Il ruolo delle persone nel plasmare il futuro delle organizzazioni basate sui dati
- Il sondaggio sulla leadership dei dati e dell'analisi del 2023 rivela che il ruolo del Chief Data Officer (CDO) sta evolvendo e maturando nelle organizzazioni.
- Secondo le tendenze del big data, gli strumenti analitici emergenti dovrebbero guidare una crescita significativa dei ricavi per le aziende nel 2023.
- Nonostante gli ingenti investimenti nelle iniziative relative ai dati, solo una piccola percentuale di aziende è riuscita con successo a diventare un'organizzazione guidata dai dati, affrontando sfide nel raggiungimento di questo obiettivo.
In un recente sondaggio condotto da NewVantage Partners, è emerso che, sebbene il 93,9% dei dirigenti preveda di aumentare gli investimenti nei dati nel 2023, solo il 23,9% delle organizzazioni si considera realmente orientata ai dati. Questa disconnessione solleva domande su dove siano diretti questi investimenti e quali ostacoli impediscano ai dirigenti di realizzare la loro visione di un futuro aziendale orientato ai dati.
L'impatto dell'alfabetizzazione sui dati sul successo organizzativo
L'ostacolo principale, come identificato dal 79% di questi dirigenti, sono i problemi culturali all'interno delle organizzazioni. Questo sottolinea il ruolo cruciale delle persone nel guidare o ostacolare la transizione verso un approccio orientato ai dati. È evidente che i dati da soli non possono trasformare un'azienda; sono le persone a darle vita.
Oltre un decennio fa, l'analista di Gartner Svetlana Sicular ha evidenziato due verità fondamentali sui big data che vengono spesso trascurate. In primo luogo, le organizzazioni possiedono già individui che comprendono i loro dati meglio degli scienziati dei dati mistici. In secondo luogo, imparare tecnologie di dati complesse come Hadoop è spesso più facile che comprendere le complessità dei processi aziendali unici di un'azienda.
Per sfruttare appieno il potere dei dati, le aziende dovrebbero prioritizzare la resa degli strumenti di dati più accessibili a una fetta più ampia della propria forza lavoro. Ciò include incoraggiare l'uso di strumenti familiari come Microsoft Excel per l'analisi dei dati, sfruttando la competenza dei dipendenti già abili in questi strumenti.
Python, tra i linguaggi di programmazione, si distingue come un importante motore della produttività dell'IA. La sua accessibilità e versatilità lo rendono il linguaggio di scelta per una comunità in crescita di aspiranti ingegneri dei dati. Questo si allinea con la proiezione che la scienza dei dati diventerebbe una capacità trasversale all'azienda, con Python che emerge come il linguaggio dominante grazie alla sua ampia accessibilità.
SQL, un altro strumento essenziale nella gestione dei dati, condivide i riflettori con Python come i linguaggi di programmazione più popolari oggi. Questa combinazione attinge alle competenze che molti dipendenti già possiedono, eliminando la necessità di una riqualificazione estensiva e garantendo operazioni di dati più fluide.
L'IA generativa (GenAI) rappresenta una promettente avenue per empowerare i dipendenti a lavorare in modo più efficace con i dati. Tuttavia, è fondamentale bilanciare la tecnologia con l'esperienza umana. Sebbene strumenti come ChatGPT possano automatizzare i compiti, a volte sacrificano l'accuratezza tecnica per la qualità della prosa. Trovare il giusto equilibrio è essenziale per mantenere la fiducia degli utenti.
Massimizzare il ruolo dei dati nella crescita aziendale
Il cuore del problema non risiede nella tecnologia ma nel modo in cui le persone la utilizzano. Il rapporto di NewVantage sottolinea costantemente che le principali sfide per diventare un'organizzazione orientata ai dati sono radicate in fattori umani, come la cultura, le persone, i processi e le strutture organizzative, piuttosto che in limitazioni tecniche. Nonostante questo riconoscimento, i progressi nel superare queste sfide sono stati lenti. Spesso, i dirigenti dei dati si concentrano eccessivamente sugli aspetti tecnologici come la modernizzazione dei dati, l'IA e il ML, trascurando la dimensione umana.
La lezione chiave è che la risorsa più preziosa di qualsiasi organizzazione sono le sue persone, che interpretano e utilizzano i dati. Per transire con successo verso un futuro orientato ai dati, le aziende devono trovare modi per sfruttare le conoscenze e le competenze esistenti della propria forza lavoro, rendendo gli strumenti di dati più accessibili e allineando la tecnologia con le capacità umane.
È evidente che, sebbene gli investimenti nei dati siano in aumento, il successo di una trasformazione orientata ai dati dipende dall'affrontare le sfide culturali e umane. Piuttosto che fare affidamento esclusivamente sulla tecnologia, le organizzazioni devono prioritizzare l'empowerment delle proprie persone per sbloccare il vero potenziale dei dati.
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Derrick Clinton
Derrick è un freelance writer con interesse per blockchain e criptovalute. Si occupa principalmente di problemi e soluzioni dei progetti crypto, offrendo una prospettiva di mercato per gli investimenti. Applica le sue capacità analitiche alle tesi.
