La seconda caratteristica delle organizzazioni data-driven è quella di elaborare i dati e prendere decisioni in tempo reale. Questo è fondamentale per fornire una migliore esperienza ai clienti e per risultati aziendali eccellenti.

Le organizzazioni prendono decisioni più informate e le automatizzano per snellire i processi aziendali. Ad esempio, possono elaborare direttamente le richieste di risarcimento assicurativo senza alcun intervento umano o fornire una risposta immediata a una richiesta di prestito. I processi automatizzati hanno il vantaggio di ridurre i costi di gestione di un'azienda e di fornire ai clienti un'esperienza veramente digitale e senza interruzioni.

Oggi, la maggior parte delle organizzazioni sta solo grattando la superficie di ciò che può ottenere con gli analytics. L'approccio rimane spesso sperimentale e artigianale. Ogni fase del processo - preparazione dei dati, modellazione, implementazione e monitoraggio - richiede troppo tempo e sforzi, e la sperimentazione non sempre porta a una soluzione produttiva.

Secondo IDC, le organizzazioni indicano che solo il 35% dei modelli analitici viene completamente portato in produzione, e possono essere necessari mesi, se non anni, per implementare un nuovo modello.
Le organizzazioni del futuro hanno cambiato radicalmente il modo in cui producono e distribuiscono gli analytics per migliorare azionabilità, scalabilità e produttività, passando da un approccio artigianale a un sistema industrializzato e altamente automatizzato.

• Integrazione e delivery continue con pipeline automatizzate di dati e modelli.
• Orchestrazione dei processi di sviluppo e distribuzione, con ruoli e responsabilità chiari per una collaborazione efficace tra i team.
• Monitoraggio proattivo dei modelli in produzione per evitare di sottrarre risorse preziose alle attività di manutenzione quotidiane.

Alla base di questo approccio industrializzato c'è una piattaforma di analisi unificata, che fornisce un ambiente affidabile per sviluppare e distribuire efficacemente casi d'uso innovativi, sfruttando risorse e competenze open-source con una governance a livello aziendale.

Ogni singola organizzazione ha l'ambizione di diventare data-driven e di utilizzare l'IA per innovare. Solo quelle più innovative hanno un approccio proattivo, organizzato e strategico ai dati e agli analytics.

Che cosa significa in pratica? In primo luogo, significa che esiste una strategia di dati e analisi formalizzata in un documento e condivisa in tutta l'organizzazione. In secondo luogo, significa che esiste un'organizzazione che supporta l'esecuzione di tale strategia.

Potrebbe trattarsi di un CDO, di un centro di eccellenza o di un comitato direttivo, in ogni caso, un qualche tipo di struttura di governance che abbracci i reparti e le linee di business, con ruoli e responsabilità chiari.

Nei settori più regolamentati, come i servizi finanziari e il settore farmaceutico, la compliance richiede già molta governance, di conseguenza, le organizzazioni di questi settori tendono ad essere all'avanguardia. Devono sfruttare le ottime basi di cui dispongono per concentrarsi non solo sulla conformità, ma anche sull'innovazione digitale. Questo quadro di governance deve mirare a rendere i dati e gli analytics più produttivi e fruibili. Inoltre, dovrebbe stabilire una supervisione etica per garantire che le organizzazioni utilizzino le tecnologie di IA in modo responsabile, con il giusto livello di equità, responsabilità, trasparenza e spiegabilità.