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Data driven decision making: i sei passi per una strategia aziendale vincente



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Il processo decisionale guidato dai dati si rivela cruciale per le organizzazioni che ambiscono a mantenere un vantaggio competitivo nell’era dell’information overload. I consigli per un framework decisionale efficace e sistematico.

Pubblicato il 17 set 2024



decisione making

Nell’era dell’information overload, la capacità di prendere decisioni basate su dati affidabili non è solo una prerogativa, ma una necessità imprescindibile per le organizzazioni che desiderano mantenere un vantaggio competitivo.

In questo contesto, sviluppare un framework decisionale robusto e affidabile diventa fondamentale.

Il processo decisionale guidato dai dati, articolato in sei fasi chiave, permette alle aziende di analizzare accuratamente il contesto e di agire con cognizione di causa. Ignorare l’importanza dei dati può invece condurre a scelte aziendali poco informate e potenzialmente dannose, minando l’efficacia strategica e operativa dell’intera organizzazione.

In definitiva, l’integrazione dei dati nel processo decisionale non solo ottimizza le performance ma protegge anche da errori costosi e rischi non calcolati.

I sei passi di un processo decisionale data driven

Il processo decisionale guidato dai dati si articola in sei fasi fondamentali, ciascuna delle quali contribuisce a prendere decisioni bilanciate e ponderate.

  1. La prima fase riguarda l’identificazione e la prioritizzazione delle possibili decisioni, stabilendo ipotesi chiare e definendo indicatori di performance (KPI) per misurare il progresso e il successo. Ad esempio, un’azienda che sta considerando di introdurre una nuova linea di prodotti potrebbe ipotizzare che il lancio conquisterà una parte rilevante del mercato nel primo anno. I KPI potrebbero quindi includere la penetrazione del mercato, il ritorno sull’investimento e i costi di acquisizione dei clienti
  2. Segue la creazione di una matrice decisionale, uno strumento cruciale per mappare opzioni, costi e benefici in modo strutturato. Ad esempio, quando si decide di scegliere una soluzione ERP, la matrice potrebbe confrontare diverse opzioni in base al costo, alla compatibilità con i sistemi esistenti, alla scalabilità e al supporto del fornitore
  3. Il terzo passo si focalizza sulla raccolta di dati affidabili che illumineranno le scelte future. Questo è un passo cruciale poiché si basa su fonti affidabili e riconosciute
  4. Quindi, si procede con una valutazione costi-benefici delle opzioni indicate nella matrice decisionale del punto 2, che guidi il gruppo di lavoro verso scelte equilibrate
  5. In questa valutazione vanno considerati anche scenari peggiorativi per mitigare potenziali rischi
  6. Infine, la presentazione comprensibile dei dati analizzati assicura che tutte le parti interessate possano comprendere e agire in base alle evidenze raccolte, chiudendo il ciclo con decisioni informate e strategicamente valide.

Il rischio di un processo decisionale senza dati a supporto

La mancanza di un framework decisionale basato sui dati può portare a scelte subottimali che si riflettono negativamente su tutti gli aspetti operativi e strategici di un’organizzazione.

In un’epoca dove l’information overload può facilmente confondere piuttosto che chiarire, l’adozione di un framework decisionale basato sui dati emerge come un faro di razionalità.

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