Il Chief Operating Officer (Coo) è il professionista ed esperto dei dati che coordina diverse funzioni aziendali e si occupa della gestione dei processi operativi per portare ai clienti finali il prodotto finito.
Ecco come i big data stanno riplasmando questa figura professionale lungo i percorsi di trasformazione digitale e verso Industry 4.0 e quali sfide e opportunità offrono loro, oltre a quali competenze sono richieste.
Come i big data stanno trasformando il ruolo del Coo
I big data stanno trasformando il ruolo del Chief Operating Officer in vari modi significativi e nell’approccio ai dati, influenzando la gestione operativa, la strategia aziendale e il processo decisionale. Stanno rendendo il ruolo del Coo più strategico, basato su dati, e orientato all’innovazione, con un’enfasi sulla personalizzazione, efficienza operativa e sostenibilità.
Alcuni dei cambiamenti principali riguardano l’accesso a informazioni dettagliate e in tempo reale sulle operazioni aziendali, per prendere decisioni basate su dati concreti, invece che affidarsi a intuizioni o ad esperienze passate, migliorando l’efficacia e l’efficienza delle decisioni strategiche.
Attraverso l’analisi dei big data, i Coo possono ottimizzare le operazioni, identificando inefficienze nei processi aziendali e aree di miglioramento. Ciò può comportare l’automazione di processi manuali, riducendo i tempi di attesa e ottimizzando la catena di fornitura, portando a costi operativi inferiori e a una maggiore produttività.
I big data consentono ai Coo di comprendere meglio i bisogni e le preferenze dei clienti, permettendo alle aziende di personalizzare i prodotti e i servizi. Così non solo migliora l’esperienza del cliente ma può anche aumentare la fedeltà e il valore del cliente nel tempo.
Con l’accesso a grandi volumi di dati, i Coo possono meglio valutare i rischi aziendali e assicurarsi che l’azienda rispetti le normative vigenti. L’analisi dei dati può aiutare a prevedere potenziali problemi prima che diventino gravi, permettendo un’azione preventiva.
Chief Operating Officer e il ruolo dei big data
L’analisi dei big data può rivelare tendenze del mercato e bisogni insoddisfatti dei consumatori, guidando lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, per rimanere competitivi e adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.
I big data possono facilitare una migliore collaborazione tra i dipartimenti, migliorando la condivisione delle informazioni e l’allineamento degli obiettivi aziendali.
Infine, l’analisi dei dati può aiutare i Chief Operating Officer e esperti dei dati a identificare e implementare pratiche operative più sostenibili, riducendo l’impatto ambientale dell’azienda e migliorando la sua immagine pubblica.
Sfide e opportunità che i big data offrono ai Coo
L’impiego dei big data presenta sia sfide che opportunità per i Chief Operating Officer.
Le sfide riguardano la gestione e integrazione di grandi volumi di dati provenienti da fonti disparate e in sistemi eterogenei. Può essere complesso e richiede investimenti in tecnologie e competenze specifiche (in ambito machine learning e intelligenza artificiale). Altre sfide sono la privacy e sicurezza dei dati (GDPR in primis), le analisi avanzata e competenze e il cambio culturale. I Coo devono promuovere una cultura che valorizzi la data-driven decision making, superando la resistenza al cambiamento e incoraggiando la condivisione dei dati tra i dipartimenti.
Le opportunità concernon o l’efficienza operativa migliorata, il processo decisionale basato sui dati, la personalizzazione dell’offerta, l’innovazione e sviluppo di nuovi prodotti e la gestione del rischio e conformità.
Strumenti e competenze necessari per gestire i big data
Per trasformare le operazioni aziendali, migliorare il processo decisionale, personalizzare l’offerta al cliente e promuovere l’innovazione, servono strumenti e competenze nei big data. Assicurare l’accuratezza, la completezza e la coerenza dei dati in sistemi eterogenei può essere complesso e richiede investimenti in tecnologie e competenze specifiche.
La chiave del successo risiede nell’affrontare proattivamente le sfide e sfruttare strategicamente le opportunità offerte dai big data.
I Chief Operating Officer devono dunque garantire che i dati siano protetti da accessi non autorizzati e che l’azienda rispetti le normative sulla privacy dei dati, come il GDPR in Europa.
Servono competenze specifiche all’interno dell’organizzazione, che possono essere difficili da trovare e mantenere, per impiegare tecniche avanzate di analisi, come il machine learning e l’intelligenza artificiale, per trarre valore dai big data.
Le competenze specifiche
Per la gestione dei big data, i Coo devono combinare strumenti tecnologici avanzati e una serie di competenze specifiche: sistemi di gestione dei database NoSQL, piattaforme di elaborazione dei dati distribuiti, strumenti di integrazione dei dati, piattaforme di analisi e business intelligence e strumenti di data mining e machine learning.
MongoDB, Cassandra e HBase sono strumenti che permettono di gestire grandi volumi di dati non strutturati o semi-strutturati, offrendo scalabilità e flessibilità superiori rispetto ai tradizionali database relazionali.
Framework come Apache Hadoop e Apache Spark consentono l’elaborazione e l’analisi di grandi set di dati distribuendoli su cluster di computer, fornendo potenti capacità di calcolo e storage.
Framework e altri strumenti
Strumenti come Talend, Informatica e Apache NiFi aiutano inoltre a raccogliere, trasformare e trasferire dati tra sistemi diversi, facilitando l’integrazione di dati eterogenei.
Tableau, Power BI e Qlik Sense consentono di visualizzare e analizzare i dati, trasformandoli in insight comprensibili e azionabili per il business.
Framework come TensorFlow, Scikit-learn e PyTorch offrono algoritmi avanzati per l’analisi predittiva e l’apprendimento automatico, consentendo alle aziende di scoprire pattern e tendenze nascoste nei dati.
Le competenze principali
Analisi dei dati, programmazione (in Python, R, Java e Scala), database management, elaborazione e architettura dei dati distribuiti, machine learning e intelligenza artificiale, visualizzazione dei dati e pensiero critico e problem solving sono le competenze principali che il Chief Operating Officer deve possedere.
La capacità di raccogliere, pulire e analizzare grandi volumi di dati è fondamentale, inclusa la conoscenza di tecniche statistiche e di data mining per estrarre insight significativi dai dati.
La conoscenza di tecniche di machine learning e AI è sempre più richiesta per analizzare i dati e creare modelli predittivi o sistemi di raccomandazione.
Chief Operating Officer come leader della trasformazione digitale
l ruolo dello Chief Operating Officer nella trasformazione digitale è di vitale importanza, poiché spesso agisce come un vero e proprio ponte tra la visione strategica dell’impresa e la sua operatività quotidiana.
In un contesto di trasformazione digitale, il COO ha la responsabilità di garantire che le nuove tecnologie e i processi digitali siano integrati efficacemente nelle operazioni aziendali, contribuendo a migliorare l’efficienza, la produttività e l’innovazione.
Aspetti chiave del suo ruolo come leader della trasformazione digitale riguardano tematiche come visione e strategia, implementazione di tecnologie, cambiamento organizzativo, gestione delle operazioni, misurazione degli indicatori chiave di performance (KPI), comunicazione e collaborazione e gestione dei rischi.
Il Coo come catalizzatore della crescita basata sui dati
Il Coo come leader della trasformazione digitale svolge un ruolo centrale nel catalizzare la crescita, grazie all’adozione delle tecnologie digitali. L’implementazione di tecnologie (sistemi ERP, AI per automatizzare alcuni processi o piattaforme digitali per migliorare l’esperienza cliente) e la modifica dei processi aziendali non solo migliorano l’efficienza operativa, ma si allineano con gli obiettivi strategici dell’azienda, guidando l’organizzazione verso il successo nel lungo termine.
Il Coo svolge un ruolo cruciale nell’orientare l’organizzazione verso una crescita basata sui dati, garantendo che i dati siano al centro delle decisioni operative e strategiche. Attraverso la promozione di una cultura basata sui dati, la strategia di gestione dei dati e l’adozione di tecnologie e competenze appropriate, il Coo può trasformare i dati in un leva strategica per il successo aziendale.
Il Coo deve dunque avere una comprensione profonda delle potenzialità offerte dalla digitalizzazione. Deve sapere come queste possono essere sfruttate per migliorare i processi aziendali. Lavorando a stretto contatto con il Ceo e altri C-level, contribuisce alla definizione della strategia digitale dell’azienda.
Altri aspetti chiave
Il ruolo del Chief Operating Officer e come catalizzatore della crescita basata sui dati è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale del data-driven decision making all’interno di un’organizzazione.
In un’epoca in cui i dati sono un asset strategico per qualsiasi azienda, il Coo può guidare la trasformazione verso una cultura aziendale che valorizza e utilizza i dati per guidare la crescita, l’efficienza e l’innovazione. E lo fa, promuovere una cultura basata sui dati, definire e implementare una strategia di gestione dei dati, integrare sistemi e tecnologie (piattaforme di business intelligence, strumenti di data analytics e soluzioni di big data).
Altri aspetti chiave del suo ruolo in questo contesto riguardano la formazione e lo sviluppo delle competenze (su strumenti di analytics, metodologie di interpretazione dei dati e best practice nella gestione dei dati), le decisioni operative basate sui dati, guidare l’uso dei dati per alimentare l’innovazione, definire indicatori chiave di prestazione (KPI) basati sui dati per monitorare e valutare il successo delle iniziative aziendali.
Il Coo come responsabile della resilienza operativa
Il Coo, come responsabile della resilienza operativa, svolge un ruolo fondamentale per garantire che l’azienda possa affrontare, adattarsi e recuperare rapidamente da eventuali interruzioni, sia a causa di fattori esterni (come disastri naturali, crisi economiche o pandemie) o interni (come fallimenti tecnologici o errori umani).
L’obiettivo è quello di preparare l’organizzazione a gestire le crisi e a recuperare efficacemente dalle interruzioni. Attraverso un impegno costante nella pianificazione, nell’adattabilità, nella comunicazione, nella formazione e nell’innovazione, è possibile costruire un’organizzazione robusta e flessibile, capace di affrontare le sfide future.
La resilienza operativa va oltre la semplice gestione delle crisi o il recupero di emergenza; si tratta infatti di costruire un’organizzazione capace di resistere e prosperare di fronte alle avversità.
Pianificazione, flessibilità e canali di comunicazione
In queste vesti, il Coo deve assicurarsi che l’azienda disponga di piani di continuità operativa e di recupero di emergenza ben definiti e aggiornati. Pianificazione e preparazione gli permettono l’identificazione dei processi critici per l’azienda, la valutazione dei rischi potenziali e la definizione di strategie per mitigare tali rischi.
Flessibilità e agilità operativa, invece, consentono all’organizzazione di adattarsi rapidamente a cambiamenti imprevisti. Ciò può richiedere l’adozione di tecnologie cloud per garantire l’accesso ai sistemi aziendali da remoto o la diversificazione dei fornitori per ridurre la dipendenza da singoli punti di fallimento.
I canali di comunicazione chiari e efficaci informano inoltre i dipendenti, i clienti ed altre parti interessate in caso di interruzione. Una comunicazione tempestiva e trasparente è essenziale per mantenere la fiducia e minimizzare l’impatto negativo durante una crisi.
Formazione e apprendimento continuo
Sessioni di formazione e simulazioni di crisi, componenti chiave della resilienza operativa, assicurano che i dipendenti abbiano la preparazione e sappiano come agire in caso di emergenza.
Dopo un evento critico, il Coo deve guidare l’analisi di ciò che è accaduto, valutando come l’azienda ha risposto e identificando le aree di miglioramento. L’apprendimento continuo e l’adattamento delle strategie in base alle esperienze passate sono essenziali per rafforzare la resilienza operativa.
Collaboration
Il Coo deve collaborare con il Chief Information Security Officer (CISO) o altri responsabili della sicurezza per implementare strategie di sicurezza dei dati aziendali e della protezione delle infrastrutture IT contro attacchi informatici od altre minacce.
Occorre infine promuovere una collaborazione stretta interdipartimentale per garantire una comprensione condivisa degli obiettivi di resilienza e per coordinare efficacemente le risposte alle crisi, tra i vari dipartimenti e team.
Best practice e casi di successo dei Coo che usano i big data
L’uso efficace dei big data da parte dei Chief Operating Officers sta diventando sempre più un fattore chiave per il successo aziendale in vari settori. I Coo che sfruttano i big data possono migliorare significativamente l’efficienza operativa, ottimizzare i processi, aumentare la soddisfazione del cliente e guidare l’innovazione.
Le best practice riguardano: l’integrazione dei dati, per identificare modelli e tendenze nascoste che possono guidare decisioni strategiche; l’analisi predittiva per consentire alle aziende di essere proattive piuttosto che reattive; l’automazione e AI, per migliorare l’efficienza e ridurre i costi operativi; la data governance, per mantenere la fiducia dei clienti e conformarsi alle normative sulla privacy dei dati; la cultura orientata ai dati, per guidare le decisioni, tramite la formazione dei dipendenti sulle competenze analitiche e la condivisione di successi ottenuti grazie all’uso dei dati.
Casi di successo: Amazon
Casi di successo sono Amazon, UPS, Netflix e General Electric (GE). Dimostrano come l’adozione dei big data possa trasformare le operazioni aziendali, migliorando l’efficienza, la personalizzazione del servizio e la capacità di innovare. Per i COO, capire come sfruttare al meglio i big data è diventato un elemento chiave per guidare il successo aziendale nell’era digitale.
La capacità di Amazon di utilizzare i big data per personalizzare l’esperienza di acquisto dei clienti è ben nota. Analizzando i dati di navigazione e acquisto, il colosso dell’eCommerce offre raccomandazioni personalizzate, migliorando la soddisfazione del cliente e aumentando le vendite.
UPS, Netflix e GE
UPS ha implementato un sistema avanzato chiamato Orion (On-Road Integrated Optimization and Navigation) che utilizza i big data per ottimizzare le rotte di consegna. Analizzando quotidianamente volumi enormi di dati, il sistema aiuta a ridurre i chilometri percorsi, il consumo di carburante e le emissioni di CO2, ottenendo risparmi significativi.
Netflix usa i big data per alimentare il suo algoritmo di raccomandazione, personalizzando l’esperienza utente e mantenendo elevato l’engagement. Analizzando i dati di visualizzazione, può anche prendere decisioni informate su quali nuovi contenuti produrre o acquistare.
GE utilizza infine i big data per monitorare e analizzare lo stato e le prestazioni delle macchine industriali in tempo reale. Consente così una manutenzione predittiva che può ridurre i tempi di inattività e aumentare l’efficienza operativa.
Il caso Arkansas Children’s di Little Rock
Un caso di successo è l’Arkansas Children’s di Little Rock, dove i dati relativi a risorse umane, finanze, forniture, qualità clinica, metriche operative e una miriade di altri dati aiutano a ottenere informazioni e a prendere decisioni. Il COO esamina le metriche di qualità, come gli eventi gravi di sicurezza, i volumi del pronto soccorso o le dimissioni previste. Mentre i dati non sono cambiati, è cambiato il meccanismo di trasmissione.
Il caso Cleveland Clinic in Ohio
Alla Cleveland Clinic in Ohio, attraverso il suo team di analisi aziendale, l’importante organizzazione di fornitori produce una quantità significativa di dati per aiutare la leadership a gestire in modo efficace ed efficiente il sistema sanitario. Il team prende in considerazione campi di dati complessi provenienti da diversi sistemi e li fornisce in modo semplice e intuitivo.
Per esempio, dal 2018 la clinica conduce riunioni quotidiane per garantire il massimo livello di sicurezza e qualità dei pazienti e per monitorare l’esperienza dei pazienti e degli operatori. Le riunioni forniscono anche informazioni chiave sulle operazioni aziendali.
Dati predittivi
Questi dati in tempo reale consentono al team dirigenziale di rispondere in tempo reale alle sfide quotidiane. Il team non deve più aspettare i rapporti settimanali o mensili. I dirigenti dispongono di cruscotti, 14 dei quali progettati appositamente per loro, che consentono l’accesso immediato a centinaia di dati chiave, sia attuali che storici. Questi cruscotti permettono anche di approfondire i dati se sono c’è interesse a capire meglio cosa c’è dietro un numero. I dati sono accessibili anche in mobilità.
La clinica fornisce anche dati predittivi in modo che il Coo possa prendere decisioni in modo proattivo. Se si nota che i volumi supereranno la capacità di uno degli ospedali, la clinica si mobilita per preparare i trasferimenti in un’altra struttura.
Come definire e monitorare gli obiettivi strategici con i big data
Sun approccio sistematico, che integri la capacità analitica dei big data nella pianificazione e valutazione delle strategie aziendali, per definire e monitorare gli obiettivi strategici con i big data.
L’uso dei big data nella definizione e nel monitoraggio degli obiettivi strategici offre alle aziende l’opportunità di prendere decisioni più informate e basate su dati concreti. Integrando analisi avanzate e insights derivati dai big data nella pianificazione strategica, le aziende possono migliorare significativamente le loro prestazioni e ottenere un vantaggio competitivo sul mercato.
Per definire gli obiettivi strategici, bisogna identificare le priorità strategiche dell’azienda. Per esempio, l’aumento della quota di mercato, il miglioramento della soddisfazione del cliente o l’ottimizzazione dei processi operativi.
Occorre sfruttare i big data per la raccolta e l’analisi dei dati. Raccogliere informazioni dettagliate sulle prestazioni attuali dell’azienda, sul comportamento dei clienti, sulle tendenze di mercato e sui concorrenti possono aiutare a comprendere meglio dove l’azienda sta performando bene e dove ci sono margini di miglioramento.
Sulla base delle analisi ottenute dai big data, definite obiettivi specifici, misurabili, raggiungibili (achievable) , rilevanti e teremporizzati (Smsrt). L’uso dei big data permette di stabilire obiettivi basati su evidenze concrete piuttosto che su intuizioni o tendenze generali.
Il monitoraggio degli obiettivi strategici passa per gli indicatori chiave di prestazione (KPI), dashboard e strumenti di visualizzazione, l’analisi predittiva e prescrittiva, feedback e iterazione continui, oltre a garantire sicurezza e privacy dei dati.
Come i direttori operativi possono usare l’analisi predittiva per anticipare le tendenze e i rischi del mercato
Per implementare con successo l’analisi predittiva, i Coo devono garantire l’accesso a dati di alta qualità, investire in tecnologie avanzate e sviluppare o acquisire le competenze analitiche necessarie all’interno dell’organizzazione. Inoltre, è cruciale adottare un approccio basato sui dati alla presa di decisioni, promuovendo una cultura aziendale che valorizza e utilizza l’analisi dei dati per guidare l’innovazione e l’efficienza operativa.
Utilizzando tecniche di analisi predittiva e prescrittiva è possibile prevedere tendenze future e fornire raccomandazioni su come migliorare le prestazioni o sfruttare nuove opportunità. Ciò può aiutare l’azienda a rimanere un passo avanti rispetto alla concorrenza e ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.
Chief Operating Officer: anticipare le tendenze e uso dei dati
I direttori operativi (Coo) possono sfruttare l’analisi predittiva per anticipare le tendenze e i rischi del mercato in vari modi, migliorando così le decisioni strategiche e operative. L’analisi predittiva utilizza tecniche di data mining, modellazione statistica, machine learning e intelligenza artificiale per analizzare i dati storici e attuali al fine di fare previsioni sul futuro.
Le strategie che i Coo possono adottare permettono di utilizzare l’analisi predittiva nel loro ruolo di identificazione delle tendenze di mercato, la gestione dei rischi, l’innovazione e lo sviluppo di prodotto (per scoprire nuove opportunità e ottimizzare il portafoglio prodotti), il miglioramento dell’efficienza operativa.
Analisi del comportamento e previsione della domanda
L’analisi del comportamento dei consumatori (con i dati raccolti dai punti vendita, dai social media, dai siti web e da altre fonti) e la previsione della domanda aiutano a identificare le tendenze di mercato. L’analisi predittiva può aiutare a prevedere le variazioni future della domanda per i prodotti o servizi dell’azienda, ma anche di adattare l’offerta di prodotti/servizi per soddisfare meglio le esigenze del mercato.
Permette quindi di ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento, la produzione e l’inventario, riducendo i costi e migliorando la soddisfazione del cliente.
La gestione dei rischi
La gestione dei rischi passa attraverso la valutazione del rischio di credito e frode e l’anticipazione dei rischi operativi. Nell’ambito finanziario, l’analisi predittiva permette di valutare il rischio di credito dei clienti o di identificare potenziali transazioni fraudolente, contribuendo a minimizzare le perdite.
Analizzando i dati storici, si possono identificare i pattern che precedono eventi operativi avversi, come guasti alle macchine o interruzioni nella catena di approvvigionamento. Questo consente di implementare misure preventive per ridurre l’impatto di tali eventi.
Analizzando i dati di mercato e i feedback dei clienti, i Coo possono identificare opportunità per nuovi prodotti o servizi che rispondano a bisogni non ancora soddisfatti o emergenti. L’analisi predittiva può aiutare a determinare quali prodotti o servizi sono probabilmente più redditizi in futuro, consentendo di concentrare risorse e investimenti in modo più efficace.
La manutenzione predittiva
Il miglioramento dell’efficienza operativa richiede la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione delle operazioni. Utilizzando i dati raccolti dai sensori e altri dispositivi IoT, i Coo possono implementare programmi di manutenzione predittiva per prevenire guasti e interruzioni, migliorando l’efficienza operativa e riducendo i costi di manutenzione.
L’analisi predittiva può rivelare inefficienze nei processi operativi, suggerendo modifiche che possono aumentare la produttività e ridurre i costi.
Coo: come possono collaborare con i Cio e gli altri membri del C-suite per sfruttare i big data
Mai prima d’ora, nella storia dell’assistenza sanitaria, la C-suite degli ospedali e dei sistemi sanitari ha avuto accesso a una tale quantità di dati. E all’interno di tutti questi dati ci sono intuizioni e pepite di saggezza che possono portare benefici incalcolabili alle organizzazioni di fornitori di servizi sanitari. Il risultato di tutto ciò è che i ruoli di Ceo, Cfo e Coo stanno cambiando.
Moltissimi dati aiutano i dirigenti C-suite a svolgere meglio il proprio lavoro, migliorando le cure e riducendo i costi, per raggiungere il Triple Aim dell’assistenza sanitaria. I Cio, in quanto creatori e custodi dei dati e osservatori della C-suite, si trovano nella posizione migliore per commentare l’evoluzione dei ruoli della C-suite.
Oggi i dati che passano dal Cio agli altri membri della C-suite sono numerosi e quotidiani, settimanali e mensili.
Il livello della capacità di raccogliere e riportare i dati è cambiato nel corso degli anni, ma il tipo di dati si è mantenuto relativamente costante. Un Ceo, un Coo e un Cfo, per esempio, 20 anni fa guardavano ogni giorno i numeri dei volumi, per sapere qual era il censimento dell’ospedale e per unità e qual è la durata della degenza e la retribuzione del premio infermieristico.
L’interazione con il Ceo
Il moderno CEO ha accesso immediato a tutti i dati operativi rilevanti. Invece di guardare a posteriori, il monitoraggio delle operazioni avviene quasi in tempo reale. Questa capacità consente la trasparenza, il cui sottoprodotto è la responsabilità. Di conseguenza, il coinvolgimento e l’appropriazione totale dei processi chiave vanno ad aumentare le prestazioni.
La maggiore disponibilità di dati ha messo i CEO in una posizione migliore per poter prendere decisioni con maggiore sicurezza. Sono finiti i tempi in cui si assemblavano i dati su rapporti a barre verdi o si avevano decine di persone che fondevano i dati su fogli di calcolo e li inviavano via mail.
Negli ultimi anni, le conversazioni con il Consiglio di amministrazione si sono evolute in modo da essere molto più orientate ai dati. La maggiore disponibilità di dati e il livello di confidenza dei leader con essi, li ha portati nelle conversazioni del consiglio.
Il Ceo, o altri membri della C-suite, di oggi è anche ben consapevole del fatto che l’assistenza sanitaria sta diventando un’attività basata sui dati. L’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale e l’automazione dei processi robotizzati stanno trasformando la loro attività. Mentre la cura dei pazienti richiederà sempre un tocco umano, i dati sono un ottimo partner.
I Chief Operating Officer nel sistema sanitario e il ruolo dei dati
La mole di dati che fluisce attraverso il sistema sanitario sta influenzando anche il ruolo del Coo. Come il Ceo, anche il Coo ha libero accesso a ogni funzionalità di data mining e ogni tipo di dato immaginabile sul proprio ospedale o sistema sanitario.
Il Coo è un esperto operativo in tempo reale, basato sui dati. Dunque è in grado di ri-orientare le risorse in tempo reale per adeguarsi agli eventi della giornata.
Per esempio, la clinica fornisce anche dati predittivi in modo che il COO possa prendere decisioni in modo proattivo. Se si nota che i volumi supereranno la capacità di uno degli ospedali, la clinica si mobilita per preparare i trasferimenti in un’altra struttura.
Competenze e abilità che i Coo devono sviluppare per il futuro
Il Chief Operating Officer svolgono un ruolo cruciale nelle aziende, essendo responsabili della gestione quotidiana delle operazioni e dell’attuazione delle strategie aziendali. L’innovazione tecnologica, la globalizzazione e le mutevoli aspettative dei consumatori influenzano un ambiente di business che cambia rapidamente.
In questo contesto, ci sono diverse competenze e abilità. I Coo devono svilupparle per assicurarsi che le loro organizzazioni rimangano competitive e resilienti nel futuro.
Alcune delle più importanti sono competenze tecnologiche e digitali (AI, machine learning, blockchain, IoT) e data analytics. Altre riguardano la leadership strategica (pensiero strategico e gestione del cambiamento). Importanti sono anche le competenze interpersonali e di leadership (comunicazione efficace, leadership collaborativa e gestione dei talenti).
Le competenze operative si suddividono in ottimizzazione dei processi e gestione della catena di approvvigionamento.
Quelle in gestione del rischio prevedono inoltre l’analisi e gestione del rischio e la resilienza operativa. Invece l’orientamento al cliente punta sulla customer experience. La capacità di comprendere e anticipare le esigenze dei clienti migliorano l’esperienza del cliente attraverso innovazioni di prodotto o servizio e processi ottimizzati.
Non solo trasparenza
La trasparenza è la chiave della trasformazione. Report e analisi sono il suo pane quotidiano.
Il Chief Operating Officer deve investire nella formazione e nello sviluppo delle competenze sui dati dei dipendenti. Così assicura la diffusione delle conoscenze per comprendere e utilizzare i dati nei loro processi decisionali. Ciò può includere la formazione su strumenti di analytics, metodologie di interpretazione dei dati e best practices nella gestione dei dati. Deve conoscere i sistemi IT e le tecnologie utilizzate dall’organizzazione. Devono essere integrati e capaci di supportare la raccolta e l’analisi dei dati. Fondamentale è conoscere le piattaforme di business intelligence, strumenti di data analytics e soluzioni di big data.
Come rimanere al passo con le novità e le sfide tecniche dei big data
Per sviluppare queste competenze, i Chief Operating Officer e esperti dei dati possono partecipare a programmi di formazione professionale (certificazioni) e conferenze di settore. Ma devono anche cercare opportunità di apprendimento all’interno della propria rete professionale. Inoltre, l’apprendimento continuo attraverso la lettura, la ricerca (anche sui forum online e con le newsletter) e l’interazione con altri leader di pensiero è fondamentale. Permette infatti di rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e migliori pratiche.
Coo: come possono sviluppare una mentalità data-driven e innovativa
Tenendosi al passo con le novità e le sfide tecniche dei big data, i Chief Operating Officer possono sviluppare una mentalità data-driven e innovativa per trarre valore dai dati. Ciò richiede un impegno costante all’apprendimento e all’adattamento. Sfruttando le risorse disponibili e coltivando una mentalità aperta e curiosa, è possibile navigare con successo nel paesaggio in rapida evoluzione dei big data.
I Chief Operating Officer possono promuovere questa mentalità e adottare un approccio basato sui dati e sperimentando e imnplementando nuove soluzioni. Priorità è dare il buon esempio ed essere aperti all’innovazione.
Facendo leva sulla leadership, sull’educazione e su un ambiente aziendale supportivo, i Coo possono guidare le loro organizzazioni verso una trasformazione di successo.
Creare un’ambiente che favorisce l’innovazione significa tollerare il fallimento e incentivare l’innovazione.
Per promuovere la collaborazione e la condivisione delle conoscenze, occorre rimuovere i silos informativi e favorire la collaborazione tra i dipartimenti.
Come i Coo possono coinvolgere e motivare i propri collaboratori nell’uso dei big data
I Chief Operating Officer possono svolgere un ruolo chiave in questo processo e nell’uso dei dati. Basta che adottino strategie che evidenziano il valore dei big data e incoraggiando la partecipazione attiva dei collaboratori.
Le strategie efficaci che i Coo possono utilizzare consistono nel comunicare il valore dei big data, svolgere formazione mirata e apprendimento pratico. Occorre creare un ambiente di supporto, oltre a incoraggiare la collaborazione e la condivisione delle conoscenze, mostrando l’esempio e mantenendo una comunicazione aperta.
Incoraggiando l’educazione, fornendo le risorse adeguate, promuovendo la collaborazione e dimostrando l’impatto positivo dei big data, i Chief Operating Officer possono giocare un ruolo cruciale e beneficiare dei dati. Soprattutto nel motivare i collaboratori ad abbracciare un approccio data-driven, migliorando così le prestazioni complessive dell’azienda.
