Quando si parla di dati aziendali, molto spesso si pensa immediatamente a database, business intelligence, dashboard e grandi sistemi di analisi.
In realtà una enorme quantità di informazioni esiste già all’interno di qualsiasi azienda, anche molto piccola.
È nel gestionale.
Nel CRM.
Nella posta elettronica.
Nei documenti.
Nei preventivi.
Nei ticket di assistenza.
Nei fogli Excel.
Nelle cartelle condivise.
E soprattutto nella conoscenza delle persone che ogni giorno svolgono il proprio lavoro.
Il problema quindi non è sempre raccogliere più dati.
Molto spesso il problema è riuscire a utilizzare quelli che esistono già.
AVERE INFORMAZIONI NON SIGNIFICA POTERLE UTILIZZARE
Un’azienda può possedere moltissimi dati e, nello stesso momento, avere difficoltà a rispondere a una domanda molto semplice.
Quali clienti hanno acquistato un determinato servizio negli ultimi due anni e hanno aperto almeno tre richieste di assistenza?
La risposta può richiedere dati commerciali dal CRM, dati amministrativi dal gestionale e informazioni dal sistema ticket.
Se questi strumenti non comunicano, una domanda apparentemente semplice diventa un lavoro manuale.
Qualcuno deve esportare file.
Confrontare elenchi.
Correggere formati.
Eliminare duplicati.
Infine ricostruire il risultato.
Questa situazione è molto comune.
Il dato esiste, ma non è realmente disponibile.
LE INFORMAZIONI SONO DISTRIBUITE
Nel tempo ogni reparto tende a organizzare le proprie informazioni secondo le proprie necessità.
Il commerciale utilizza il CRM.
L’amministrazione utilizza il gestionale.
L’ufficio tecnico conserva documenti in una struttura di cartelle.
L’assistenza utilizza ticket ed email.
La direzione può avere fogli di controllo propri.
Tutto questo può funzionare bene per il lavoro quotidiano di ogni singolo reparto.
Il problema emerge quando l’azienda deve utilizzare le informazioni trasversalmente.
Un dato non è importante solamente nel sistema dove nasce.
Può diventare utile in un altro momento e per una funzione completamente differente.
Per questo la gestione dell’informazione non dovrebbe essere considerata solamente un problema del reparto IT.
È parte del funzionamento dell’azienda.
DATI STRUTTURATI E INFORMAZIONI NON STRUTTURATE
Una parte dei dati aziendali è semplice da trattare.
Codice cliente.
Data ordine.
Importo.
Stato di una pratica.
Numero fattura.
Questi dati sono normalmente contenuti in campi definiti e possono essere interrogati facilmente.
Ma una parte enorme del patrimonio informativo aziendale non ha questa struttura.
Email.
PDF.
Contratti.
Relazioni.
Verbali.
Conversazioni.
Documentazione tecnica.
Richieste scritte dai clienti.
Qui le informazioni esistono, ma non sono organizzate all’interno di campi facilmente interrogabili.
Ed è proprio su questo tipo di contenuto che le tecnologie AI stanno aprendo possibilità molto interessanti.
Un sistema può leggere un documento, individuare elementi, classificare contenuti, creare sintesi e rendere ricercabile informazione che prima richiedeva una lettura manuale.
Ma prima ancora dell’AI bisogna sapere quali documenti sono affidabili e quali possono essere utilizzati.
LA QUALITÀ DEL DATO
Se una azienda ha cinque versioni differenti della stessa informazione, avere accesso a tutte e cinque non risolve il problema.
Bisogna capire quale sia quella corretta.
La qualità del dato non dipende solamente dalla tecnologia.
Dipende dal processo che lo produce.
Chi inserisce il dato?
Quando viene aggiornato?
Da quale sistema proviene?
Esiste una regola condivisa?
Qualcuno controlla gli errori?
Per fare un esempio semplice, se il campo “settore” del CRM viene compilato liberamente da ogni commerciale, possiamo ritrovarci con:
- edilizia;
- costruzioni;
- settore edile;
- impresa costruzioni;
- construction.
Dal punto di vista umano possiamo capire che molte di queste voci rappresentano la stessa cosa.
Per un sistema di analisi, invece, sono valori differenti.
Prima di costruire dashboard sofisticate o sistemi AI è quindi necessario capire se i dati di partenza sono abbastanza affidabili.
- Fonti
- Qualità
- Fonte primaria
- Permessi
- Ricerca
- Utilizzo
IL PROBLEMA DELLE COPIE
Un’altra difficoltà nasce quando la stessa informazione viene copiata in più sistemi.
Il cliente esiste nel CRM.
Esiste nel gestionale.
Esiste nel software di assistenza.
Esiste in un foglio Excel.
Se ogni copia può essere modificata indipendentemente, molto presto nasceranno versioni differenti.
Un approccio più ordinato consiste nel definire quale sistema sia la fonte principale per ogni tipo di informazione e fare in modo che gli altri strumenti ricevano il dato attraverso integrazioni controllate.
Questo non elimina necessariamente le copie.
Elimina l’ambiguità su quale copia debba essere considerata corretta.
LA CONOSCENZA CHE ESISTE SOLAMENTE NELLE PERSONE
Una parte molto importante delle informazioni aziendali non è conservata in alcun sistema.
Esiste nella memoria delle persone.
“Questo cliente vuole sempre essere chiamato prima della consegna.”
“Con questo fornitore bisogna utilizzare quella procedura.”
“Quel macchinario dà quell’errore quando si verifica questa condizione.”
“Per questo tipo di pratica il documento corretto è quello nella cartella vecchia.”
Queste informazioni sono preziose perché permettono all’azienda di funzionare.
Ma sono anche fragili.
Se una persona non è disponibile, cambia ruolo o lascia l’azienda, parte della conoscenza può diventare difficile da recuperare.
Documentare procedure, decisioni e casi ricorrenti non serve solamente a creare manuali.
Serve a trasformare conoscenza individuale in patrimonio dell’organizzazione.
RENDERE LE INFORMAZIONI RICERCABILI
Una delle prime forme di valore consiste semplicemente nel rendere le informazioni più facili da trovare.
Molte persone passano una parte significativa del proprio tempo cercando documenti, email, versioni corrette di file o dati all’interno di sistemi differenti.
Prima di costruire sistemi complessi può essere utile chiedersi:
se una persona ha bisogno di una informazione, sa dove cercarla?
Se non la trova, sa chi chiedere?
Esiste un punto di accesso coerente?
I documenti hanno una struttura comprensibile?
Le versioni vecchie sono distinguibili da quelle attuali?
Una buona architettura informativa riduce il tempo necessario per trovare ciò che già esiste.
Ed è un risultato molto concreto.
L’AI NON PUÒ INDOVINARE QUAL È IL DATO CORRETTO
L’intelligenza artificiale rende possibile interrogare grandi quantità di informazioni in linguaggio naturale.
È una delle applicazioni più interessanti per le aziende.
Una persona può chiedere una informazione invece di ricordarsi in quale cartella, database o documento cercarla.
Ma questo tipo di sistema funziona bene solamente se le fonti sottostanti sono controllate.
Se colleghiamo un sistema AI a documenti vecchi, duplicati o contraddittori, il problema non scompare.
Anzi, può diventare più difficile da vedere perché la risposta viene presentata in modo molto convincente.
Per questo un progetto di knowledge base o ricerca AI dovrebbe partire dalla selezione e organizzazione delle fonti.
Quali documenti possono essere utilizzati?
Quali sono aggiornati?
Quali sono superati?
Chi può vedere cosa?
Come viene gestita una nuova versione?
La qualità della risposta dipende direttamente dalla qualità dell’informazione disponibile.
ACCESSO NON SIGNIFICA AUTORIZZAZIONE
Rendere le informazioni disponibili non significa renderle disponibili a tutti.
Un’azienda contiene dati con livelli di sensibilità differenti.
Informazioni commerciali.
Dati amministrativi.
Contratti.
Documenti dei dipendenti.
Informazioni tecniche.
Dati personali.
Quando si collegano sistemi o si costruiscono strumenti di ricerca è necessario mantenere chiari i permessi.
Un sistema può tecnicamente essere in grado di leggere tutto, ma questo non significa che ogni utente debba poter interrogare tutto.
La gestione dell’accesso deve quindi essere parte del progetto fin dall’inizio.
Questo diventa ancora più importante quando l’informazione viene utilizzata da sistemi AI capaci di recuperare e combinare dati provenienti da fonti differenti.
DAI DATI ALLE DECISIONI
L’obiettivo finale non dovrebbe essere avere più dashboard.
Dovrebbe essere prendere decisioni migliori e più velocemente.
Una dashboard è utile se permette di capire qualcosa.
Un report è utile se porta a una azione.
Un sistema AI è utile se rende disponibile una informazione che prima era difficile ottenere.
Per questo, prima di costruire strumenti di analisi, conviene partire dalle domande reali dell’azienda.
Che cosa vorremmo sapere e oggi facciamo fatica a sapere?
Quali decisioni richiedono troppo tempo perché mancano informazioni?
Quali report vengono preparati manualmente?
Quali dati vengono ricostruiti ogni volta?
Da queste domande è possibile capire quali informazioni devono essere collegate e organizzate.
COSTRUIRE UNA ARCHITETTURA DELL’INFORMAZIONE
Non è necessario partire da un grande progetto.
Spesso il percorso può essere progressivo.
Individuare le informazioni principali.
Capire dove si trovano.
Definire i sistemi di riferimento.
Ridurre duplicazioni inutili.
Collegare le fonti che devono comunicare.
Stabilire permessi.
Rendere i contenuti ricercabili.
Solo successivamente aggiungere analisi, automazioni e AI dove servono.
Questo approccio permette di ottenere risultati senza dover riprogettare immediatamente l’intera infrastruttura.
L’importante è che ogni intervento vada nella stessa direzione.
IL DATO DIVENTA UTILE QUANDO ENTRA NEL PROCESSO
Un dato conservato correttamente ha valore.
Un dato disponibile nel momento in cui serve ha molto più valore.
Se un commerciale vede automaticamente la situazione amministrativa del cliente prima di preparare una proposta, quell’informazione entra nel processo.
Se un tecnico riceve insieme al ticket la documentazione e lo storico corretto, l’informazione entra nel processo.
Se la direzione può interrogare rapidamente dati che prima richiedevano giorni di preparazione, l’informazione entra nella decisione.
È questo il passaggio importante.
Non accumulare dati.
Fare in modo che l’informazione corretta arrivi alla persona o al sistema corretto nel momento in cui serve.
Le aziende possiedono già moltissime informazioni.
Il vero lavoro consiste nel trasformarle da materiale disperso in una risorsa utilizzabile.