Come i loro omologhi di aziende più grandi, i manager delle piccole e medie imprese (PMI) si stanno rendendo conto che il processo decisionale basato sui dati è cruciale per la crescita e il successo.
Tuttavia, molte PMI non hanno i mezzi per impiegare professionisti di analisi dei dati altamente qualificati per raccogliere, analizzare e analizzare la quantità di dati da capogiro che è disponibile per le aziende in questi giorni. La soluzione ideale è stata quella di esternalizzare questa vitale funzione di data science a società di analisi dei dati e freelance di terze parti.
$config[code] not foundSecondo un rapporto di Gartner, circa il 70% dei marketer prevede che la maggior parte delle proprie decisioni di marketing saranno alimentate da dati l'anno prossimo.
"Una parte notevole del budget analitico - più della tecnologia e quasi quanto il talento interno - va agli esperti esterni", osserva il rapporto. "La maggior parte dei marketer maturi basati sui dati prevede che il sourcing esterno crescerà nei prossimi due anni e il 30% di loro prevede di ridurre le dimensioni interne del team, sfruttando maggiormente l'efficienza, le dimensioni e le competenze dei fornitori di servizi".
Data l'importanza dell'analitica dei dati per il successo delle imprese, è una preoccupazione che una funzione così vitale sia quasi sempre esternalizzata. Tuttavia, quando si considerano i costi coinvolti e la carenza di competenze specialistiche richieste, è stata una soluzione logica. Almeno, fino a poco tempo fa.
L'idea sbagliata che dà forma al mercato dell'odierna data analytics è che i grandi dati sono il dominio delle imprese e le PMI non hanno semplicemente i mezzi per manipolare e analizzare i dati complessi in modo competente.Queste idee sbagliate vengono ora messe alla prova dalle soluzioni di analisi self-service emergenti, e ora la domanda è se le PMI possono permettersi non per trarre vantaggio da queste nuove soluzioni e spostare internamente i dati analitici.
I dati sono altrettanto importanti per le PMI
I dati sono diventati la linfa vitale di qualsiasi attività efficace, indipendentemente dalle sue dimensioni. Deloitte ha recentemente pubblicato un rapporto intitolato "The Analytics Advantage" che è stato il risultato di un ampio sondaggio condotto dalla società di consulenza.
Una delle molte intuizioni del rapporto Deloitte è che i dirigenti delle società intervistate si sono resi conto che "i buoni dati possono produrre buone decisioni, se catturati, analizzati, comunicati e messi in atto in modo tempestivo ed efficiente." Questo è quanto rilevante per le PMI come per le grandi imprese.
Secondo un dirigente anonimo citato nel rapporto, "Fondamentalmente, l'analisi sta nel prendere buone decisioni di business. Solo dare rapporti con numeri non aiuta. Dobbiamo fornire informazioni nel modo che meglio si adatta ai nostri decisori ".
Le aziende più piccole, tuttavia, non sono generalmente focalizzate sulle metriche delle prestazioni e sul monitoraggio metodico dei grandi. Di solito hanno meno dipendenti, meno flussi di cassa, scorte più ridotte e linee di prodotti meno diversificate, il che significa che i manager spesso sono orgogliosi di sapere tutto da soli. La sfida per le PMI in relazione all'analisi dei dati, quindi, riguarda tanto il cambiamento di mentalità e cultura quanto l'acquisizione delle competenze e delle tecnologie richieste.
Nella sua introduzione al rapporto Deloitte, il leader del pensiero analitico e leader accademico Thomas H. Davenport nota che "Dalle osservazioni per molti anni, il progresso analitico è innegabile: la richiesta di analisi è molto più grande, le risorse sono più disponibili e la comprensione esecutiva è aumentata “.
Sembra certamente che le PMI siano sempre più consapevoli della necessità di sfruttare attivamente l'analisi dei dati per competere in modo efficace. Ma come possono farlo in un modo commercialmente fattibile? E cosa ostacola le PMI che coltivano la capacità di condurre l'analisi dei dati internamente?
L'aumento degli strumenti di analisi dei dati a prezzi accessibili
Una combinazione di PC desktop più potenti e strumenti di scienza dei dati self-service rappresenta uno spostamento direzionale per le PMI. Grazie a soluzioni come Alteryx, Databox e IBM Watson Analytics, è sempre più possibile che virtualmente qualsiasi dipendente sia uno scienziato dei dati, estraendo set di dati rilevanti, analizzandoli con strumenti di visualizzazione avanzati e prendendo decisioni informate in tempo reale.
Come afferma Amir Orad, CEO della piattaforma di business intelligence Sisense, "Tradizionalmente, il principale ostacolo per l'analisi self-service era la preparazione dei dati. La moderna tecnologia di analisi può semplificare questo processo nella misura in cui gli utenti aziendali odierni possono coprire l'intero ambito dell'analisi dei dati - preparazione, reporting e visualizzazione - indipendentemente, senza risorse IT o DBA dedicate. "
Le PMI non hanno bisogno di esternalizzare l'analisi dei dati
La necessità di bilanciare i costi di assunzione di uno specialista dei dati e i vantaggi dell'analisi rappresenta una vera sfida, motivo per cui così tante PMI credono che l'outsourcing sia la risposta.
"Questo percorso di solito è preferibile, perché nessuno capisce il business così come i suoi attuali dirigenti e dipendenti", dice Orad di Sisense. "Conoscono quali KPI sono importanti e come tradurre i dati in risultati significativi dal punto di vista del business".
Le soluzioni dati SaaS basate su cloud soddisfano la necessità di una potente infrastruttura necessaria per alcuni processi di analisi dei dati, oltre alla necessità di mantenere tale infrastruttura. Le moderne soluzioni di analisi dei dati self-service offrono alle squadre SMB la capacità di raccogliere grandi quantità di dati da più fonti e di analizzarle tutte utilizzando semplici interfacce di trascinamento della selezione.
Ripensare l'outsourcing di Data Analytics
Queste soluzioni democratizzano la complessa analisi dei dati e rimuovono questa funzione critica dall'unico dominio delle grandi imprese. Un vantaggio immediato nel portare l'analisi dei dati internamente è in grado di ridurre drasticamente la latenza tradizionalmente associata a complesse attività di business intelligence.
Ridurre questa latenza significa che le aziende sono in grado di agire su intuizioni derivate dai dati, spesso entro pochi minuti dalle informazioni raccolte. La direzione può capitalizzare le tendenze positive prima di chiunque altro ed eludere quelle negative prima che causino danni. La riduzione dei tempi di latenza consente un processo decisionale più rapido, utilizzando la business intelligence azionabile, come informata da istantanee dell'ecosistema aziendale in qualsiasi momento.
Poiché le barriere di costo e infrastruttura per l'accesso a soluzioni di analisi dei dati ad alto impatto per le PMI si sgretolano, queste aziende stanno iniziando a rendersi conto che le loro ipotesi sull'accesso a queste importanti funzioni aziendali non sono più valide. La necessità di esternalizzare l'analisi dei dati sta rapidamente diventando una cosa del passato per i dirigenti delle PMI che sono interessati a gestire i propri dati.
Ciò significa che le PMI possono ora prendere decisioni aziendali migliori, informate da insiemi di dati ampi e complessi e rispondere in modo più efficace e rapido alle mutevoli dinamiche del mercato in tempo reale. Sembra un potente vantaggio competitivo.
Foto di Analytics tramite Shutterstock
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