Processo decisionale basato sui dati: una guida passo dopo passo

Se al lavoro devi prendere una decisione, spesso è difficile sapere in che direzione andare. Se segui il tuo istinto, potresti sentirti più sicuro delle tue scelte, ma saranno quelle giuste per i membri del tuo team? Quando usi i fatti per prendere decisioni, puoi sentirti più a tuo agio sapendo che le tue scelte sono basate sui dati e mirate a massimizzare l’impatto sull’azienda.

Che si tratti di superare la concorrenza o aumentare la redditività, il processo decisionale basato sui dati è una parte fondamentale della strategia aziendale nel mondo moderno. Di seguito, approfondiamo i vantaggi del processo decisionale basato sui dati e forniamo suggerimenti per prendere queste decisioni sul lavoro.

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In questo e-book, scoprirai come aiutare i dipendenti a prendere decisioni migliori, in modo che la tua azienda possa cambiare rotta, adattarsi e affrontare le sfide in modo più efficace rispetto alla concorrenza.

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Cos’è il processo decisionale basato sui dati (DDDM)?

Il processo decisionale basato sui dati è il processo di raccolta dei dati in base agli indicatori chiave di prestazione (KPI) della tua azienda e la trasformazione di tali dati in approfondimenti utili. Per semplificare questo processo, puoi utilizzare un modello di KPI per organizzare le metriche in un unico posto e semplificare la traduzione dei dati grezzi in decisioni aziendali chiare.

Durante questo processo, puoi utilizzare strumenti di reportistica di business intelligence (BI), che rendono la raccolta di big data rapida e fruttuosa. Questi strumenti semplificano la visualizzazione dei dati, rendendo l’analisi dei dati accessibile a chi non ha un know-how tecnico Advanced.  

Cosa significa essere basati sui dati?

In breve, il concetto di essere basati sui dati si riferisce all’utilizzo di fatti o dati per trovare modelli, inferenze e approfondimenti per informare il processo decisionale. 

In sostanza, essere basati sui dati significa cercare di prendere decisioni senza pregiudizi o emozioni. Di conseguenza, puoi assicurarti che gli obiettivi e la roadmap della tua azienda si basino su prove e modelli che hai estratto da esse, piuttosto che su ciò che ti piace o non ti piace. 

Perché il processo decisionale basato sui dati è importante?

Il processo decisionale basato sui dati è importante perché ti aiuta a prendere decisioni basate su fatti anziché su pregiudizi. Se ricopri una posizione di leadership, prendere decisioni obiettive è il modo migliore per rimanere imparziale ed equilibrato. 

Le decisioni più informate derivano dai dati che misurano gli obiettivi aziendali e vengono popolati in tempo reale. Puoi aggregare i dati necessari per visualizzare i modelli ed effettuare previsioni con un software di reportistica.

Ecco alcune decisioni che puoi prendere con il supporto dei dati:

• Come aumentare i profitti e le vendite

• Come stabilire un buon comportamento gestionale

• Come ottimizzare le operazioni

• Come migliorare le prestazioni del team

Anche se non tutte le decisioni avranno dati a supporto, molte delle decisioni più importanti lo avranno. 

Cinque passaggi per prendere decisioni basate sui dati

Prendere decisioni basate sui dati richiede pratica. Se vuoi migliorare le tue capacità di leadership, devi sapere come trasformare i dati grezzi in azioni concrete che funzionano per le iniziative della tua azienda. I seguenti passaggi possono aiutarti a prendere decisioni migliori quando analizzi i dati.

1. Conosci la tua visione

Prima di poter prendere decisioni informate, è necessario comprendere la visione della tua azienda per il futuro. Questo ti aiuta a utilizzare sia i dati che la strategia per i tuoi moduli decisionali. Grafici e cifre hanno poco significato senza un contesto che li supporti. 

Suggerimento: utilizza gli obiettivi annuali e i risultati chiave (OKR) della tua azienda o i KPI trimestrali del team per prendere decisioni basate sui dati.

2. Trova le fonti di dati

Una volta identificato l’obiettivo a cui stai lavorando, puoi iniziare a raccogliere dati. 

Gli strumenti e le fonti di dati che utilizzi dipenderanno dal tipo di dati che stai raccogliendo. Se il tuo obiettivo è analizzare i set di dati relativi ai processi interni dell'azienda, utilizza uno strumento di reportistica universale. Gli strumenti di reportistica offrono un unico punto di riferimento per monitorare l’avanzamento del lavoro all’interno dell’organizzazione. Alcuni strumenti di reportistica, come Power BI di Microsoft, consentono di raccogliere dati da varie fonti esterne. Se vuoi analizzare le tendenze di marketing o le metriche della concorrenza, puoi utilizzare uno di questi strumenti.

Ecco alcune metriche generali di successo che potresti voler misurare:

• Margine di profitto lordo. Il margine di profitto lordo viene misurato sottraendo il costo delle merci vendute dalle vendite nette dell'azienda.

• Ritorno sull’investimento (ROI): il rapporto tra fatturato e investimento. Il ROI è comunemente usato per decidere se valga la pena investire tempo o denaro in un’iniziativa. Se usato come metrica aziendale, spesso monitora il rendimento di un investimento. 

• Produttività: questa è la misura dell’efficienza con cui la tua azienda produce beni o servizi. Puoi calcolarla dividendo l'output totale per l'input totale. 

• Numero totale dei clienti: si tratta di una metrica che è facile da monitorare ma allo stesso tempo molto efficace. Più sono i clienti paganti, maggiore è il profitto dell'azienda.

• Entrate ricorrenti: comunemente usate dalle aziende SaaS, queste rappresentano l’ammontare delle entrate generate da tutti i tuoi abbonati attivi durante un periodo di tempo specifico. Di solito sono misurate su base mensile o annuale.

Puoi misurare una varietà di altri set di dati in base al tuo ruolo lavorativo e alla visione per la quale stai lavorando. L'apprendimento automatico semplifica più che mai l'aggregazione dei dati in tempo reale.

Suggerimento: prova a creare una storia connessa attraverso queste metriche. Se le entrate sono in calo, guarda la produttività e vedi se riesci a trovare una correlazione. Continua a esaminare queste metriche fino a trovare un "perché" per qualsiasi problema tu stia cercando di risolvere.  

3. Organizza i tuoi dati

Organizzare i dati per migliorarne la visualizzazione è fondamentale per prendere decisioni aziendali efficaci. Se non riesci a vedere tutti i dati pertinenti in un unico posto e a capire come si collegano, è difficile assicurarti di prendere le decisioni più informate.

Suggerimento: un modo per organizzare i dati è utilizzare una dashboard esecutiva. Una dashboard esecutiva è un’interfaccia personalizzabile che di solito viene fornita come funzionalità dello strumento di creazione di resoconti universale. Questa dashboard mostrerà i dati più importanti per raggiungere i tuoi obiettivi, siano essi strategici, tattici, analitici o operativi.

4. Esegui l’analisi dei dati

Una volta organizzati i dati, puoi iniziare l’analisi basata sui dati. In questa fase, dai dati si estraggono approfondimenti utili che aiuteranno nel processo decisionale. 

A seconda degli obiettivi, potresti voler analizzare i dati della dashboard esecutiva insieme alle ricerche sugli utenti, come casi di studio, sondaggi o testimonianze, in modo che le tue conclusioni includano l’esperienza del cliente. 

Il tuo team vuole migliorare i propri strumenti SEO per renderli più competitivi con altre opzioni sul mercato? I set di dati che puoi utilizzare per determinare i miglioramenti necessari possono includere: 

• Dati sulle prestazioni dei concorrenti 

• Dati attuali sulle prestazioni del software SEO

• Dati attuali sulla soddisfazione del cliente

• Ricerca degli utenti su una varietà di strumenti SEO/marketing

Sebbene alcune di queste informazioni provengano dalla tua organizzazione, potrebbe essere necessario ottenerne altre da fonti esterne. Analizzare questi set di dati nel loro insieme può essere utile perché trarrai una conclusione diversa da quella che otterresti se dovessi analizzare ogni set di dati individualmente.

Suggerimento: condividi i tuoi strumenti di analisi con tutto il team o l'organizzazione. Proprio come qualsiasi impegno collaborativo, l’analisi dei dati è più efficace se vista da molte prospettive. Mentre tu potresti notare un modello nei dati, è del tutto possibile che un collega del team veda qualcosa di completamente diverso. 

5. Trarre conclusioni

Mentre esegui l’analisi dei dati, probabilmente inizierai a trarre conclusioni su ciò che vedi. Tuttavia, le tue conclusioni meritano una sezione a sé stante, perché è importante approfondire ciò che vedi nei dati in modo da poter condividere i tuoi risultati con gli altri. 

Le principali domande da porsi quando si traggono conclusioni includono:

• Cosa sto vedendo che già sapevo su questi dati?

• Quali nuove informazioni ho appreso da questi dati?

• Come posso utilizzare le informazioni che ho acquisito per raggiungere i miei obiettivi aziendali? 

Una volta che sei in grado di rispondere a queste domande, hai eseguito correttamente l’analisi dei dati e dovresti essere pronto a prendere decisioni basate sui dati per la tua azienda.

Suggerimento: un passo successivo naturale dopo l’analisi dei dati è la definizione di alcuni obiettivi intelligenti. Ora che hai approfondito i fatti, puoi stabilire obiettivi raggiungibili in base a ciò che hai imparato. 

Strumenti e tecnologie per il processo decisionale basato sui dati

Un efficace processo decisionale basato sui dati (DDDM) nel panorama aziendale moderno richiede l’utilizzo degli strumenti e delle tecnologie giusti. Le organizzazioni possono utilizzare questi strumenti per raccogliere, analizzare e interpretare grandi quantità di dati. Ciò consente loro di trasformare le informazioni grezze in approfondimenti utili che guidano la loro strategia aziendale.

Software di business intelligence

Il software di business intelligence (BI) svolge un ruolo fondamentale nei processi decisionali basati sui dati. Queste potenti piattaforme aggregano dati provenienti da varie fonti, fornendo ai responsabili delle decisioni dashboard e resoconti completi. Strumenti di BI popolari come Tableau, Power BI e Looker offrono solide funzionalità di visualizzazione dei dati, consentendo agli utenti di creare grafici, diagrammi e mappe interattivi che rendono più comprensibili set di dati complessi.

Utilizzando il software di BI, le organizzazioni possono:

• Monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) in tempo reale

• identificare tendenze e modelli nei dati aziendali

• Generare resoconti automatizzati per gli stakeholder

• Migliorare la collaborazione tra i team attraverso approfondimenti condivisi

Strumenti di analisi dei dati

Mentre il software di BI si concentra sulla creazione di resoconti e sulla visualizzazione, gli strumenti di analisi dei dati approfondiscono i dati per scoprire modelli e correlazioni nascosti. Questi strumenti utilizzano metodi statistici e algoritmi sofisticati per analizzare dati sia strutturati che non strutturati.

I più comuni strumenti di analisi dei dati includono:

• R e Python per l’analisi statistica e la modellazione

• SAS per l'analisi avanzata e l'apprendimento automatico

• Apache Spark per l'elaborazione di dati su larga scala

• Excel per l’analisi e la manipolazione dei dati di base

Questi strumenti consentono agli analisti di dati e ai data scientist di eseguire vari tipi di analisi, come:

• Analisi descrittiva per capire cosa è successo

• Analisi diagnostica per determinare perché è successo

• Analisi predittiva per prevedere le tendenze future

• Analisi prescrittiva per consigliare azioni

Apprendimento automatico e IA nel DDDM

Il processo decisionale basato sui dati ha fatto un significativo passo avanti nelle capacità analitiche con l’integrazione dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale (IA). Queste tecnologie elaborano enormi quantità di dati a velocità incredibili, identificando modelli e approfondimenti che potrebbero essere impossibili da discernere per gli esseri umani.

Le principali applicazioni dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale nel DDDM includono:

• Modellazione predittiva per la previsione dei risultati futuri

• Analisi del sentiment per comprendere le opinioni dei clienti

• Motori di raccomandazione per il marketing personalizzato

• Rilevamento delle anomalie per identificare frodi o errori

• Elaborazione del linguaggio naturale per l’analisi dei dati di testo

Aziende come Amazon utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per ottimizzare la catena di approvvigionamento, prevedere il comportamento dei clienti e personalizzare le raccomandazioni sui prodotti, dimostrando la potenza di queste tecnologie nel guidare le decisioni aziendali.

Misurare l’impatto del processo decisionale basato sui dati

Per comprendere veramente i vantaggi del processo decisionale basato sui dati, le organizzazioni devono stabilire metodi solidi per misurarne l’impatto sulle prestazioni dell’azienda.

Indicatori chiave di prestazione (KPI) per il DDDM

I KPI sono metriche essenziali che aiutano le organizzazioni a monitorare l’efficacia del loro approccio basato sui dati. La scelta dei KPI per il DDDM richiede un'attenta considerazione degli indicatori che si allineano con gli obiettivi aziendali e offrono approfondimenti preziosi sul processo decisionale.

Alcuni KPI importanti per misurare l’impatto del DDDM includono:

• Crescita dei ricavi: questo KPI misura l’impatto delle decisioni basate sui dati sui profitti dell’azienda. Quantifica i guadagni finanziari derivanti dalle iniziative di DDDM, come le campagne di marketing basate sui dati e le strategie di determinazione dei prezzi basate sui dati.

• Efficienza operativa: questo KPI valuta i miglioramenti dei processi derivanti da approfondimenti basati sui dati. Può includere metriche come la riduzione dei tempi di ciclo o l’aumento della produzione per dipendente, come il monitoraggio delle riduzioni dei tempi di inattività della produzione attraverso la manutenzione predittiva.

• Soddisfazione del cliente: questo KPI misura in che modo le strategie basate sui dati influenzano l’esperienza e la fidelizzazione del cliente. Le metriche possono includere NPS, tassi di fidelizzazione o valore di permanenza dei clienti. Tiene traccia dell’impatto dell’utilizzo dei dati dei clienti per lo sviluppo di prodotti ed esperienze personalizzate.

• Qualità e velocità delle decisioni: questo KPI si concentra sul miglioramento del processo decisionale. Misura i miglioramenti nella velocità e nella qualità delle decisioni confrontando i risultati delle scelte effettuate utilizzando l’analisi dei dati rispetto all’intuizione e valutando le riduzioni del tempo di decisione consentite dai dati in tempo reale.

Monitorando costantemente questi KPI, le organizzazioni possono quantificare i preziosi approfondimenti acquisiti dal loro processo decisionale basato sui dati e dimostrare l’impatto tangibile sui loro profitti.

Esempi di processo decisionale basato sui dati

Mentre l'analisi dei dati avviene dietro le quinte, il modo in cui le decisioni basate sui dati influenzano il consumatore è molto evidente. Di seguito elenchiamo alcuni esempi di processi decisionali basati sui dati in diversi settori. 

E-commerce 

Ti sei mai chiesto perché, quando fai acquisti online, ti vengono proposti determinati prodotti? Beh, probabilmente è perché hai comprato qualcosa di simile in passato o hai cliccato su un determinato prodotto. 

I marketplace online come Amazon monitorano i percorsi dei clienti e utilizzano metriche come la percentuale di clic e la frequenza di rimbalzo per identificare gli articoli che suscitano maggiore interesse. Utilizzando questi dati, i rivenditori sono in grado di mostrarti ciò che potresti desiderare senza che tu debba cercarlo. 

Sanità

In campo medico, il processo decisionale basato sui dati sta rivoluzionando le strategie di cura e trattamento dei pazienti. Ospedali e cliniche utilizzano cartelle cliniche elettroniche (EHR) per analizzare i modelli nei dati dei pazienti, aiutando i medici a formulare diagnosi e piani di trattamento più consapevoli. Ad esempio, esaminando i dati storici su sintomi, trattamenti e risultati, gli operatori sanitari possono prevedere quali pazienti sono a più alto rischio per determinate patologie.

Inoltre, le aziende farmaceutiche sfruttano i big data per semplificare i processi di scoperta dei farmaci. Analizzando grandi quantità di dati genetici e di studi clinici, i ricercatori possono identificare i candidati farmaci promettenti in modo più rapido ed efficiente.

Finanza

Gli istituti finanziari utilizzano i dati in molti modi diversi, che vanno dalla valutazione del rischio alla segmentazione dei clienti. Il rischio è particolarmente diffuso nel settore finanziario, quindi è importante che le aziende siano in grado di determinare il fattore di rischio prima di prendere decisioni significative. I dati storici sono il modo migliore per comprendere i potenziali rischi, le minacce e la probabilità che si verifichino. 

Gli istituti finanziari utilizzano i dati dei clienti anche per determinare il loro mercato di riferimento. Raggruppando i consumatori in base allo stato socioeconomico, alle abitudini di spesa e altro ancora, le società finanziarie possono dedurre quali consumatori hanno il maggior valore nel tempo e rivolgersi a loro. 

Trasporti

La **data science** svolge un ruolo fondamentale anche nella determinazione della sicurezza dei trasporti. La Safety Data Initiative del Reparto dei trasporti degli Stati Uniti sottolinea il ruolo che i dati svolgono nel miglioramento della sicurezza dei trasporti. 

Il rapporto estrae dati da tutti i tipi di incidenti automobilistici e valuta fattori come le condizioni meteorologiche e stradali per scoprire la fonte dei problemi. Utilizzando i fatti concreti, il reparto può lavorare per implementare ulteriori misure di sicurezza.

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Vantaggi del processo decisionale basato sui dati

Il processo decisionale basato sull’analisi è più di una semplice competenza utile: è fondamentale se si vuole dare l’esempio e promuovere una cultura basata sui dati. 

Quando utilizzi i dati per prendere decisioni, puoi assicurarti che la tua azienda rimanga equa, orientata agli obiettivi e focalizzata sul miglioramento.

Prendi decisioni con sicurezza

Le aziende che sopravvivono ai loro concorrenti lo fanno perché sono fiduciose nella loro capacità di avere successo. Se i responsabili delle decisioni all'interno di un'azienda vacillano nelle loro scelte, possono verificarsi errori, un elevato turnover dei membri del team e una scarsa gestione del rischio. 

Quando usi i dati per prendere le decisioni aziendali più importanti, ti sentirai sicuro di quelle decisioni, che spingeranno te e il tuo team ad andare avanti. La fiducia può portare a un morale più alto del team e a prestazioni migliori.

Proteggiti dai pregiudizi

L'utilizzo dei dati per prendere decisioni proteggerà i leader aziendali da eventuali pregiudizi. Anche se potresti non essere consapevole dei tuoi pregiudizi, avere favoritismi o valori interni può influenzare il modo in cui prendi le decisioni. 

Prendere decisioni basate direttamente su fatti e numeri mantiene le tue decisioni obiettive ed eque. Significa anche che hai qualcosa per sostenere le tue decisioni quando i membri del team o gli stakeholder chiedono perché hai scelto di fare ciò che hai fatto.

Trovare domande irrisolte

Senza l’utilizzo dei dati, molte domande rimangono senza risposta. Potrebbero esserci anche domande che non sapevi di avere fino a quando i tuoi set di dati non le hanno rivelate. Qualsiasi quantità di dati può avvantaggiare il tuo team, fornendo una migliore visualizzazione in aree che non puoi vedere senza statistiche, grafici e diagrammi. 

Quando porti queste domande in superficie, puoi sentirti sicuro sapendo che le tue decisioni sono state prese considerando ogni informazione pertinente.

Definire obiettivi misurabili

L’utilizzo dei dati è uno dei modi più semplici per definire obiettivi misurabili per il tuo team e raggiungerli con successo. Esaminando i dati interni sulle prestazioni passate, puoi determinare cosa devi migliorare e ottenere il massimo livello di dettaglio possibile con i tuoi obiettivi. Per esempio, il tuo team potrebbe utilizzare i dati per identificare i seguenti obiettivi:

• aumentare il numero di clienti del 20% anno su anno

• Ridurre la spesa complessiva del budget di 20.000 dollari ogni trimestre

• ridurre la spesa del budget del progetto di 500 €

• aumentare le assunzioni di 10 membri del team ogni trimestre

• Ridurre il costo per assunzione di 500 $ 

Senza dati, sarebbe difficile per la tua azienda vedere dove sta spendendo i suoi soldi e dove vorrebbe tagliare i costi. La definizione di obiettivi misurabili porta a decisioni basate sui dati perché, una volta impostati, determinerai come ridurre il budget complessivo o aumentare il numero di clienti.

Migliorare i processi aziendali

Esistono modi per migliorare i processi aziendali senza utilizzare i dati, ma quando si osservano le tendenze nelle prestazioni dei membri del team utilizzando i numeri o si analizzano i modelli di spesa aziendale con i grafici, i miglioramenti apportati ai processi si baseranno su qualcosa di più della sola osservazione. 

I processi che puoi migliorare con i dati possono includere:

• Gestione del rischio basata su dati finanziari

• Stima dei costi in base ai dati sui prezzi di mercato

• Onboarding dei membri del team in base ai dati sulle prestazioni dei nuovi assunti

• servizio clienti basato sui dati di feedback dei clienti

Cambiare un processo aziendale può essere difficile se non si è sicuri del risultato, ma si può avere fiducia nelle proprie decisioni quando i fatti sono davanti agli occhi.

Sfide nell’implementazione del processo decisionale basato sui dati

Sebbene i vantaggi del DDDM siano chiari, le organizzazioni spesso affrontano diverse sfide quando implementano questo approccio. Comprendere e affrontare queste sfide è fondamentale per l'adozione di successo di una cultura basata sui dati.

Qualità e accuratezza dei dati

La base di un efficace processo decisionale basato sui dati risiede nella qualità e nell'accuratezza dei dati utilizzati. Una scarsa qualità dei dati può portare ad analisi errate e, di conseguenza, a decisioni sbagliate.

D'altra parte, una buona gestione dei dati garantisce informazioni accurate e complete per l'analisi quantitativa. Ciò comporta una raccolta standardizzata, audit regolari e la risoluzione delle lacune nei dati. Con dati affidabili, le organizzazioni possono prendere decisioni informate ed evitare errori costosi.

Garantire la sicurezza e la privacy dei dati

La sicurezza e la privacy dei dati sono preoccupazioni fondamentali, poiché le organizzazioni raccolgono e analizzano quantità crescenti di dati. La conformità a normative come RGPD, CCPA e HIPAA è fondamentale.

Puoi organizzare il processo di conformità con un modello di checklist per la conformità RGPD, per monitorare la crittografia, i controlli di accesso e gli aggiornamenti di sistema.

Superare la resistenza al cambiamento

La resistenza al cambiamento emerge spesso quando si implementa un processo decisionale basato sui dati. Questo cambiamento culturale richiede strategie efficaci di gestione del cambiamento. Una chiara comunicazione dei vantaggi, il coinvolgimento delle principali parti interessate e l’affrontare apertamente le preoccupazioni possono aiutare a superare la resistenza. Inoltre, dotare i dipendenti delle competenze necessarie attraverso programmi di formazione e tutoraggio è fondamentale per promuovere una cultura basata sui dati.

Scalabilità della gestione dei dati

La gestione di grandi insiemi di dati presenta sia opportunità che sfide. I big data richiedono soluzioni di archiviazione come sistemi basati su cloud, data lake o modelli ibridi. L'elaborazione efficiente di questi grandi set di dati è fondamentale per un processo decisionale tempestivo. Tecniche come l’elaborazione parallela, l’in-memory computing e l’elaborazione dei flussi possono aiutare le organizzazioni a gestire in modo efficace grandi quantità di dati.

Affrontando queste sfide, le organizzazioni possono creare una base per il processo decisionale basato sui dati, consentendo loro di sfruttare tutta la potenza dei loro dati e promuovere il successo dell’azienda.

Suggerimenti per diventare più orientati ai dati

Le organizzazioni basate sui dati sono in grado di analizzare i numeri e i grafici e di trovare il significato che si cela dietro di essi. La creazione di una cultura più orientata ai dati inizia semplicemente con l'utilizzo più frequente dei dati. Tuttavia, è più facile a dirsi che a farsi. Se vuoi iniziare, prova questi suggerimenti per diventare più orientato ai dati.

Trova la storia

La chiave per analizzare dati, numeri e grafici è cercare la storia. Senza il “perché”, i dati in sé non sono di grande aiuto e il processo decisionale è molto più difficile. Se stai cercando di basare maggiormente il tuo processo decisionale sui dati, cerca la storia che i dati raccontano. Questo sarà fondamentale per prendere le decisioni giuste.  

Consulta i dati

Prima di prendere qualsiasi decisione organizzativa, chiediti: i dati la supportano? I dati sono ovunque e possono essere applicati a qualsiasi decisione importante. Quindi, perché non consultarli quando si devono fare scelte difficili? I dati sono utili perché sono naturalmente privi di pregiudizi, quindi assicurati di consultare i fatti prima di prendere qualsiasi decisione. 

Impara a visualizzare i dati

Trovare la storia dietro i dati diventa più facile quando sei in grado di visualizzarli chiaramente. Sebbene imparare a visualizzare i dati sia spesso l'aspetto più difficile della creazione di una cultura basata sui dati, è il modo migliore per riconoscere modelli e discrepanze nei dati. 

Familiarizza con diversi strumenti e tecniche per la visualizzazione dei dati. Cerca di essere creativo con i diversi modi di presentare i dati. Se sei esperto nella visualizzazione dei dati, le tue capacità di data storytelling saliranno alle stelle. 

Prendi facilmente decisioni basate sui dati con un software di reportistica

Avrai bisogno dei dati giusti per prendere decisioni significative per il tuo team. Il software di reportistica universale aggrega i dati della tua azienda e li presenta sulla dashboard esecutiva, in modo che tu possa visualizzarli in modo organizzato e grafico.

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