e migliorare passo dopo passo.
Una delle più utilizzate è il ciclo di Deming (PDCA): Plan, Do, Check, Act. Un approccio iterativo che prevede di pianificare un’azione, eseguirla, valutarne i risultati e intervenire per migliorare. È particolarmente utile per le PMI, perché consente di introdurre l’analisi dei dati in modo graduale, adattandosi alla complessità e alla maturità dell’organizzazione.
Un’altra metodologia molto diffusa nei progetti di Business Analytics è il CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), che guida l’analista lungo sei fasi:
- Comprensione del business
- Comprensione dei dati
- Preparazione dei dati
- Modellazione
- Valutazione
- Distribuzione dei risultati
Questo modello, flessibile e scalabile, è pensato per adattarsi a contesti diversi e permette di passare dalla domanda iniziale fino alla generazione di insight operativi, con un continuo ritorno alle fasi precedenti in caso di ostacoli o scoperte inattese.
Nei contesti più dinamici, soprattutto nei progetti legati alla Business Intelligence, è sempre più frequente l’adozione di un approccio agile, basato su cicli brevi (sprint), feedback rapidi e adattamento continuo. Questo metodo consente di validare rapidamente ipotesi, adattare gli strumenti e correggere il tiro man mano che emergono nuove esigenze informative.
In ogni caso, la logica alla base è sempre iterativa: si parte dall’identificazione di un problema o obiettivo concreto, si raccolgono e preparano i dati, si costruisce un modello di analisi, si interpretano i risultati e si definiscono le azioni. Una volta agito, si ricomincia il ciclo, imparando dai dati e migliorando progressivamente.
La vera forza di queste metodologie non è solo tecnica, ma culturale: introducono in azienda una mentalità basata sulla misurazione, sulla sperimentazione e sull’apprendimento continuo.
Strumenti: cosa serve per fare Business Analytics?
Per fare Business Analytics in azienda servono strumenti adeguati, ma soprattutto serve una cultura del dato che permetta di utilizzarli con consapevolezza.
Oggi esistono numerose piattaforme professionali che aiutano a raccogliere, elaborare e visualizzare dati in modo efficace. Tra i tool più utilizzati e apprezzati troviamo:
- Microsoft Power BI: molto diffuso per la sua integrazione con l’ecosistema Microsoft e la facilità d’uso
- Tableau: potente e versatile, eccelle nella data visualization
- Qlik Sense: offre un approccio associativo ai dati, utile per esplorare relazioni complesse
- Looker (di Google): integrato con BigQuery, adatto a chi lavora con grandi moli di dati
- SAP Analytics Cloud: perfetto per chi utilizza già un ERP SAP, con forti capacità predittive
- IBM Cognos Analytics: adatto a contesti aziendali strutturati, con funzionalità avanzate anche in ambito AI
Molti di questi strumenti integrano oggi anche moduli di intelligenza artificiale e machine learning per l’analisi predittiva e prescrittiva. Tuttavia, la scelta dello strumento deve essere coerente con la maturità digitale dell’azienda, le sue risorse interne e la reale capacità di sfruttare i dati in modo efficace.
Il problema, infatti, non è solo tecnologico. Nella realtà delle imprese italiane, gli investimenti in Business Intelligence restano bassissimi: secondo l’Osservatorio Digital Innovation del Politecnico di Milano, solo il 2,5% delle PMI utilizza davvero i dati per fare strategia.
Spesso ci si affida ancora ad Excel per tentare analisi complesse, ma questo approccio non è più sostenibile. I dati sono spesso incompleti o “sporchi”, e mancano figure interne capaci di definire con chiarezza cosa serve davvero: che tipo di margine vogliamo calcolare? Con quali costi? Su quale arco temporale?
Dove invece esistono competenze manageriali, il dato si “anima”, prende forma e diventa una storia utile da raccontare per orientare le decisioni. La Business Intelligence serve proprio a questo: guardare il passato, leggere il presente e disegnare il futuro, sfruttando il punto di vista di ogni funzione aziendale.
I vantaggi per le PMI
Le piccole e medie imprese italiane si muovono in mercati ipercompetitivi, dove ogni scelta strategica può fare la differenza. I margini sono sempre ridotti, acquisire un nuovo cliente è complesso e distinguersi è difficile.
In questo contesto, prendere decisioni supportate da dati affidabili diventa una necessità.
In definitiva, con un approccio data-driven, le PMI possono:
- Definire obiettivi chiari e misurabili
- Ottimizzare l’uso di risorse e investimenti
- Migliorare il controllo di gestione
- Ridurre gli errori decisionali e gli sprechi
- Aumentare la reattività ai cambiamenti del mercato
- Scoprire nuove opportunità di crescita
Ma c’è di più. Le aziende che lavorano con un modello data-driven tendono ad ottenere non solo migliori performance economiche, ma anche un maggiore benessere interno: meno stress, più chiarezza sugli obiettivi e più coerenza tra i reparti, aumentando così il welfare aziendale.
Al contrario, affidarsi a intuizioni o a decisioni basate sul “si è sempre fatto così” espone a rischi enormi. Errori banali, ma sistematici, possono tradursi in perdite economiche evidenti già in fase di bilancio.
Vuoi integrare la Business Analytics nella tua impresa?
Capire come fare analisi dei dati in azienda è un primo passo, ma per molte PMI il vero ostacolo è capire da dove iniziare.
Serve un metodo, una guida e una figura che sappia integrare la Business Analytics nella tua realtà specifica – senza soluzioni standard, senza tecnicismi inutili, ma con una visione chiara, concreta e orientata al risultato.
Per questo Sportello Digitale mette a disposizione un servizio di consulenza gratuita. Un’opportunità per confrontarti con esperti di trasformazione digitale, analisi dei dati e strategie d’impresa.
Vuoi scoprire come una corretta analisi può migliorare le decisioni nella tua azienda? Porta i tuoi dati e le tue domande: costruiremo insieme un modello semplice, sostenibile ed efficace per trasformare le informazioni in valore.
Autori: Marco Favazza e Andrea La Rovere, co-founders di Connetia e Chiara Micoli, SEO copywriter.
