Matteo Sartori
Consiglio di amministrazione di KUMAVISION AG
Tutti lo sanno. Nessuno ne parla. E quasi tutti vi partecipano.
I dati errati sono comuni nelle aziende quanto le tazze di caffè sulla scrivania, solo con conseguenze molto più gravi. Tuttavia, la qualità dei dati raramente è una priorità assoluta. Troppo spesso, vengono trattati come un dettaglio noioso, che languisce tra l'IT e le attività amministrative. Eppure è proprio qui che risiede un'enorme leva per l'efficienza, la soddisfazione del cliente e la sostenibilità.
Perché la qualità dei dati non è percepita come un problema
Non lo vedi. Non lo senti. Lo percepisci, ma solo indirettamente: scarsa qualità dei dati. Ed è proprio qui che sta il problema. I dati scadenti non fanno rumore, raramente fanno scattare spie rosse di allarme. Semplicemente rendono tutto un po' più complicato, meno accurato, più lento e più soggetto a errori.
La maggior parte delle aziende ha fatto i conti con questo status quo. Accettano campi obbligatori mancanti, anagrafiche clienti duplicate, numeri di articolo incoerenti e contabilità secondaria ridondante con fogli di calcolo Excel individuali. "È sempre stato così", sento spesso dire. E in qualche modo, funziona. Ma solo in qualche modo.
In breve: la qualità dei dati è il perfetto non-problema.
Finché non esplode.
La cultura dell’accettazione: un pericoloso freno all’innovazione
I dati errati raramente sono spettacolari. Non fanno notizia, ma creano molte piccole insidie:
- Un ordine viene attivato due volte perché i dati del cliente esistono in due versioni.
- Una consegna è in ritardo perché il livello di inventario non è corretto.
- Una consegna difettosa richiede il costoso salvataggio di un corriere
- La ricerca di informazioni crea stress ai dipendenti ogni giorno
- Le informazioni si perdono nei registri secondari nascosti, i nuovi colleghi non riescono a orientarsi
- La direzione prende una decisione strategica sulla base di un rapporto creato utilizzando dati obsoleti.
Ognuna di queste situazioni costa denaro, tempo e nervi. Ma poiché nessuno le registra sistematicamente, il problema rimane sotto traccia. Si sta affermando una "cultura dell'accettazione": sappiamo tutti che le cose potrebbero andare meglio, ma continuiamo come prima. Questo è pericoloso. I dati errati agiscono come sabbia negli ingranaggi. E più un'azienda diventa digitale, più si deteriora.
"Molti dirigenti non sono preparati al tempo e alle spese necessarie per ripulire i propri dati", afferma uno studio della RAND Corporation sul fallimento dei progetti basati sui dati.
I costi nascosti dei dati errati
Le carenze nei dati non hanno solo un impatto operativo, ma indeboliscono l'azienda strategicamente. La qualità dei dati non è un problema IT. È un problema aziendale. E ha un costo elevato:
- Perdite di produttività: I dipendenti trascorrono ore ogni giorno apportando correzioni o ponendo domande
- Insoddisfazione del cliente e perdita di vendite: Prezzi errati, indirizzi duplicati, consegne ritardate
- Decisioni sbagliate: Piani di gestione con dati obsoleti o incompleti
- Costi IT aggiuntivi: Soluzioni alternative complesse e post-elaborazione manuale
- Rischi di conformità: Documentazione incompleta, dati mancanti negli audit e nelle certificazioni
- Dipendenti insoddisfatti: Stress dovuto a più voci, lavoro manuale che richiede molto tempo, ricerca di informazioni
- Trasferimento di know-how: Solo pochi dipendenti esperti sono in grado di valutare e reperire informazioni. Quando questi dipendenti lasciano l'azienda, conoscenze preziose vanno perse.
Uno studio del Massachusetts Institute of Technology (MIT) conclude: i dati errati costano alle aziende il 20-30% delle loro prestazioni operative (Revisione della gestione Sloan del MIT).
Non si tratta di un problema informatico di poco conto. Rappresenta un vero e proprio svantaggio competitivo. E questo ci porta alla domanda successiva.
Perché i manager spesso distolgono lo sguardo
Sono molte le ragioni per cui la qualità dei dati non arriva alle sale riunioni:
- Responsabilità poco chiara: "Non è forse compito dell'IT?"
- Mancanza di consapevolezza: “Abbiamo un ERP, è sufficiente”.
- Nessuna trasparenza sui KPI: "Come si misura la qualità dei dati?"
- Concentrarsi sul progetto anziché sul processo: "Stiamo migrando e questo migliorerà tutto".
Ma la qualità dei dati non è un progetto una tantum. È un processo continuo. E questo processo richiede leadership.
La qualità dei dati appartiene al Agenda la guida aziendale
Se stai leggendo queste righe come amministratore delegato, proprietario o dirigente di alto livello, chiediti: quando è stata l'ultima volta che hai discusso attivamente della qualità dei dati della tua azienda? Non del software. Non dei report. Riguardo alle fondamenta. Ai dati stessi.
Perché è proprio lì che viene presa la decisione,
- quanto sono affidabili i tuoi processi,
- quanto sono automatizzabili i tuoi processi,
- quanto la tua organizzazione è a prova di futuro,
- quanto bene un'intelligenza artificiale lavora con i tuoi dati,
- quanto sono soddisfatti i clienti e i dipendenti,
- quanto sono solide le tue decisioni.
I dati di qualità non sono un sottoprodotto. Sono un prerequisito per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale. I dati di qualità meritano una priorità strategica, non un giorno, ma ora. Perché chiunque pensi all'intelligenza artificiale di domani deve parlare di qualità dei dati oggi. Questo porta benefici immediati alle operazioni quotidiane. Sotto forma di maggiore automazione e scalabilità. Sotto forma di minore stress e insoddisfazione. E soprattutto: attraverso una maggiore fiducia nei propri dati e nel sistema ERP.
