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L’evoluzione del benchmarking nell’era dei Big Data

Data articolo: 10 Marzo, 2021
Data ultima modifica: 10 Luglio, 2023
Benchmarking e big data
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Uno sguardo alle soluzioni

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Nell’era dei Big Data, il benchmarking ha subito un’evoluzione significativa, aprendo nuove opportunità e sfide per le organizzazioni che desiderano migliorare le loro prestazioni e ottenere un vantaggio competitivo. Questo post esplorerà in dettaglio come il benchmarking si è trasformato grazie all’avvento dei Big Data, fornendo esempi pratici per illustrare le sue applicazioni e i benefici che può offrire.

Cos'è il benchmarking e perché è importante

Ne avevamo già parlato in passato in questo articolo, ma riprendiamo il concetto: il benchmarking è quel “processo sistematico e continuo per la comparazione delle performance, delle funzioni o dei processi delle organizzazioni […] allo scopo non solo di raggiungere quelle performance ma di superarle” (Commissione Europea, 1996).

In sostanza è una pratica che consiste nel confrontare le prestazioni, i processi o le strategie della propria azienda con quelle dei migliori attori del settore o dei concorrenti diretti. È un’attività fondamentale per identificare punti di forza, debolezze e opportunità di miglioramento. Confrontarsi con i migliori aiuta le organizzazioni a stabilire obiettivi realistici e a identificare le migliori pratiche da adottare.

i Big Data e l'impatto sul benchmarking

Con l’esplosione dei dati digitali e la crescente disponibilità di strumenti e tecnologie per la loro gestione e analisi, il benchmarking ha subito un’evoluzione radicale. I Big Data offrono un’enorme quantità di informazioni dettagliate provenienti da varie fonti, come dati transazionali, dati di social media, dati di sensori e altro ancora. Questi dati possono essere utilizzati per ottenere un quadro più completo e accurato delle prestazioni e delle pratiche di un’organizzazione, consentendo un benchmarking più efficace.

Vediamo qualche esempio di utilizzo dei Big Data nel benchmarking:

  • Analisi comparativa dei dati: I Big Data consentono di raccogliere e analizzare una vasta gamma di dati provenienti da diverse fonti per confrontare le prestazioni di un’organizzazione con quelle dei suoi concorrenti o dei leader di settore. Ad esempio, un’azienda di e-commerce può confrontare le proprie metriche di vendita, come il tasso di conversione o il valore medio dell’ordine, con quelli dei principali attori del settore per identificare aree di miglioramento.
  • Benchmarking predittivo: Utilizzando i Big Data, le organizzazioni possono applicare tecniche di analisi avanzata, come l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale, per prevedere le prestazioni future e identificare le azioni necessarie per raggiungere determinati obiettivi. Ad esempio, un’azienda di servizi finanziari può utilizzare i dati storici dei clienti per prevedere il tasso di churn e sviluppare strategie preventive per ridurlo.
  • Benchmarking di settore basato sui dati: I Big Data consentono alle organizzazioni di confrontare le proprie prestazioni con quelle dei leader di settore, analizzando dati pubblici o dati aggregati anonimizzati. Ad esempio, una catena di ristoranti può analizzare i dati pubblici sui ricavi, la soddisfazione del cliente o le recensioni online per identificare le aree in cui si posiziona rispetto ai concorrenti e migliorare di conseguenza.

Big Data nel benchmarking: Vantaggi e sfide

Vantaggi:

  • Maggiore precisione e affidabilità: I Big Data forniscono una visione più dettagliata delle prestazioni, consentendo un benchmarking più accurato rispetto ai dati limitati tradizionalmente utilizzati.
  • Identificazione di correlazioni e pattern: L’analisi dei Big Data può rivelare correlazioni nascoste e pattern di prestazioni che possono fornire insight preziosi per migliorare le pratiche.
  • Maggiori opportunità di apprendimento: L’ampia disponibilità di dati offre più opportunità di apprendimento da parte delle organizzazioni, consentendo di adottare pratiche migliori da altre industrie o settori.

Sfide:

  • Gestione e integrazione dei dati: L’elaborazione e l’integrazione di grandi volumi di dati provenienti da diverse fonti possono essere complesse e richiedere infrastrutture e competenze specializzate.
  • Privacy e sicurezza: Con l’uso di dati sensibili, è fondamentale garantire la privacy e la sicurezza delle informazioni per evitare violazioni o abusi.
  • Interpretazione dei risultati: L’analisi dei Big Data richiede competenze avanzate per interpretare correttamente i risultati e tradurli in azioni significative.

Conclusioni

L’avvento dei Big Data ha rivoluzionato il modo in cui il benchmarking viene condotto e ha aperto nuove opportunità per le organizzazioni desiderose di migliorare le proprie prestazioni. L’utilizzo dei Big Data nel benchmarking consente un’analisi più accurata, l’identificazione di pattern nascosti e l’adozione di pratiche migliori da altre industrie o settori. Tuttavia, ci sono anche sfide da affrontare, come la gestione e l’integrazione dei dati e la garanzia di privacy e sicurezza. Nonostante le sfide, l’evoluzione del benchmarking con i Big Data offre alle organizzazioni un potente strumento per guidare il miglioramento e il successo aziendale.

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