Remarks 124° - Data-Driven Decision-Makers
Touchpoint 124°
Moment Of Truth
Data Driven Decision Maker
Summer Edition 10° | Eugenio Zuccarelli
19 Settembre 2022 | 03:43 Minuti
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957° Giorno
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Buondì, spero tutto bene.
Siamo alla 10° Week della nostra Summer Edition.
Settimana scorsa, in compa Riccardo Germani abbiamo parlato della Teoria della Soglia Magica. Secondo questa tesi, potrebbe esistere una sorta di "soglia" che può aiutarci a orientare le scelte professionali se pensiamo di essere dei multi potenziali. La soglia è rappresentata da 4 variabili, nel Touchpoint 123°→
Oggi parliamo di Data Driven Decision Malking con:
GO↓
Data Driven Decision Maker
Ego, Fiducia e Troppi Dati.
2,5 quintilioni. Questo è il numero di bytes (informazione) che generiamo ogni giorno in giro per il mondo. 2,5 seguito da 18 zeri, un numero che chiunque farebbe fatica a visualizzare. E ogni giorno ne generiamo più velocemente.
Il 90% di tutti i dati che possediamo è stato infatti generato negli scorsi due anni solamente. Non è difficile capire per quale motivo siamo al punto in cui la maggior parte delle aziende si sta confrontando con un problema nuovo.
Fino a pochi anni fa, uno dei problemi principali delle aziende e degli executives era la mancanza di informazione. Ora, semmai, c’è il problema opposto, i dati ci sono ma saperli utilizzare fa la differenza.
Saper andare dai dati alle decisioni, quello che di solito si chiama Data-Driven Decision-Making, è diventato uno dei principali motivi di successo delle aziende. Nel ventunesimo secolo, essere un leader che sa utilizzare i dati per arrivare alle giuste conclusioni è infatti uno dei concetti più elusivi ma allo stesso tempo potenti in ogni settore.
Siamo finalmente arrivati al momento in cui tutti i componenti necessari si sono allineati nella nostra società. Abbiamo a disposizione:
→ Enormi quantità di Dati
→ Gli Strumenti per analizzarli
→ Gli Esperti con le Giuste Conoscenze
Nonostante ciò, i leader di ogni settore stanno ancora facendo fatica a passare da un approccio puramente qualitativo a uno quantitativo.
Quali sono i principali ostacoli con cui le aziende stanno avendo a che fare?
Ego. Spesso, i grandi leader si portano dietro anni di esperienza. Questa è una di quelle skills che è difficile da replicare. L’abilità di poter dire “questa situazione l’ho già vista e so come va a finire” è impareggiabile ma spesso porta problemi. Spesso l’esperienza e l’intuizione vengono prioritizzati, ignorando i fatti e portando una decisione qualitativa basata sugli istinti.
Fiducia. A volte invece, non c’è quella relazione di fiducia tra i team tecnici, per esempio i data scientists, e i decision-makers. I leader non hanno per esempio una panoramica completa di come questi dati sono stati analizzati, se le fonti sono affidabili e se il team tecnico sa di cosa si sta parlando.
Troppi Dati. Altre volte, i dati sono semplicemente troppi e le persone in carico di prendere le decisioni hanno troppa informazione da considerare, per cui finiscono in una situazione di paralisi (analysis paralysis), che li impedisce di prendere una decisione informata.
Executives Transformation.
Tanti freni in azione.
Questa situazione è più comune di quanto possa sembrare. Durante la pandemia, per esempio, ho avuto la possibilità di vedere tutto ciò in modo molto dettagliato. Una volta che il nostro team dell’MIT aveva generato tutte le analisi, ed avevamo preparato tutta la documentazione su dove intervenire per combattere la pandemia, restava il compito più difficile; convincere le varie parti del governo americano ad agire.
Abbiamo visto ognuno di questi freni in azione. Varie agenzie erano abituate a prendere decisioni in base ai dati di esperti, mentre altre avevano modi diversi di agire, prediligendo la loro esperienza, portando con sè abbastanza scetticismo.
Altre agenzie non capivano le nostre analisi, e nonostante i nostri sforzi di spiegare i concetti in parole povere, semplicemente non se la sentivano di agire in base a modelli (per esempio di Intelligenza Artificiale) che non sapevano come funzionavano.
Quello che è certo, e è stato studiato per anni, è che le aziende che sono solite utilizzare i dati per arrivare alle decisioni, hanno in media più successo (misurato come profitti, etc.) di quelle che si basano principalmente sull’intuizione.
Cosa possiamo fare allora per trasformare gli executives di una aziende in data-driven decision-makers?
Bisogna intervenire sulla cultura dell'azienda, cercando di cambiare nel profondo la filosofia aziendale.
Questo può essere fatto, per esempio, tramite corsi, soprattutto quelli indirizzati agli executives. In modo tale che possano meglio capire come andare dai dati alle decisioni e quali sono i benefici.
Un’altra tecnica, che viene presa in prestito dalle aziende Tech, è il concetto di A/B Testing. Cioè la filosofia che ogni azione deve essere testata sugli utenti e solo in base al loro feedback prendere una decisione. Per esempio, se dobbiamo scegliere quale formato per il checkout degli acquisti del nostro sito, possiamo creare delle varianti, fornirle a diversi segmenti della popolazione e decidere di usare quella che ha più successo.
Infine, uno degli approcci più potenti è quello di prediligere soluzioni semplici e facili da spiegare, soluzioni che sono semplici da interpretare da un executive, perché se lo riescono a capire facilmente, la probabilità che sviluppino la fiducia necessaria è molto più alta.
Solo una volta che riusciamo a cambiare nel profondo la filosofia di una azienda, possiamo portarla a essere una vera fonte di innovazione.
Una filosofia Data Driven.
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