I data analyst spesso non riescono a produrre insights finalizzati a prendere decisioni di business efficaci e coerenti.

Le aziende hanno più dati che mai, ma molti dirigenti ritengono che le analisi dei dati non forniscano insights attuabili e producano risultati nel complesso deludenti. Come superare questo paradosso? Assumere decisioni fondate su dati si riduce spesso a trovare uno scopo per i dati a portata di mano. Si tratta di rovesciare il paradigma e trovare dati per uno scopo.

Ogni CEO sa che in merito alle buone pratiche di gestione, un processo decisionale basato sui dati è fondamentale. Estrarre informazioni è importante, ma saperle usare è vitale. Ogni Amministratore Delegato sa anche che i dati non esauriscono il processo, articolato e complesso, che porta alla decisione, ma lo rafforzano o lo avviano.

Il rischio di cadere nel bias cognitivo e valoriale che Yuval Noah Harari ha definito dataism è grande.¹ Il dataism è un pregiudizio che induce a considerare il flusso informativo (information flow) come unico valore. Così facendo, si rischia di compromettere tanto il momento tipicamente umano della decisione, quanto scopo e tenuta degli assets strategici, materiali e immateriali dell’azienda. Al tempo stesso, fermarsi alla critica rischia di produrre un bias di secondo livello, impedendo di beneficiare dei vantaggi del data-driven decision-making.

Il processo decisionale guidato dai dati, infatti, è sempre più cruciale per confermare il valore delle nostre intuizioni, anticipando i possibili vantaggi e prefigurando i probabili svantaggi. Pensiamo al lancio di un nuovo prodotto o di un nuovo servizio o all’analisi dei trend di cambiamento statistico nell’ambito di business in cui operiamo.  Anche in ambienti divenuti ostili o economicamente instabili in conseguenza della pandemia.