Come e perché diffondere competenze data driven in azienda. Estrapolare, leggere e interpretare i dati per prendere decisioni consapevoli, deve e può essere un obiettivo di ogni membro del Team.

1. DATA SKILLS
Come e perché diffonderle in azienda
genera vantaggio competitivo

2. Ciao!
Sono Michele Di Blasio,
Founder e CEO di Lacerba.io.
La mia società produce ed eroga
percorsi di formazione in ambito
digitale ad aziende e professionisti.
2

3. PRESENTIAMOCI
Che lavoro fate? Perché siete qui?

4. TO BE DATA DRIVEN
PERCHÈ
È davvero così
importante
analizzare e
interpretare i dati?
COSA
Cosa si intende con
“data-driven” e quali
competenze ne
sono associate?
COME
Come si possono
diffondere cultura e
competenze
data-driven?
4

5. Cronologia delle rivoluzioni
1. VAPORE
5
2. ELETTRICITÀ
3. COMPUTER 4. IOT

6. Impatto delle ultime rivoluzioni
Automazione
dei processi
L’automazione dei processi e la
minimizzazione degli errori portano le
aziende ad essere capaci di
aumentare la capacità produttiva
riducendo i costi
Interazione uomo-macchina
Con l’introduzione della rete globale e
con strumenti di IoT la condivisione di
dati è dinamica e in tempo reale,
permettendo di realizzare prodotti di
massa personalizzati
6

7. NUOVE TEMPISTICHE
NEI PROSSIMI 10 ANNI
VEDREMO PIÙ
PROGRESSO CHE
NEGLI ULTIMI 100
MESSI ASSIEME
Peter Diamandis
Fondatore di XPrize Foundation
7
IL 90% DEI DATI DEL
MONDO É STATO
CREATO NEGLI ULTIMI
2 ANNI
Bernard Marr
Contributor di Forbes
“ “

8. 8

9. DA BLACKBERRY A
BLOCKBUSTER
Ristrutturata la prima, fallita la seconda.
9
KODAK
Fallita, non ha individuato il trend digitale, pur
avendo tra i primi brevetti di campo.

10. Dove sbagliano le
aziende?
Aspettative: è troppo complesso
Dimensioni: “dobbiamo analizzare
i nostri big data!”.....ovvero?
Cultura: per prendere decisioni
importanti mi baso sull’esperienza
Ruoli: poca connessione tra
analisti e decisori
10

11. Oh ragazzi!
Non basta assumere un data scientist
e installare Excel 365 sui computer di tutti
per generare i big data

12. BACK TO BASICS
Cosa si intende per “DATA DRIVEN”
DD PER INTEGRALISTI
Processi decisionali interamente
gestiti dalla macchina, sulla base di
algoritmi predittivi che elaborano i dati
pregressi per costruire scenari futuri e
assegnare loro una probabilità di
accadimento
12
DD PER DEMOCRATICI
Processi decisionali gestiti dall’uomo
che elabora e analizza una serie di
dati e prende decisioni
interpretandone i risvolti qualitativi
oltre che quantitativi, in qualsiasi
ambito

13. Gli step di un processo Data Driven
1. DEFINIZIONE KPI
Quali obiettivi ci serve raggiungere?
Che tipo di analisi fare?
13
2. RACCOLTA DATI
Dove si trovano i dati che mi
servono? Come li traccio?
3. ANALISI
Come “pulire” i dati raccolti? Come
generare ulteriori metriche?
4. VISUALIZZAZIONE
Come condividere l’analisi, di modo
che serva da base alla decisione?

14. Definizione KPI
Competenze per:
✔ Definire strategie
✔ Comprendere il funnel dei dati
Attenzione
Non darsi obiettivi iniziali
SMART, può ripercuotersi su
tutte le attività successive!
Attenzione agli obiettivi!
14
!

15. Raccolta dati
15
Competenze:
✔ Web Analytics
✔ IOT
✔ Strumenti di raccolta dati
Attenzione
Analizzare ex-ante modelli di
attribuzione per poterli
comprendere in corso
!
15

16. Analisi
16
Competenze:
✔ Excel
✔ SQL
✔ Phyton
Attenzione
Comprendere prima:
Quanti dati hai?
Quando i dati si definiscono
BIG DATA?
?
?
!
16

17. Visualizzazione
17
Competenze:
✔ Power BI
✔ Tableau
✔ Data Studio
Attenzione
Comprendere prima:
Come integrare le fonti?
Chi predispone la
visualizzazione?
?
?
!
17

18. Ma da dove partire per
diffondere questi processi
in azienda?

19. TO BE DATA DRIVEN
MINDSET
Resilienza, problem
solving, pensiero
critico, data literacy
Sapere interagire e
muoversi in maniera
consapevole con i dati
CULTURA
Web analytics, Excel,
Power Query, Power BI
Conoscere il funnel, gli
strumenti di raccolta e analisi
dei dati, saper leggere i dati
TECNICA
Excel Avanzato, AI,
Machine Learning,
Saper sfruttare al massimo i
dati e cogliere le opportunità
insite in essi
19

20. I tool passano, il mindset rimane
20
PARTIRE DALLA CULTURA
DEL DATO
o Gestione di risorse, strumenti e processi decisionali
attorno al dato, non limitati ai team esperti, ma diffusi a
tutta l’organizzazione
SENZA ELIMINARE
LA RAZIONALITÀ
o Valorizzando quanto più possibile la creatività, il problem
solving e le soft skills che permettano di sfruttare al
massimo il potenziale che gli strumenti offrono

21. Il mindset non si studia, si allena
21
ALLENARE RESILIENZA E
AGILITÀ EMOTIVA
Capacità di anticipare e rispondere in maniera
rapida, agile ed efficace alle evoluzioni e ai
cambiamenti aziendali, muovendosi con esse
ALLENARE L’ADATTIVITÀ
E IL PROBLEM SOLVING
Capacità di rispondere velocemente e in
maniera innovativa (e creativa) ai
cambiamenti, in maniera diffusa
nell’organizzazione
“ Noi umani ci evolviamo assieme ai nostri strumenti.
Cambiano gli strumenti e gli strumenti cambiano noi: è un ciclo che si ripete.
“
Jeff Bezos

22. Diffondi competenze tecniche di base
A TUTTI
22
COME
CAPISCO CHE
DATI MI
SERVONO?
COME LI
RACCOLGO E
ANALIZZO?
COME LI
VISUALIZZO PER
INTERPRETARLI?
? ? ?

23. Impara il valore intrinseco dei dati
23
BENI
Stock
Limitati
Valore unico
SERVIZI
Unstock
Illimitati
Valore multiplo
DATI

24. Verticalizza la formazione
SU CIÓ CHE SERVE
24
MACHINE LEARNING EXCEL AVANZATO?
o

25. Il risultato lo vedrai osservando
come vengono risolti i problemi
tutti i giorni in azienda

26. 26
Facciamo pratica
TECNICO! TIENI I DATI,
TIRACI FUORI DELLE
INFORMAZIONI
VOGLIO PRENDERE
UNA DECISIONE E SO
DOVE CERCARE / A CHI
CHIEDERE
IL CASO
CHE COSA STO CERCANDO?

27. 27
Ambito di analisi
1. DESCRITTIVA
É successo qualcosa da analizzare
2. PRESCRITTIVA
Sta succedendo X, devo fare Y
3. PREDITTIVA
In base ai dati pregressi, in futuro potrebbe accaderci X o Y
IL CASO
QUALI LIVELLI DI COMPRENSIONE?

28. 28
Definizione KPI
IL CASO
COME E QUANDO PRENDO LA DECISIONE?
DI QUALI DATI HO
BISOGNO PER
VALUTARE UNA
DECISIONE?
QUALE TRIGGER
IMPLICA IL PRENDERE
DAVVERO LA
DECISIONE?
? ?

29. 29
Ho già i dati?
IL CASO
COME METTERLO A TERRA?
Sì, bene! Inizio ad
analizzare e visualizzare
No, imposto la raccolta
Impostare modelli per
quality e legal

30. Ok, ok...la smetto!
Ma prima rispondiamo
alla domanda iniziale

31. PER PRENDERE
DECISIONI
CONSAPEVOLI
PER GENERARE
INNOVAZIONE
SOSTENIBILE
PER RIUSCIRE
A BATTERE
LA CONCORRENZA
PER TROVARE
NUOVE FORME DI
MONETIZZAZIONE
I DATI SONO
IL TUO FUTURO

32. Per approfondire
michele@lacerba.io
linkedin.com/in/michelediblasio/