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.

Il punto è proprio qui: i dati intelligenti sono correlati alle infografiche? La risposta è sì e ora vediamo come questo collegamento può rendere la nostra giornata lavorativa più semplice.

Dati e dati intelligenti: cosa sono?

I dati hanno acquisito negli ultimi anni – seppur siano qualcosa di intangibile (leggi il nostro articolo sugli asset intangibili) – un valore sempre più crescente. Si pensi ad esempio ai dati personali, per i social network sono diventati motivo di fatturato, in quanto i dati raccolti vengono “venduti” per poter creare sponsorizzate dalle aziende che vogliono posizionarsi nel web.

Questo è ovviamente il panorama più inquietante che è emerso dall’ombra negli anni ma che nulla c’entra con quello che accade all’interno di un’azienda dove i dati sono quelli che vengono raccolti, per esempio, da tutti i macchinari connessi in uno stabilimento di produzione (la cosiddetta Internet of Things – IoT).

Sono milioni di dati che costantemente vengono registrati e che contengono informazioni preziose. Questi dati, infatti, da soli non servono a nulla se non vengono elaborati, interpretati, capiti. Parliamo quindi di dati intelligenti quei dati che vengono appunto trattati per aiutare a prendere delle decisioni.

In questo momento l’intelligenza artificiale offre un aiuto decisivo nell’interpretazione di tali dati come ad esempio nell’analisi predittiva. Basandosi proprio su statistica, l’intelligenza artificiale leggendo i dati, può riuscire a prevedere delle situazioni che – in base a specifiche condizioni – si sono verificate in passato e quindi aiutarci ad evitarle.

Nel caso invece di una gestione di dati documentali ci ritroviamo invece di fronte a milioni di informazioni e diventa sempre difficile riuscire a trovare a una correlazione tra di loro.

Sarebbe bello se tutta la documentazione fosse collegata, ordinata e catalogata fin dal principio. In realtà sappiamo invece che in molti casi si tratta di utopia e gli utenti – per diversi motivi – non gestiscono le informazioni in modo corretto.

Ci ritroviamo quindi con dati sparsi e disordinati.

Nel momento in cui approcciamo una ricerca, riuscire a “vedere” i collegamenti tra i vari documenti ci aiuterebbe non poco ad avere una visione a volo d’uccello e farci vedere “la luce”.

Per questo ci vengono in aiuto grafi e infografiche.

Grafi e infografiche: cosa sono?

Seppur condividendo una parte della parole, c’è una sostanziale differenza tra grafi e infografiche.

I grafi sono utilizzati in informatica per rappresentare le relazioni fra oggetti. Un grafo è composto da un insieme di nodi (o vertici) e un insieme di archi (o spigoli) che collegano questi nodi. Ecco il significato di questi due termini:

• Nodo (vertice): i nodi sono i punti o le entità nel grafo. Possono rappresentare oggetti, individui, luoghi o qualsiasi altra cosa che si desidera modellare. In un grafo, ogni nodo è unico e può essere collegato ad altri nodi tramite archi.
• Arco (spigolo): gli archi sono i collegamenti tra i nodi in un grafo. Gli archi rappresentano le relazioni o le connessioni tra i nodi. Possono essere diretti o non diretti, a seconda se vi è una direzione specifica tra due nodi o meno.

Ma veniamo alle infografiche. Esse sono rappresentazioni visive di informazioni, dati o concetti complessi che utilizzano elementi grafici come grafici, diagrammi, icone e immagini per comunicare in modo chiaro ed efficace. L’obiettivo principale delle infografiche è rendere le informazioni più accessibili e comprensibili, rendendo facile la visualizzazione e l’interpretazione dei dati o dei concetti che altrimenti potrebbero essere difficili da comprendere attraverso testo o numeri da soli.

Ecco le caratteristiche chiave di un’infografica:

1. Semplificazione: è proprio l’obiettivo delle infografiche, cioè semplificano dati complessi o concetti rendendoli più digeribili. Utilizzano spesso immagini e grafici per tradurre informazioni in un formato visuale.
2. Comunicazione rapida: ottenere una visione d’insieme in pochi secondi, il che le rende ideali per catturare l’attenzione e trasmettere messaggi chiari.
3. Varie forme: possono assumere molte forme diverse, alcune sono principalmente grafici o diagrammi, mentre altre sono più orientate all’uso di immagini, icone e testo. Il formato specifico dipende dall’obiettivo e dal tipo di dati o informazioni che si desidera comunicare.
4. Colore e design: si utilizzano colori, font e layout attraenti per migliorare la leggibilità e l’estetica.
5. Narrativa visiva: raccontano una storia visuale, utilizzano la disposizione degli elementi per guidare il lettore attraverso una sequenza di informazioni in un ordine logico.
6. Fonti di dati: sono incluse citazioni o fonti di dati per garantire la trasparenza e la credibilità delle informazioni presentate.

Arriviamo quindi all’unione di dati, grafi e infografiche.

Come possiamo unire dati, grafi e infografiche?

Potete capire immediatamente che le infografiche possono essere uno strumento potente per visualizzare e rappresentare i dati intelligenti in modo più efficace ed esteticamente accattivante.

L’uso di grafi diventa fondamentale specialmente quando si tratta di analizzare dati complessi o di estrarre informazioni significative da reti di dati interconnesse.

Un esempio è la gestione della conoscenza: l’uso di grafi può aiutare a organizzare e rappresentare la conoscenza in modo strutturato. Ad esempio, i grafi del knowledge graph (grafo di conoscenza) vengono utilizzati per collegare concetti e informazioni in modo da facilitare la ricerca semantica e l’accesso ai dati intelligenti.

Il nostro BoK, per esempio, utilizza grafi della conoscenza per rappresentare i dati dei risultati della ricerca e in modo esteso un database grafico, anche detto angolare. Fa parte delle funzionalità standard di BoK su cui è basato ogni algoritmo che gira in Graph.

I confini tra grafi e infografica stanno diventando sempre più sottili, anzi i due argomenti stanno letteralmente fondendosi. Oggi grazie a tool grafici standard già esistenti (come alcuni di quelli che usiamo in BoK – vedi la funzionalità di WordCloud e la rappresentazione di Network di documenti) e maggiormente in futuro grazie al supporto dell’AI, si generanno in modo indistinto entrambi. Rimarranno appannaggio dei grafici (per il momento) le infografiche specialistiche e/o le analisi su specifici fenomeni o le infografiche ad uso marketing o comunicazione. Già oggi la semplice Business Intelligence con l’assistenza dell’AI ci sta facendo vedere chiaramente che quella è la strada.

Conclusione

Come abbiamo già più volte affrontato in diversi articoli sul nostro blog inTheKnowledge, l’aumento vertiginoso della quantità di dati e informazioni ci pone davanti a un dato di fatto: rendere semplice e alla portata di tutti la ricerca delle vere informazioni che ci servono. L’utilizzo di grafi e infografiche è una delle soluzioni.

Fonti dei dati: Wikipedia

Ci sono, e fortunatamente il nostro BoK è una di quelle, diverse strategie efficaci che le aziende possono adottare per semplificare la ricerca dei documenti aziendali. In questo articolo esploreremo e spiegheremo gli strumenti di ricerca avanzati, le taxonomie, i metadati e le tecniche di indicizzazione che possono essere utilizzati per facilitare la localizzazione delle informazioni cruciali all’interno dell’organizzazione.

Ricerca dei documenti: strumenti di ricerca avanzati

Gli strumenti di ricerca avanzati utilizzano algoritmi per indicizzare, organizzare e recuperare i documenti in modo rapido e preciso. Alcune delle caratteristiche chiave degli strumenti di ricerca avanzati includono:

1. Riconoscimento delle parole chiave: Gli strumenti di ricerca avanzati sono in grado di identificare parole chiave all’interno dei documenti e di fornire risultati di ricerca pertinenti in base alle query degli utenti. Questo permette di trovare rapidamente i documenti che contengono informazioni specifiche. Questo è uno dei più importanti punti di forza del nostro BoK che, grazie alla nostra tecnologia, assegna ai documenti con la correlazione più efficace un rating più elevato.
2. Ricerca fuzzy: La ricerca fuzzy consente di trovare documenti anche quando le parole chiave potrebbero essere state digitate in modo errato o approssimativo. Questa funzionalità si basa su algoritmi di confronto che identificano termini simili o correlati, garantendo risultati di ricerca più completi.
3. Ricerca basata su metadati: Gli strumenti di ricerca avanzati possono utilizzare i metadati associati ai documenti per raffinare e limitare i risultati di ricerca. Ad esempio, è possibile cercare documenti in base all’autore, alla data di creazione, al tipo di file o ad altre informazioni correlate.
4. Ricerca semantica: La ricerca semantica va oltre la corrispondenza esatta delle parole chiave e analizza il significato contestuale delle query di ricerca. Questo approccio consente di ottenere risultati più rilevanti e di comprendere l’intento dell’utente, anche quando le parole chiave potrebbero non essere espresse in modo preciso.

Taxonomie

Le taxonomie sono sistemi di classificazione gerarchica che aiutano a organizzare e categorizzare i documenti in modo coerente, nel nostro BoK lo chiamiamo tagging ontologico. Una taxonomia ben strutturata consente di identificare rapidamente la posizione e la collocazione dei documenti all’interno della struttura di archiviazione. Ecco alcune considerazioni chiave nell’utilizzo delle taxonomie per migliorare la ricerca dei documenti:

1. Struttura gerarchica: Le taxonomie sono organizzate in una struttura gerarchica di categorie e sottocategorie. Questa struttura riflette la struttura delle attività aziendali e aiuta a raggruppare i documenti in base ai loro argomenti o ambiti di interesse. Ad esempio, un’azienda potrebbe avere una categoria “Progetti” con sottocategorie per ogni progetto specifico.
2. Denominazione coerente: È importante stabilire linee guida per la denominazione coerente dei documenti all’interno delle taxonomie. Utilizzare convenzioni di denominazione chiare e uniformi aiuta a facilitare la ricerca e la comprensione dei documenti. Ad esempio, i documenti all’interno della categoria “Progetti” potrebbero essere denominati utilizzando il nome del progetto seguito da una breve descrizione in modo che siano “parlanti”.
3. Aggiornamento continuo: Le taxonomie devono essere mantenute e aggiornate regolarmente per riflettere i cambiamenti nell’organizzazione e le nuove esigenze di archiviazione. È necessario monitorare e rivedere periodicamente la struttura delle taxonomie per garantire che i documenti siano correttamente collocati e facilmente accessibili.

Metadati

I metadati sono informazioni aggiuntive associate ai documenti che forniscono dettagli sul loro contenuto, sulla loro origine e sulla loro collocazione. Alcuni tipi comuni di metadati includono:

1. Autore: Il metadato dell’autore identifica la persona o l’entità che ha creato il documento. Questa informazione può essere utilizzata per trovare documenti specifici creati da un autore specifico.
2. Data di creazione: Il metadato della data di creazione indica la data in cui il documento è stato creato. Questa informazione può essere utilizzata per filtrare i documenti in base a un intervallo di date specifico.
3. Tipo di file: Il metadato del tipo di file specifica il formato del documento, ad esempio, Word, PDF o Excel. Questo metadato consente di cercare documenti in base al loro formato specifico.
4. Argomento: Il metadato dell’argomento consente di assegnare un’etichetta o una parola chiave che descrive il contenuto principale del documento. Questa informazione può essere utilizzata per organizzare i documenti in base agli argomenti rilevanti.
5. Versione: Il metadato della versione tiene traccia delle diverse versioni di un documento. Questo permette di accedere facilmente alle versioni precedenti e alle modifiche apportate nel tempo.

L’utilizzo dei metadati per arricchire i documenti consente di migliorare la ricerca e la navigazione, consentendo agli utenti di filtrare i risultati in base a criteri specifici.

Tecniche di indicizzazione

Le tecniche di indicizzazione sono fondamentali per facilitare la ricerca dei documenti aziendali. L’indicizzazione coinvolge l’assegnazione di parole chiave o termini rilevanti ai documenti per consentire una ricerca più efficiente. Ecco alcune delle tecniche di indicizzazione comuni:

1. Indicizzazione manuale: L’indicizzazione manuale coinvolge l’assegnazione di parole chiave o termini rilevanti a ciascun documento in modo manuale. Questo richiede un grosso lavoro manuale, ma consente una maggiore precisione nell’indicizzazione.
2. Indicizzazione automatica: L’indicizzazione automatica coinvolge l’utilizzo di algoritmi di estrazione delle parole chiave per assegnare automaticamente parole chiave o termini ai documenti. Questo processo automatizzato accelera l’indicizzazione, ma potrebbe essere meno preciso rispetto all’indicizzazione manuale.
3. Tecniche di analisi del testo: L’utilizzo di tecniche di analisi del testo, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), può migliorare l’indicizzazione dei documenti. Queste tecniche consentono di comprendere il contenuto dei documenti e di identificare parole chiave o concetti rilevanti.
4. Stemming e lemmatizzazione: Il stemming e la lemmatizzazione sono tecniche che consentono di ridurre le parole ai loro troncamenti (stemming) o forme di base (lemmatizzazione). Questo aiuta a standardizzare le parole e a migliorare la ricerca dei documenti considerando le varianti delle parole.

Conclusione

La ricerca dei documenti aziendali in modo efficace ed efficiente è uno dei fattori determinanti di un corretto knowledge management. Questa attività consente di trasferire e condividere le informazioni e soprattutto trattenere la conoscenza distintiva dell’azienda.

Il nostro BoK contiene queste strategie di ricerca ed è il miglior alleato per gestire la conoscenza aziendale e un turnover aziendale molto frequente (vedi i rischi del mancato passaggio generazionale nel TEDx talk di Federico Cussigh).

Per iniziare a conoscere quello che potrebbe essere il tuo miglior alleato per non lasciar scappare la conoscenza aziendale, richiedi una demo subito.

Molti considerano questi tre termini come sinonimi, ma in realtà non lo sono. In questo articolo vedremo quali sono le differenze.

Data Warehouse e Data Lake

Un Data Warehouse, un Data Lake e i Data Silos sono concetti molto diversi tra di loro. Si riferiscono a tre diverse modalità dei dati in un’organizzazione:

Un Data Warehouse è un sistema centralizzato che raccoglie tipicamente dati strutturati (vedi definizione di dati strutturati e dati non strutturati). I dati vengono organizzati per integrazione da più fonti dati presenti all’interno di un’organizzazione. I dati vengono trasformati e strutturati in modo da essere facilmente accessibili e utilizzabili per analisi e reporting. Il data warehouse viene progettato per supportare le esigenze specifiche di reporting e analisi dell’organizzazione, e spesso viene utilizzato per scopi decisionali. Normalmente i sistemi di Business Intelligence si integrano con questo tipo di sistema di data storage.

Un Data Lake, d’altra parte, è un archivio di dati che conserva al suo interno una vasta gamma di dati in vari formati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Il data lake viene utilizzato per conservare grandi quantità di dati grezzi provenienti da diverse fonti, senza la necessità di trasformarli o strutturarli in anticipo. I dati possono essere archiviati nel loro formato originale e successivamente elaborati o analizzati secondo necessità. Un data lake offre maggiore flessibilità e scalabilità rispetto a un data warehouse tradizionale. I sistemi di knowledge management tipicamente fanno riferimento a questo tipo di fonte dati (rimandiamo al nostro articolo che definisce il knowledge management).

Entrambi i sistemi necessitano di una accurata progettazione e di chiara definizione delle strategie di scurezza nell’accesso ai dati.

Data Silos

I Data Silos, d’altro canto, si riferiscono alla situazione in cui i dati sono isolati in sistemi separati e non sono facilmente accessibili o condivisi tra i diversi dipartimenti o funzioni dell’organizzazione. I data silos possono essere il risultato di sistemi legacy, applicazioni dipartimentali o processi aziendali frammentati.

I data silos limitano la visibilità e l’accesso ai dati, ostacolando la collaborazione e la condivisione delle informazioni. Al di là delle organizzazioni dove i data silos sono obbligatori per legge o per accordi con i proprietari dei dati stessi (es. clienti che lavorano in settori speciali), molte aziende oggi hanno eretto a data silos ciò che invece è semplicemente un sistema caotico ed antiquato di archiviazione dei dati, dove ogni parte dell’organizzazione ritiene di essere la detentrice assoluta dei propri dati o dove i dati si trovano all’interno di soluzioni software che tra di loro non dialogano e/o non sono integrate.

Tipicamente chi adotta un modello a data silos genera nell’organizzazione la necessità di continue duplicazioni di dati e non permette a nessun organo aziendale di avere una visione globale dell’organizzazione.

Conclusione

In sintesi, il data warehouse è un sistema centralizzato per l’integrazione e l’organizzazione di dati tipicamente strutturati per scopi di reporting e analisi, il data lake è un archivio di dati grezzi e condivisi che contiene di norma sia dati strutturati che destrutturati e che quindi consente una maggiore flessibilità e scalabilità. I data silos sono sistemi isolati che ostacolano la condivisione dei dati e la collaborazione all’interno di un’organizzazione e che al più presto devono evolversi verso uno dei due modelli precedenti.

Gli unici data silos che hanno un senso organizzativo d’esistere oggi sono solo quelli obbligatori per legge o che dipendono da obblighi contrattuali. Se quindi data silos deve essere, almeno è necessario che essi siano organizzati al loro interno come dei mini-data warehouse o mini-data lake.

In merito alla gestione dei dati, la strategia “divide et impera” tipica dei data silos è certamente una strategia obsoleta e perciò per definizione perdente.