L’analisi dei processi: il passaggio strategico che arriva dall’analisi dei dati

Passare da un'analisi dei dati a un'analisi dei processi non è facile ma risulta cruciale per un'organizzazione. In questo articolo spieghiamo cosa sono questi passaggi fondamentali.
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L’analisi dei processi: il passaggio strategico che arriva dall’analisi dei dati

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Passare da un'analisi dei dati a un'analisi dei processi non è facile ma risulta cruciale per un'organizzazione. In questo articolo spieghiamo cosa sono questi passaggi fondamentali.

Occupandoci di dati e di informazioni, parliamo molto spesso nel nostro blog su come essi vengono trattati e utilizzati. Lo sviluppo della tecnologia e delle organizzazioni ha portato nel corso del tempo ad affrontare diversi passaggi: dalla raccolta dei dati, all’analisi dei dati, fino ad arrivare all’analisi dei processi.

Ma quanto è importante l’analisi dei processi in un’organizzazione? Decisivo, potremmo dire. È il passaggio cruciale per tradurre gli insight ottenuti con l’analisi dei dati in miglioramenti operativi. Questo passaggio lo spieghiamo meglio in questo articolo.

Dati e analisi dei dati: di cosa stiamo parlando?

Avevamo già accennato nell’articolo sulle infografiche e dati intelligenti di come i dati abbiano acquisito nel tempo un ruolo fondamentale nelle organizzazioni: l’equazione fondamentale è dati=informazioni. E lo è, ovviamente, ma è altrettanto palese che i dati grezzi devono subire un processo di trattamento per essere interpretati.

Parliamo quindi di analisi dei dati quei processi che mirano a esaminare, pulire, trasformare e interpretare i dati al fine di ottenere informazioni utili per prendere decisioni informate. I dati possono provenire da diverse fonti: database aziendali, dati di mercato, dati dei clienti, dati finanziari e molti altri. Banalmente, l’analisi dei dati provenienti da sponsorizzate sul web ci aiutano a capire come il nostro messaggio viene recepito (oppure no). L’obiettivo principale è identificare relazioni, tendenze e insight (cosa sono gli insight) all’interno di questi dati. Questo processo coinvolge spesso l’uso di strumenti statistici, analitici e algoritmi di machine learning per rivelare informazioni nascoste.

Ora che è chiaro su cosa sia l’analisi dei dati passiamo al passaggio successivo: l’analisi dei processi.

Analisi dei processi: cosa significa?

Identifichiamo in analisi dei processi quelle sequenze di attività o operazioni che dall’analisi dei dati (input) mirano ad ottimizzare una o più aree specifiche dell’organizzazione. Stiamo parlando della produzione di beni, della gestione delle risorse umane, della fornitura di servizi.

Per fare un esempio pratico e molto attuale riguarda l’analisi dei processi per trasformare la produzione di un bene da inquinante a zero emissioni. Per fare questo vengono raccolti dati da svariate fonti (anche da fornitori), si analizzano e si pensano a nuovi processi che vadano a trasformare la linea di produzione.

In questo breve video facciamo vedere i passaggi fondamentali dell’analisi dei processi.

Vantaggi dell’analisi dei processi

Risulta palese la serie di vantaggi che un’analisi dei processi messi in campo in modo efficiente da persone competenti portino in un’organizzazione. Eccone alcuni:

  1. Miglioramenti operativi: maggiore efficienza operativa, riduzione dei costi e miglioramento della qualità.
  2. Riduzione dei rischi: identificare e mitigare rischi aziendali, come errori o problemi di conformità.
  3. Agilità aziendale: per essere in grado di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.
  4. Miglioramento dell’esperienza del cliente: last but not least! È il cliente a portare il fatturato aziendale quindi è importante identificare punti di contatto critici con i clienti e a migliorare l’esperienza del cliente.

Capiamo che scrivere è molto semplice e concretizzare risulta molto difficile. L’importante è farsi circondare da un team di persone competenti, mettere in campo fiducia, rispetto reciproco delle opinioni di tutti e stabilire degli obiettivi raggiungibili. Questo significa abbandonare la vecchia logica manageriale top-down verso un approccio bottom-up.

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