Cos'è il modello Data Driven?
La risposta di Carl Anderson

Cos'è il modello Data Driven?

Ovvero come il modello Data Driven viene interpretato dagli esperti del settore.

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Uno dei massimi esperti del modello data driven, Carl Anderson ha scritto un libro in cui spiega come impostare la propria azienda perché abbia un’organizzazione basata sui dati. Il cuore della questione tuttavia non riguarda l’applicazione di un modello ma ha a che fare, secondo Anderson, con la strutturazione di una forma mentis, la quale passa per 3 punti fondamentali: strumenti per processare, sviluppo di capacità e creazione di una comune cultura, il tutto con riferimento ai dati, ovviamente.

Cosa significa davvero “essere Data Driven”?

Per dare una definizione di data driveness - la quintessenza del data driven - scomodiamo direttamente mister Carl Anderson, Senior Data Scientist e ricercatore per WeWork, un global network che offre spazio, community e servizi fisici e virtuali alle aziende. Oltre a tutto questo Carl Anderson è anche l’autore del libro Creating a Data Driven Organization all’interno del quale troviamo la sua definizione di data driveness:

“Data-drivenness is about building tools, abilities, and, most crucially, a culture that acts on data.”

Il tuo inglese è un po’ arrugginito? Male, molto male! La traduzione letterale delle parole del signor Anderson - non quello di Matrix! - suona più o meno così:

“L’essenza stessa del modello data driven riguarda la costruzione di strumenti, di abilità e, soprattutto, di una cultura che agisce basandosi sui dati.”

Ad una prima occhiata questa frase sembra piuttosto semplice, ma se analizzata a fondo mostra quelli che possiamo considerare tre pilastri fondamentali della data-driveness. Chi meglio di Anderson per spiegarceli?

I 3 punti essenziali del Data Driven

In sostanza, all’interno della sua definizione, Carl Anderson condensa i tre aspetti fondamentali non solo del modello data driven, ma dell’essenza stessa di questa disciplina. Questi sono:

  1. la realizzazione di strumenti che processino i dati di cui siamo in possesso;
  2. lo sviluppo di abilità professionali che abbiano a che fare con il mondo dei dati;
  3. la creazione di una cultura basata sui dati.

Il primo dei punti riguarda l'utilizzo di strumenti adeguati e performanti che consentano di processare ed analizzare tutti i dati che abbiamo raccolto e dei quali siamo in possesso. Questo primo passaggio è strettamente collegato con il secondo punto della definizione di Anderson, che riguarda lo sviluppo di abilità che ci rendano capaci di lavorare con professionalità con i dati. Si tratta in pratica di sviluppare il famoso Profilo a T tanto caro al growth hacking in modo da avere almeno un'infarinatura generale dell’argomento, delle possibilità che i dati offrono e delle loro modalità di utilizzo. Ovviamente tanto maggiore è il livello di conoscenza che ognuno possiede tanto più immediata e spontanea sarà la capacità di applicare il modello alle proprie esigenze. Ed ecco che quindi, ci colleghiamo con il terzo punto, che secondo Anderson è il più importante della lista: la creazione di una cultura che agisce sui dati. Infatti finché non si instaurerà a pieno questa cultura dei dati, finché non si comprenderà davvero non solo l’importanza, ma anche l’efficacia e l’affidabilità dei dati, il modello data driven rischia di rimanere soltanto una moda passeggera alla quale si ricorre senza capirne realmente le potenzialità.

I vantaggi della creazione di una Cultura dei Dati

Probabilmente a questo punto la domanda che balena nella testa di molti è: «Questo vuol dire che per far andare la mia attività non devo fare altro che mettermi dietro un computer riempire fogli Excel e leggere dei numeri?» No. Non era la risposta che ti aspettavi, vero? Il fatto è che ognuno ha il proprio ruolo, ed in questo caso il data scientist legge i dati e tu continui a fare il tuo lavoro nel modo che conosci. L’istinto del professionista è necessario e lo sarà sempre: nessuno conosce la tua attività meglio di te e sicuramente conoscerai anche molti aspetti importantissimi del tuo settore. Le intuizioni che hai per migliorare la tua attività potrebbero davvero essere il punto di svolta che stai cercando, l'unico problema è come scoprirlo senza rischiare di fare un buco nell’acqua? Ed è qui che interviene il modello data driven! È importante capire bene quali sono i vantaggi che i dati ci offrono: attraverso un dataset pertinente, pulito e ben strutturato è possibile avere una visione completa e maggiormente oggettiva della situazione poiché i dati non sono impressionabili dalle “variabili sensoriali” che circondano una situazione. In questo modo possono essere smentite o convalidate quelle che erano le tue intuizioni, ma non solo, importanti tendenze labili possono essere portati alla luce per migliorare il tuo modello di business.

Data Driven Approach: come calarlo nella quotidianità

Finora abbiamo parlato del metodo data driven, o data driven approach, definendolo come un procedimento volto a giungere a decisioni fondamentali, per la propria azienda ma non solo, attraverso la raccolta e l’analisi di dati. Per dimostrare l’effettiva utilità della data driveness vediamo come i dati potrebbero aiutare ad avere una visione oggettiva e completa di un’azione che quotidianamente moltissimi italiani compiono: l’acquisto di gratta e vinci. La variabile sensoriale che viene data ad una persona è la possibilità di diventare ricco semplicemente grattando un biglietto. Invece, ciò che i dati ci dicono è che l’oggettiva possibilità di una vincita eclatante di quella persona è incredibilmente bassa - per uno dei gratta e vinci più acquistati ci sono solo 12 biglietti vincenti ogni 54’720’000.

Nonostante alcune vicende non proprio felici portate alla ribalta della cronaca attraverso titoloni altisonanti e apocalittici, che dipingono i dati raccolti in rete come la perdita totale della nostra privacy, ci sentiamo di andare contro corrente e di sottolineare l’effettiva utilità che un impiego accorto dei dati può portare a tutti noi.

Ad esempio, se sul fronte dei gratta e vinci anziché frasi ad effetto - anche queste decise sulla base di statistiche - ci fosse scritto “Vince solo un biglietto ogni quattro milioni e mezzo!” forse molta meno gente ci cascherebbe.

Se tu hai una mela ed io ho una mela e ce le scambiamo entrambi avremo ancora una sola mela. Ma se io ho un’idea e tu hai un’idea e ce le scambiamo allora entrambi avremo due idee!Condividi la cultura digitale.


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