Negli ultimi 10 anni, il Big Data ha suscitato nelle aziende un'aspettativa simile a quella di aver trovato una terra promessa. L'attesa di una fantastica hotline in grado di rivelare immediatamente le abitudini, i desideri e le necessità dei clienti target.
Nel maggio 2011, Rapporto di ricerca specialela società di consulenza McKinsey sosteneva che "il Big Data sarebbe diventato la base fondamentale della competizione aziendale futura, supportando un nuovo flusso di crescita della produttività, innovazione e sovrabbondanza del consumatore". Nello stesso periodo, un successivo rapporto di IBM affermava che, a quel tempo, il 90% delle informazioni globali era stato generato negli ultimi due anni, evidenziando la continua e massiccia generazione di dati ogni giorno.
Tuttavia, i risultati del NewVantage Partners 2020 Big Data & Executive Surveypubblicati nel 2021, rivelano una situazione attuale differente dalle aspettative iniziali. I contenuti di tale indagine si basano sulle risposte di 1.000 dirigenti di aziende presenti nella classifica Fortune, responsabili della supervisione e della gestione delle iniziative relative ai dati.
- Solo il 26,8% delle aziende ha implementato una data-culture.
- Solo il 37,8% delle aziende ha affermato di essere gestita in modo data-driven.
- Attualmente, solo 45,1 aziende competono nel campo dei dati e dell'analisi.
Naturalmente, è importante sottolineare che esistono esempi di Data mining per la Customer Intelligence che hanno reso felici gli azionisti di Netflix e Amazon.
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Tuttavia, nonostante l'enorme aumento della quantità di dati e il successo di alcune aziende, la maggior parte delle realtà aziendali fatica a ottenere, attraverso questi dati, le profonde intuizioni inizialmente sperate. In definitiva, l'analisi dei dati è solo uno strumento. Quando utilizziamo questo tipo di analisi dei dati come strategia, facciamo delle ipotesi sulle persone e sui loro comportamenti.
Ipotesi errate, scollegate dalla realtà delle persone.
In altre parole, il Big Data stesso porta le aziende a fraintendere le persone.
Innanzitutto, il Big Data genera Thin Data. Nel campo delle scienze sociali, i dati utilizzati per comprendere il comportamento umano sono principalmente suddivisi in due categorie. Di queste, i Thin Data sono principalmente estratti dalle tracce digitali delle persone. Ad esempio, informazioni superficiali come "indossa la taglia 44, ha gli occhi marroni e beve Pinot Noir".
E l'altra categoria, i Thick Data, forniscono una comprensione di come le persone vivono realmente il mondo. Ad esempio, informazioni più profonde come "dopo la pioggia ha sentito l'odore del prato, ha visto l'uomo con cui camminava come un essere speciale e le sue scarpe da ginnastica le hanno reso il passo più leggero", ovvero informazioni ricche di significato.
In altre parole, il Big Data si concentra sulla correlazione (correlation) associata ai prodotti, ma non si interessa alla causalità (causality) nella vita quotidiana. Tuttavia, la chiave per comprendere il comportamento umano, in quanto essere sociale, risiede nella causalità.Se non si hanno informazioni sulle reali opinioni e sensazioni dei clienti, i Thin Data da soli avranno necessariamente un significato e un'utilità limitati. Secondo il rapporto Accenture Analytics in Action, solo il 20% delle organizzazioni che sostengono di avere un'eccellente capacità di gestione delle prestazioni "ha scoperto una relazione causale comprovata tra ciò che si misura e i risultati che si desidera ottenere". Questo è un segno che le aziende incentrate sugli algoritmi stanno perdendo la capacità di comprendere il comportamento umano.
Soprattutto, senza competenze di pensiero critico, il Big Data non sarà mai in grado di rivelare i modelli di valore strategico in esso contenuti. In questo contesto, il pensiero critico, Critical thinking, indica il processo di confronto e valutazione degli eventi alla luce di prove oggettive per chiarire la 'relazione causale'e agire in base al giudizio derivato da tale processo. La necessità per le aziende di coltivare la capacità dei propri dirigenti di interpretare correttamente il comportamento umano può essere spiegata attraverso questo concetto.
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Il tipo di pensiero analitico più elevato dell'umanità proviene dalle scienze sociali.
Storia, letteratura, filosofia e antropologia, discipline umanistiche che hanno attraversato 2.000 anni di storia, ci insegnano le capacità di pensiero critico necessarie per comprendere correttamente l'uomo. Solo comprendendo il comportamento umano a un livello profondo possiamo comprendere e spiegare i cambiamenti radicali nel comportamento dei clienti. E da lì possiamo scoprire le possibilità di innovazione.
In definitiva, se riusciamo a trovare la risposta al perché, le aziende possono acquisire una prospettiva di valore all'interno dell'attuale movimento Big Data, che appare solo caotico. E queste aziende saranno le uniche a comprendere veramente le persone.
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