Formazione
Oggi chi lavora nelle organizzazioni ha accesso a una quantità di dati senza precedenti: dashboard, report, indicatori, sistemi di business intelligence.
Eppure questa disponibilità non coincide automaticamente con la capacità di usarli per prendere decisioni migliori.
Parlando quotidianamente con professionisti e manager nelle organizzazioni emergono alcune difficoltà ricorrenti, che riguardano il lavoro quotidiano delle persone.
a) I dati non parlano da soli
Non esiste una sola versione della verità. Davanti agli stessi numeri, persone diverse possono arrivare a interpretazioni molto differenti. Un indicatore può essere letto come un segnale di crescita oppure come un campanello d’allarme, a seconda delle ipotesi che si fanno e delle domande che si pongono.
La difficoltà non è quindi “avere i dati”, ma saperli interrogare, contestualizzare e trasformare in insight utili per orientare le decisioni.
b) I dati esistono, ma non sempre sono utilizzabili
In molte organizzazioni le informazioni sono distribuite in sistemi diversi, aggiornate con tempi differenti o raccolte con logiche non omogenee. Questo porta spesso a una situazione paradossale: per descrivere lo stesso fenomeno circolano più numeri, costruiti con criteri diversi.
Chi deve prendere decisioni si trova quindi a dover capire quali dati sono affidabili, quali sono aggiornati e quale indicatore sia davvero rilevante per il problema da affrontare.
c) I dati abbondano, ma il tempo per interpretarli è poco
Molti ruoli aziendali oggi lavorano sotto una forte pressione decisionale: bisogna scegliere rapidamente, spesso su temi complessi e con molte variabili in gioco.
La disponibilità di grandi quantità di dati può diventare un vantaggio solo se le persone sviluppano la capacità di selezionare le informazioni davvero utili, leggere i segnali rilevanti e collegarli alle decisioni operative.
Per questo motivo la data culture non è solo un tema tecnologico o organizzativo.
È prima di tutto una competenza professionale delle persone e un metodo strutturato: la capacità di porre le domande giuste ai dati, interpretarli in modo critico e usarli per orientare scelte e azioni.
Senza queste competenze, anche le organizzazioni più ricche di dati rischiano di produrre dashboard sempre più sofisticate ma decisioni non necessariamente migliori.
È proprio su questo passaggio — dal dato alla decisione — che si concentra la metodologia sviluppata da Cefriel e proposta nei nostri percorsi di formazione.
La metodologia Cefriel: “From Data to Action”
Per affrontare queste sfide, Cefriel ha sviluppato un percorso formativo che aiuta professionisti e manager ad acquisire un metodo concreto per utilizzare i dati nei processi decisionali.
Il percorso parte da un focus sul valore dei dati, per comprendere come i progetti basati sui dati generino valore per il business. Si analizzano le principali tipologie di iniziative data-driven — dalla Business Intelligence all’Advanced Analytics — e si impara a collegare l’uso dei dati a problemi decisionali concreti.
Un secondo ambito riguarda la Data Visualization. Saper rappresentare i dati in modo chiaro non è solo una questione estetica: significa rendere immediatamente comprensibili i fenomeni e supportare il confronto tra diverse interpretazioni. Si apprendono i principi per progettare visualizzazioni efficaci e orientate all’azione.
Un’attenzione particolare è dedicata anche alla qualità del dato, un tema spesso sottovalutato ma decisivo. Dati incompleti, incoerenti o aggiornati con logiche diverse possono compromettere l’intero processo decisionale. Si acquisiscono strumenti pratici per riconoscere questi problemi e valutare l’affidabilità delle informazioni disponibili.
Infine, la sperimentazione pratica attraverso workshop e lavori di gruppo, consente ai partecipanti di lavorare su casi concreti del proprio contesto professionale, imparando a tradurre un problema di business in domande analitiche, dati rilevanti e visualizzazioni utili per supportare decisioni operative.
Quattro esempi di decisioni guidate dai dati
Le decisioni basate sui dati non riguardano solo gli analisti o i data scientist. Dalla progettazione di un’offerta commerciale alla gestione di una linea produttiva fino alla pianificazione degli interventi sul territorio, molte decisioni quotidiane possono essere supportate da un uso più consapevole dei dati.
Progettare offerte basate sui comportamenti dei clienti
Il responsabile di prodotto di una compagnia assicurativa deve progettare nuovi piani tariffari competitivi. Il problema è che le decisioni sui premi sono spesso basate su categorie statistiche generali – età, area geografica, tipo di veicolo – che non riflettono il comportamento reale dei conducenti.
Attraverso i dati raccolti dalle black box installate sui veicoli è possibile osservare lo stile di guida degli assicurati. Utilizzando il metodo From Data to Value, il manager impara a trasformare questi dati in indicatori utili per valutare il rischio reale e a formulare le domande giuste per interpretarli, ad esempio quali comportamenti di guida sono davvero correlati alla probabilità di sinistro e quali indicatori permettono di distinguere in modo affidabile tra conducenti a rischio più alto e più basso.
Questo consente di prendere decisioni più informate nella progettazione delle polizze: differenziare le offerte e premiare i conducenti più virtuosi con condizioni più vantaggiose.
Decidere quando intervenire sulla manutenzione di una macchina
In una linea produttiva, il capolinea deve garantire che i macchinari lavorino con la massima efficienza. Una decisione ricorrente riguarda il momento in cui sostituire un utensile: troppo presto genera costi inutili, troppo tardi rischia di compromettere la qualità dei pezzi o causare fermi macchina.
Grazie ai dati raccolti dai sensori installati sulle macchine è possibile monitorare lo stato degli utensili e stimarne la vita residua. Attraverso il metodo proposto, gli operatori imparano a leggere questi dati, interpretare gli indicatori chiave e utilizzare dashboard che sintetizzano le informazioni più rilevanti.
In questo modo possono decidere con maggiore consapevolezza quando intervenire, riducendo sprechi e mantenendo più elevata l’efficienza della linea produttiva.
Pianificare la formazione sulla cybersecurity in base ai profili di rischio
Un responsabile della formazione deve pianificare i corsi di cybersecurity per centinaia di dipendenti. Spesso questi programmi vengono progettati in modo uniforme per tutta l’organizzazione, senza distinguere tra ruoli, comportamenti digitali o livelli di esposizione al rischio.
Attraverso l’analisi di diversi dati – ad esempio i risultati delle simulazioni di phishing, i ruoli aziendali, l’accesso a sistemi critici o il comportamento digitale degli utenti – diventa possibile costruire una mappa più precisa del rischio cyber associato alle diverse persone o funzioni aziendali. Applicando l’approccio From Data to Value, il manager impara a collegare queste informazioni alle decisioni di piani formativi: quali gruppi di persone sono più esposti agli attacchi, quali competenze devono essere rafforzate e dove è più urgente intervenire.
In questo modo la formazione sulla cybersecurity non è più solo un’attività di sensibilizzazione generale, ma diventa uno strumento mirato per ridurre concretamente il rischio cyber dell’organizzazione.
Pianificare gli interventi sugli impianti
Un responsabile della manutenzione in un’azienda che gestisce una rete di distribuzione del gas deve pianificare gli interventi sugli impianti distribuiti su vaste aree geografiche. Spesso i dati provengono da sistemi diversi e vengono aggiornati con logiche differenti, generando dashboard e indicatori non sempre coerenti.
Applicando l’approccio From Data to Value, i responsabili imparano a individuare le fonti dati più affidabili, a confrontare indicatori provenienti da sistemi diversi e a costruire una visione condivisa delle informazioni rilevanti.
Questo permette di prendere decisioni più efficaci nella pianificazione degli interventi: definire le priorità di manutenzione, organizzare meglio le squadre sul territorio e ridurre il rischio di interventi urgenti non pianificati.
Conclusione
In molte organizzazioni i dati sono già disponibili: dashboard, report e indicatori fanno parte del lavoro quotidiano.
La vera differenza non sta quindi nella quantità di informazioni, ma nella capacità delle persone di trasformarle in decisioni utili.
Questo significa sviluppare alcune competenze chiave: formulare le domande giuste, valutare l’affidabilità dei dati disponibili, interpretare correttamente gli indicatori e tradurre le analisi in azioni concrete.
È proprio su questo passaggio — dal dato alla decisione — che si concentra il metodo proposto da Cefriel. L’obiettivo non è solo comprendere i dati, ma imparare a usarli per affrontare problemi reali del proprio contesto professionale.
Quando queste competenze si diffondono nelle organizzazioni, i dati smettono di essere solo report o dashboard e diventano uno strumento quotidiano per orientare le scelte, coordinare le attività e migliorare i risultati.
