Costruire una resilienza con l’aiuto dei dati e del cloud

Nell'era dell’intelligenza artificiale le aziende sono entrate in un nuovo paradigma di previsione e modellazione, ma la pandemia ha portato incertezza e confusione. In che modo le aziende possono costruire una resilienza?

Poco negli affari è certo, ma le organizzazioni sono davvero entrate in una nuova era di incertezza. La resilienza di fronte alle avversità è fondamentale e una parte cruciale della resilienza è la previsione. I leader aziendali hanno bisogno delle capacità e dei sistemi per guardare avanti, prevedere le disruption future e adattarsi di conseguenza.

Ma come possono le aziende prevedere con precisione quando tutto è cambiato e vecchi modelli sono stati accantonati? La modellazione di scenari, i dati integrati e i processi aziendali automatizzati nel cloud possono aiutare le organizzazioni a prepararsi per i prossimi ostacoli.

Pianificazione dell’incertezza

Le aziende dovrebbero utilizzare ogni strumento a disposizione nel loro arsenale. È importante distinguere tra previsione, modellazione di scenari e pianificazione. La previsione è l’atto di prevedere dove si troverà la vostra azienda o il mercato in un momento futuro sulla base di dati storici rilevanti. La modellazione di scenari si verifica quando gli analisti creano una serie di scenari probabili esaminando i possibili punti di svolta chiave. La pianificazione rappresenta invece le misure e le decisioni prese in base a tali informazioni.

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Le previsioni e l’analisi degli scenari alimentano il processo di pianificazione, rendendole fasi iniziali cruciali per adattarsi alla disruption. Tuttavia, le previsioni sono diventate estremamente difficili e impegnative nell’attuale contesto. Le previsioni dipendono infatti da enormi quantità di dati proprietari e pubblici, ma il COVID-19 ha portato le aziende in un territorio sconosciuto.

I dati di McKinsey mostrano che le aziende rimangono divise su come presentarsi di fronte alla ripresa, con prospettive che si spostano verso un processo lento e di certo non semplice. In questo caso infatti ci mancano i dati storici da cui normalmente dipendiamo per analizzare una crisi e ci mancano anche le tendenze che aiuterebbero a prevedere quali saranno le condizioni una volta superato questo periodo difficile.

È qui che entra in gioco la modellazione degli scenari, che aiuta le aziende a visualizzare un’ampia gamma di possibili futuri, pianificare più scenari e valutare come rispondere a ciascuno di essi. Sebbene il processo dipenda ancora dai dati, non richiede dati storici rilevanti per uno scenario particolare. Presenta invece una serie di probabili risultati a cui le aziende possono prepararsi. È l’antidoto ideale per un futuro in cui c’è davvero poco di certo.

Tuttavia, esperienze recenti suggeriscono la necessità di un approccio più maturo alla modellazione degli scenari. Nonostante molte organizzazioni modellino attivamente scenari futuri prima della crisi, poche hanno previsto o sono state in grado di pianificare la pandemia. Non è possibile pianificare ogni risultato, ma le aziende dovrebbero iniziare a investire in una gamma più ampia di possibili scenari futuri. La creazione di team di analisi dedicati in ogni reparto può aiutare a integrare la modellazione degli scenari nei processi aziendali.

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Una piattaforma per la resilienza

Una modellazione di scenari più regolare e completa non sarà però sufficiente da sola a garantire la resilienza. Con il passare del tempo, le organizzazioni raccoglieranno sempre più dati che facilitano le previsioni tradizionali. Entrambi i metodi di previsione sono necessari per aiutare le aziende a pianificare il futuro. Tuttavia, entrambi possono anche essere facilmente minati dalla qualità dei dati e dei sistemi in un’organizzazione.

Grandi quantità di dati riguardanti clienti, dipendenti e concorrenti possono essere difficili da gestire. Spesso saranno segmentati all’interno di un’organizzazione e suddivisi in numerosi silos che ne impediscono l’analisi congiunta. La pianificazione nei confronti della disruption richiede una risposta, una consultazione e una collaborazione coordinate, ma è difficile da ottenere tutto ciò quando ci sono di mezzo silos di dati.

La velocità è un altro problema. Il tempo necessario per eseguire attività manuali e non necessarie, compresa la pulizia dei dati o l’inserimento per l’analisi, è tempo prezioso sprecato, ma significa anche che l’organizzazione potrebbe essere troppo lenta per rispondere a tendenze, sfide o opportunità che emergono rapidamente.

Le aziende possono semplificare il compito sfruttando strumenti e applicazioni cloud. Molte aziende lo stanno già facendo: Gartner ad esempio prevede che la spesa per il cloud aumenterà del 19% nel 2020, un tasso di crescita che non si aspettava fino al 2023. La centralizzazione del patrimonio di dati nel cloud incoraggia la collaborazione perché i flussi di lavoro e i dati risiedono su uno piuttosto che su più sistemi.

Il consolidamento delle attività di previsione nel cloud infonde anche maggiore fiducia nel processo, poiché tutti utilizzano gli stessi metodi e strumenti. Le applicazioni cloud possono essere aggiornate regolarmente alle best practice più recenti, quindi i processi sono sempre aggiornati per tutti i gruppi. Le app e le soluzioni AI integrate possono accelerare notevolmente la previsione automatizzando i processi manuali dei dati. Ciò contribuisce all’agilità perché le persone dedicano meno tempo alla raccolta e alla verifica dei dati e più tempo alla pianificazione. Con le informazioni giuste prima, i dirigenti e le linee di business possono prendere decisioni più velocemente e con maggiore sicurezza.

La lungimiranza è resilienza

La modernizzazione con una soluzione cloud combinata di pianificazione e previsione può elevare sia la modellazione degli scenari, sia le capacità di previsione. Quando un’azienda può anticipare una tendenza o una sfida imminente, ottiene un vantaggio inestimabile sulla concorrenza e lo spazio necessario per adattarsi e capitalizzare.