Analisi dei dati
Cosa intendo per analisi dei dati, come affronto un progetto e quali sono, o dovrebbero essere, le sue implicazioni.
I dati, strutturati o non strutturati, sono la base dell’informazione e della conoscenza. Solo conoscendo le cose siamo in grado di prendere le decisioni migliori e di fare le scelte più ponderate.
Definire un obiettivo, impostare una strategia, raccogliere le informazioni e di conseguenza analizzare i dati: dovrebbe essere questo l’approccio corretto. Nella pratica lo scenario è spesso diverso, e la fretta del “tutto e subito” fa saltare proprio la definizione dell’obiettivo e le sue correzioni in corsa.
È lì che l’analisi dei dati, e chi la fa, diventano determinanti.
Una premessa: quando parlo di analista faccio riferimento alla parte consulenziale del mestiere più che a quella tecnica. Sotto quell’aspetto si tende a parlare di Business Intelligence Analyst, ma trattandosi di una professione relativamente recente userò i due termini senza distinzione.
Più che descrivere chi sono, mi interessa dire chi dovrebbero essere. Certamente coloro che mettono il cliente nelle condizioni di prendere le decisioni principali fornendogli le informazioni corrette. Detta così può sembrare semplice: mi dici cosa ti serve, uso uno strumento di estrazione dati e ti consegno qualche report e qualche grafico. In alcune aziende poco strutturate questo approccio basta.
Ma le imprese prestano sempre più attenzione alla corretta rappresentazione delle informazioni, e diventano di conseguenza più esigenti nei confronti dei numeri. L’analista deve accompagnare questo cambiamento con un approccio trasversale: un po’ informatico, un po’ matematico, un po’ economista e soprattutto un po’ psicologo.
Ho comunque dovuto imparare un linguaggio di interrogazione dei dati, cosa sia un database, la logica di un sistema informativo. Se sei sveglio impari anche un po’ di codice, ma ti garantisco che un programmatore capisce in un minuto che non lo sei. E non è sempre uno svantaggio.
Al contrario, chi ha una formazione matematica o ingegneristica deve conoscere la differenza tra dare e avere? Non necessariamente, ma gli servirà una conoscenza generale della materia per dialogare con i colleghi. Da qui una considerazione più ampia: oggi nessuno può presumere di sapere tutto quello che gli serve. Cooperazione e interazione sono decisive in ogni campo, figuriamoci nel mondo dei dati.
Il cliente. Il primo e l’ultimo elemento di tutto questo lavoro. È lui che fissa l’obiettivo, che esegue il collaudo finale, che dichiara raggiunto il risultato.
Sappiamo tutti che un progetto può cambiare parecchio dall’inizio alla fine: ripensamenti, incomprensioni, nuove esigenze sono la norma. Con qualche accortezza presa fin da subito, però, le cose filano.
Hai davvero capito cosa devi ottenere? Appena il lavoro è confermato, la prima cosa da fare è assicurarsi che l’obiettivo sia chiaro a te e al cliente. Non dare mai per scontato di aver capito, e non dare per scontato che il cliente abbia le idee chiare sul risultato che vuole.
Non sto dicendo di presumere di sapere cosa vuole: sto dicendo che all’inizio bisogna essere umili e assertivi allo stesso tempo, non dare nulla per acquisito ed essere il più espliciti possibile.
Aprire un foglio di calcolo, usare un blocco o una slide per mostrare un esempio di quello che ti è stato chiesto serve a verificare di aver capito. Allo stesso tempo dà al cliente un punto di vista diverso e gli fa vedere materializzarsi il risultato atteso.
Alle volte può bastare un foglio di carta su cui disegnare un processo o un flusso di informazioni. È in questa fase che nascono le prime domande e i primi dubbi, ed è qui che si può ancora aggiustare il tiro senza conseguenze.
Ogni cliente è diverso, che ci piaccia o no. L’approccio consulenziale invece deve restare lo stesso e sempre il migliore possibile: ed è qui che entra in gioco la componente psicologica del mestiere. Bisogna padroneggiare numeri, linguaggio e atteggiamento.
Bisogna “analizzare” chi si ha davanti: capirlo, ascoltarlo, per sapere cosa fare e come. Che tipo di cliente è? Che ruolo ha in azienda? Come interagisce con i suoi collaboratori, interni ed esterni? In che settore lavora? Occuparsi di arredamento è completamente diverso dal lavorare nella meccanica.
Il cliente medio del Nord Est — l’esempio che conosco, perché è dove vivo e lavoro — vuole tutto e subito, possibilmente ieri. Il ritornello è l’urgenza. Va benissimo, purché si sappia dove si sta andando: l’analisi va fatta con la massima cura in ogni dettaglio, perché la fretta e le informazioni mancanti tornano indietro come un boomerang.
Il lavoro è fatto, l’obiettivo raggiunto, tutti contenti. Sicuro? Col tempo qualcosa potrebbe richiedere un aggiustamento, o nel peggiore dei casi il cliente solleva un’obiezione: “c’è stato un fraintendimento”, oppure “non hai risolto il problema”.
E allora il dubbio: è vero che il problema non è stato risolto, o è il cliente che non ha collaudato subito e per strada si è perso qualcosa? Per evitarlo va applicata sempre la regola del feedback, che il cliente abbia tempo oppure no. Parla con lui e pretendi un collaudo o un riscontro, anche scritto se serve.
I dati sono il cuore dell’analisi. Numeri, grafici e diagrammi permettono di decidere bene a condizione di essere estratti correttamente. Senza dati non esisterebbe l’analista: proprio per questo i dati vanno trattati con cura, con un metodo preciso.
Perché una buona analisi è così importante? Perché getta le fondamenta di tutto il lavoro che verrà dopo. A seconda della complessità può richiedere ore, a volte giorni. Un’analisi sbagliata, o peggio superficiale, può compromettere l’intero progetto: è come costruire un mobile senza essersi assicurati di avere tutti i pezzi.
Hai fatto l’analisi, recuperato le fonti, impostato e presentato tutto per bene, magari con grafici interattivi. Hai parlato con tutte le parti e sei soddisfatto del risultato. Poi il cliente ti chiama e dice che “qualcosa non torna”. Ecco il punto: manca la quadratura.
Se consegni un report statistico su tre anni di rotazione agenti e clienti e il cliente ti fa notare che i numeri di gennaio 2016 sono troppo alti, l’analisi è sbagliata. Con ogni probabilità qualche filtro è rimasto fuori: elementi non pertinenti inclusi, filiali che andavano escluse. In sostanza l’analisi va rivista, il che significa tempo e denaro persi.
Gli errori capitano. La quadratura dei dati, però, dovrebbe essere una prassi.
Che passi da grafici, tabelle o indicatori, l’informazione va rappresentata nel modo più chiaro possibile. Tre regole: usabilità, velocità, design.
Nasce dalla capacità di presentare i dati in modo semplice e intuitivo. Anche un report elementare deve avere impatto: le persone non possono passare troppo tempo a capirlo, numeri e grafici devono arrivare dritti al punto.
Anche gli strumenti contano: potenti, flessibili, leggibili. Si possono aggiungere note a corredo di un grafico per tenere sempre informato chi legge. E i dati devono sempre avere un riferimento temporale: a quale periodo si riferiscono?
I dati devono essere intuitivi ma anche rapidi da raggiungere. Lo sperimentiamo ogni giorno navigando: apri una pagina, ci mette troppo, ne cerchi un’altra più veloce con lo stesso contenuto. Con un’analisi aziendale questo non può succedere.
Per evitarlo si lavora sulla tecnica: riscrivere algoritmi troppo complessi, rivedere la logica delle interrogazioni al database, ridefinire la reportistica, cercare strade alternative. Gli strumenti di Business Intelligence fanno la differenza, ma la fa anche il modo in cui affronti il problema.
La Business Intelligence è influenzata da estetica e design come ogni altro aspetto della nostra esperienza. Presentare un’analisi con una dashboard curata, un grafico ben scelto, caratteri e colori adatti è come presentarsi a cena vestiti bene: non è tutto, ma è un ottimo inizio.
Consideralo una specie di biglietto da visita, valido tanto nelle riunioni quanto nelle decisioni di ogni giorno. In questo senso preferisco colori pastello a tinte troppo accese, e un carattere semplice e leggibile a uno scenografico e contorto.
La scelta dipende dal contenuto e da chi legge. Se il destinatario è un amministratore delegato, un direttore commerciale o un responsabile d’area, la dashboard è la prassi: l’obiettivo è dare pochi dati significativi. Ogni cruscotto può contenere grafici, indicatori chiave e numeri che misurano il fenomeno analizzato.
Prima si riassume l’essenziale, i dettagli vengono in un secondo momento. La scelta tra grafico e report dipende invece dal contenuto dell’analisi: in ambito amministrativo si preferisce il report, nelle vendite la rappresentazione grafica, che rende meglio l’andamento di un fenomeno.
E quale grafico? Dipende dal contenuto e dall’arco temporale. L’andamento mensile degli ordini dell’ultimo anno confrontato con il precedente si rappresenta di solito con un grafico lineare. Il livello di servizio delle consegne in un periodo definito, senza confronti, sta bene su un indicatore a lancetta.
La Business Intelligence è un sistema di modelli, metodi, processi, persone e strumenti che rendono possibile la raccolta regolare e organizzata del patrimonio di dati generato da un’azienda.
Questa definizione mette in evidenza come la Business Intelligence sia il cuore dell’analisi dei dati e allo stesso tempo il suo elemento imprescindibile. Mi piace il termine sistema, inteso come insieme di elementi integrati la cui interazione ha l’obiettivo di mettere il fruitore finale nelle condizioni di decidere al meglio.
Il punto di partenza è il database, spesso organizzato attraverso sistemi di datawarehouse o insiemi di datamart: la base dati dalla quale organizzare le informazioni necessarie. Da lì si arriva a report, grafici, tabelle e indicatori chiave, organizzati in modo logico e funzionale attraverso l’interazione con le persone, l’organizzazione dei compiti e la formazione.
“Dipende dall’obiettivo che vuoi raggiungere” è la risposta giusta. Il mercato offre di tutto, dagli strumenti più sofisticati, con possibilità praticamente illimitate, a quelli più semplici da usare ma con funzioni ridotte.
Quale scegliere, allora? Quello che ti permette di raggiungere i tuoi obiettivi nel modo più semplice. Se punti a mettere a disposizione della rete vendita un insieme di informazioni consultabili da computer, tablet e telefono, ti servono strumenti avanzati. Se invece ti basta usare i dati in ufficio, magari in tempo reale collegandoti al gestionale, uno strumento meno evoluto va benissimo.
Non sto parlando di strumenti buoni o cattivi: parlo di funzionalità diverse, in termini di costo e di prestazioni. Se hai fatto un’analisi accurata e hai comprato il prodotto che ti serve davvero, entrambe le scelte si riveleranno valide, a prescindere da potenza di calcolo e prezzo.
“Non mi servono, so già come vanno le cose.” “È roba da contabili.” “Non ho tempo, e comunque non li capisce nessuno.”
Ho sentito queste risposte tante volte, e ho sempre pensato che il motivo stia nel modo in cui gli indicatori vengono presentati e spiegati: troppo complessi, organizzati male. Oppure nella scarsa conoscenza, che li fa considerare superflui. Sul fronte aziendale lo scetticismo nasce spesso da una misurazione insufficiente delle prestazioni dei processi.
Non ci si può più improvvisare, né dare per scontato il successo solo perché il fatturato cresce di anno in anno. E i costi? La fedeltà dei clienti? La puntualità degli incassi?
Il primo passo verso il miglioramento è la consapevolezza, che molto spesso significa misurare. Ma per essere applicata, una cosa va capita; e per essere capita va spiegata in modo semplice e pratico.
Ho raccolto in una sezione dedicata alcuni indicatori spiegati attraverso sei punti di vista: definizione, formula, frequenza di calcolo, fonte dei dati, come interpretarlo e considerazioni. La sezione è in preparazione.