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L’importanza della data literacy per le aziende: lo sviluppo dell’alfabetizzazione dei dati

12 Aprile 2022

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RIASSUNTO

Entro il 2030 la data literacy sarà una competenza fondamentale nel mondo del lavoro. La capacità di sapere analizzare e sfruttare i dati risulterà determinante per le varie attività aziendali e per poter arricchire il business di un'impresa.

Cos’è la data literacy? L’alfabetizzazione dei dati in azienda

La data literacy è la capacità di individuare, identificare, archiviare, organizzare, utilizzare le informazioni. In italiano possiamo tradurlo con “alfabetizzazione ai dati”, ovvero l’abilità che le persone hanno di interpretarli correttamente e di esprimere dei concetti attraverso di essi. Selezionando le informazioni più rilevanti, si può raccontare un determinato evento o fenomeno. 

Nel panorama attuale, è particolarmente importante sapere comprendere i dati a disposizione ed estrarne del valore. Si tratta di una competenza rilevante all’interno delle aziende, che sempre più si affidano a figure professionali legate ai dati (come ad esempio data scientist o data analytics), ma che giorno dopo giorno va a coinvolgere sempre più intensamente la tipologia di trasmissione delle informazioni all’interno di una determinata realtà lavorativa.

Data literacy: la competenza professionale più richiesta entro il 2030

Secondo quanto emerso da un report realizzato da Qlik, impresa di software statunitense, in collaborazione con The Future Labs, l’85% dei dirigenti ritiene che la data literacy diventerà la competenza più richiesta sul mercato del lavoro entro il 2030 e che sarà considerato un requisito strategico alla pari dell’abilità nell’utilizzare un computer. Nel giro di otto anni, dunque, secondo questa accurata analisi, l’alfabetizzazione dei dati rappresenterà un vero e proprio motore all’interno delle aziende.  

D’altronde il 58% dei manager tiene che questa skill li aiuterà a mantenere un ruolo di rilievo sul lavoro. Una novità di grande impatto anche a livello economico, perché i business leader sarebbero disposti a offrire un aumento di stipendio del 26% ai candidati in possesso di requisiti di “data analyst”. Potrebbe essere un cambio di passo per il mercato del futuro e potremmo assistere a una rivoluzione in termini di mansioni e di tecnologia, anche perché questo processo potrebbe andare di pari passo con l’introduzione sempre più massiccia dell’intelligenza artificiale. 

I vantaggi del data literacy nelle aziende: i motivi per sfruttare le competenze di analisi

L’accurata analisi dei dati, la cui mole ed eterogeneità è sempre più in crescita, permette di accelerare lo sviluppo di progettualità di analitiche decisamente innovative. Per un’azienda può essere utile per conoscere meglio i propri clienti e anticiparne i comportamenti, ma anche per creare nuovi prodotti e servizi, senza dimenticarsi della possibilità di aumentare l’efficienza dei processi aziendali. 

La data literacy è importante in un’azienda perché la gestione del dato, nelle sue più varie sfaccettature, può aiutare a basare la sicurezza della propria catena produttiva sul machine learning. Un’impresa può migliorare la propria produttività e competitività orientando il marketing attraverso le campagne automatizzate o fornendo assistenza ai clienti attraverso servizi di intelligenza artificiale. 

Nel momento in cui l’analisi dei dati e i big data diventano cruciali per il business di un’azienda, allora la data literacy diventa irrinunciabile. Associata alla data science, consente ai lavoratori di porre le domande giuste e di interpretare i dati, comunicandone il significato agli altri e avendo un valore aggiunto nel prendere le migliori decisioni possibili. 

La data literacy assicura il vantaggio di rispondere rapidamente in un contesto di mercato sempre più competitivo, dove l’esigenza dei consumatori ha ormai raggiunto i massimi livelli. Le competenze dei dipendenti e la possibile trasversalità dell’alfabetizzazione dei dati, che deve diventare accessibile a diverse figure aziendali, possono essere una leva cruciale per il successo. Di fatto è uno strumento che migliora il processo decisionale del management

La crescita del data literacy in azienda e le competenze dei lavoratori

Secondo il report di Qlik, nell’ultimo anno sono raddoppiati l’utilizzo dei dati e la loro importanza nei processi decisionali. L’89% dei dirigenti si aspetta che tutti i membri del proprio team siano in grado di spiegare come i dati abbiano guidato le loro decisioni. 

I leader aziendali ritengono che le pratiche quotidiane dei dipendenti cambieranno e diventeranno sempre più collaborative, anche grazie al supporto dell’intelligenza artificiale che li aiuterà nel prendere decisioni migliori (secondo l’84% degli intervistati) e a essere più produttivi (83%). 

Al momento, però, soltanto un dipendente su cinque ritiene che il proprio datore di lavoro stia fornendo gli strumenti giusti per una realtà più automatizzata e orientata ai dati. Contestualmente va evidenziato che il 40% dei dirigenti prevede che la propria organizzazione assumerà un Chief Automation Officer entro i prossimi 3 anni.  

Questa percentuale sale addirittura al 99% se si fa riferimento al prossimo decennio ed ecco, dunque, che si può affermare che la data literacy sarà la competenza più richiesta sul mercato del lavoro nel 2030. Non soltanto assunzioni di figure senior, visto che necessiteranno di un supporto durante la transizione. Il 58% dei dipendenti sostiene che l’alfabetizzazione dei dati li aiuterà a mantenere una posizione di rilievo nel prossimo futuro. 

Le caratteristiche dalla data literacy

  • Business intelligence. Un insieme di processi e strumenti che consentono alle aziende di raggruppare dati provenienti da fonti diverse ed estrarne decisioni strategiche. 
  • Data visualization. Permette di costruire modelli predittivi, modificare dati, creare query complesse e analizzare i dati non strutturati. 
  • Self-service data analytics. Utilizzo di tool che consentono agli utenti business di gestire autonomamente il processo d’interrogazione dei dati. 
  • Data quality. Ripulire e gestire i dati, permettendo ai sistemi di integrare tutti i dati correlati in modo da offrire una visione completa della realtà aziendale. Dalla qualità dei dati dipende l’affidabilità del processo decisionale.

“Si parla spesso di come i dipendenti debbano capire e sfruttare al meglio l’Intelligenza artificiale e come questa cambierà e completerà il loro ruolo, ma dobbiamo in primis aiutarli a sviluppare le competenze che gli consentono di aggiungere valore all’output di questi algoritmi intelligenti. L’alfabetizzazione dei dati sarà fondamentale per estendere la collaborazione sul posto di lavoro oltre i rapporti tra colleghi. La creatività e il pensiero critico saranno la chiave per sfruttare realmente l’intelligenza della macchina”.

Elif Tutuk, Vp of Innovation & Design Di Qlik

La potenza della data literacy e la forza di XCALLY, il software omnicanale

Grazie al continuo sviluppo di tecnologie avanzate in ambito Machine Learning, AI e Big Data, INGO è in grado di offrire prodotti pensati in maniera specifica per il contact center management, come ad esempio XCALLY, il software omnicanale utilizzato in oltre 70 paesi da 10.000 user 

Sfruttando l’intelligenza artificiale permette di generare bot per soddisfare le richieste dei clienti, interpretando le loro intenzioni. Inoltre offre la possibilità di accedere alle informazioni dei clienti conservate nel sistema di CRM, integra i processi di help desk con il sistema di ticketing e permette di rendere la piattaforma ancora più performante integrando i servizi di cui hai bisogno. 

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