Il mondo è veloce, cambia secondo in secondo e a volte i dati possono essere dannosi. Naturalmente se sono insufficienti o errati. Qualità è sinonimo di vantaggio, come quando questa è assente, causa molti effetti negativi all’organizzazione. Come è possibile?

Facciamo un breve ragionamento: ogni azione che un’organizzazione compie, dai prodotti/servizi da sviluppare, alla scelta del target, della strategia di marketing, all’interazione con i clienti anche post vendita, ai fornitori, alle risorse umane, all’area finance… si basa tutta su informazioni. È perciò facile intuire quanto l’imprecisione possa costare e creare problemi a cascata. 

Ecco perché l’affidabilità resta un punto imprescindibile, sul quale si dovrebbe basare tutta la data strategy, in quanto la complessità di gestione è sempre maggiore. Capita che alcune iniziative volte a questo scopo, a volte, vengano percepite male all’interno dell’azienda stessa. Ecco perché è importante adottare un approccio proattivo alla qualità.

Facciamo degli esempi pratici e attuali.

Prendiamo il settore finanziario: il crollo del mercato azionario del 2008 fu in parte dovuto a modelli che si basavano su dati non sufficientemente accurati. Questo ci fa capire e sottolinea l’importanza della qualità quando si devono prendere delle decisioni. Se in quel periodo fosse stato possibile adottare un approccio proattivo, di certo si sarebbe potuto arginare diversi problemi.

Facciamo un salto in avanti e arriviamo alla pandemia che ha caratterizzato gli ultimi anni: con il COVID abbiamo capito tutti quanto i dati tempestivi e accurati siano fondamentali. Coloro che sono stati in grado di raccogliere le informazioni in modo proattivo sono infatti riusciti a reagire in maniera più efficace, monitorando la situazione e prendendo misure preventive.

Possiamo anche fare un esempio su un processo. Nel marketing digitale le informazioni sono la linfa vitale: la comunicazione è basata sui consumatori, ed errori nella raccolta o nella precisione possono dare vita a campagne inefficaci o spreco di risorse. 

E quindi, perché per le aziende dovrebbe essere diverso?

Ti spingo a riflettere su questo punto.

A nostro avviso, la qualità proattiva dei dati è un imperativo di tutte le organizzazioni che vogliono rimanere competitive al giorno d’oggi. Significa dare la possibilità di prevenire gli errori, piuttosto che risolverli una volta che si sono verificati. 

Come farlo?

• Definire standard di qualità dei dati: Stabilire standard chiari per la raccolta, la registrazione e la gestione dei dati, così come i ruoli e i responsabili.
• Automatizzare: L’automatizzazione garantisce che i dati vengano raccolti in modo uniforme e permette di applicare controlli in tempo reale.
• Monitoraggio continuo: Implementare un sistema di monitoraggio continuo aiuta a identificare e affrontare tempestivamente problemi.
• Formazione: Un team ben formato nell’uso corretto dei dati e consapevole dell’importanza della qualità dei dati, garantisce un gran vantaggio.

Concludiamo. L’adozione di una mentalità proattiva nella gestione dei dati supporta l’efficienza operativa, la capacità di adattarsi a un ambiente in continua evoluzione e la costruzione di relazioni solide con i clienti. In questo modo, le organizzazioni non solo possono prendere decisioni migliori e più rapidamente, ma sono anche in condizione di affrontare al meglio le sfide e le opportunità che gli si presentano.