I CFO hanno accesso a terabyte di dati che ogni giorno le loro aziende generano, e che tramite gli analytics possono trasformarli in insight da utilizzare per generare crescita e redditività. Secondo una ricerca di Accenture Strategy, i CFO sono, a livello globale, consapevoli di questo potenziale, con il 63% di loro che si ritiene ben posizionato nella corsa verso l'utilizzo di dati e analytics per ottenere ritorni più elevati dagli investimenti.1

Secondo un sondaggio del 2018 fatto sugli executive della funzione Finance in aziende con oltre un miliardo di dollari di fatturato, il 40% dei CFO ha già investito in advanced analytics, e il 46% ha investito nella gestione dei dati. L'80% dei CFO ha intenzione di utilizzare entrambi gli strumenti da qui ai prossimi due / tre anni.2 Per avere successo tuttavia non basta solo la tecnologia ma è necessario predisporre un modello operativo e dei processi che supportino l’utilizzo e lo sviluppo di capacità analitiche, con una mentalità basata sui fatti.

Questo periodo di transizione può essere molto impegnativo per le aziende più riluttanti ad affrontare un progetto a lunga scadenza. Ma in un'era dove i cicli di innovazione sono sempre più brevi, chi dice che bisogna attendere anni per generare valore? Accenture Strategy raccomanda un approccio che catturi il valore da successi di breve termine e reinvesta una parte dei risparmi ottenuti in iniziative di lungo termine necessarie per creare un vantaggio competitivo sostenibile.

"Il 63% dei CFO ritiene di essere ben posizionato nella corsa verso l'utilizzo di dati e analytics per produrre ROI più elevati".


Comincia ad allenarti per la corsa agli Analytics

Prima di impegnarsi in una lunga corsa, bisogna mostrarne il valore potenziale. Si parte raggruppando i progetti in cluster, analizzandoli rispetto alla complessità e al valore aggiunto, basandosi anche sulle priorità strategiche dell’azienda - vedi matrice sotto. Questo aiuterà a identificare i progetti pilota ad alto potenziale nel breve termine, da far partire subito appoggiandosi all’ecosistema di fornitori esterni e caricando i propri dati, strutturati o no, in un data lake. Generando risultati in cicli brevi, da 10 a 14 settimane, tracciando e misurando i progressi tramite metriche.

Identificare progetti pilota vincenti per far avanzare l’azienda nella corsa verso gli analytics.

Grafico che rappresenta l'incremento del valore aggiunto lungo le ascisse e la crescente complessità lungo l'asse delle ordinate.

Un esempio: Accenture Strategy, che in Germania ha ridefinito la sua strategia per renderla basata sui dati. Informazioni socio-demografiche, dati non strutturati dei concorrenti e dati interni sono stati compilati da team specializzati e strategist, collaborando con il Finance come fonte primaria di dati. Il progetto è stato consegnato in quattro cicli da un mese l'uno, rivelando nuove aree di valore a ogni iterazione. Progressivamente sono stati inclusi anche insight su dimensioni ideali, location e impatto sul business di ogni filiale in un business plan di tre anni che copriva costi e ricavi.

Riscalda i muscoli

Quando i progetti pilota cominciano a offrire valore, si può accelerare. Si investe nelle iniziative strategiche necessarie affinché l'azienda diventi in futuro una realtà matura e basata sui dati. I modelli di dati e la loro governance sono in genere progetti a lungo termine, che faranno partire ulteriori attività nel tempo, riducendo però lo sforzo per realizzarli.

Inoltre, bisogna reclutare i talenti di cui l’azienda avrà bisogno per continuare a trarre il massimo valore dagli analytics. Costruire competenze sarà necessario per costruire più use cases e affrontare in seguito progetti più complessi. Disporre di una forza lavoro esperta in analytics sarà d'aiuto per raggiungere gli obiettivi di innovazione aziendali. Secondo una nostra ricerca, l'82% degli executive ritiene che anche le competenze necessarie e il modo di reclutare i talenti si evolveranno nel tempo.3

Trova un buon allenatore

I CFO che si avvicinano a processi decisionali basati sui dati, guadagnano un notevole vantaggio competitivo per la loro azienda. Secondo una ricerca di Accenture Strategy, il 50% degli executive afferma che utilizzare gli analytics per servire meglio i clienti sarà uno dei trend più importanti nei prossimi tre anni4, ed inserirsi negli ecosistemi di partner con capacità e abilità specifiche sarà cruciale per avere successo.

Degli esperti possono aiutare le aziende a identificare, mappare e selezionare gli use cases, mentre soluzioni as-a-service possono servire a scalare rapidamente, sia che sia pianificata o meno la costruzione della propria infrastruttura.

Quando l’azienda sarà pronta per la corsa agli analytics, si potrà valutare il modello di sourcing e decidere se costruire un centro di eccellenza analytics interno, o continuare ad appoggiarsi a soluzioni esterne.

In ogni caso bisogna assicurarsi di non avere concorrenti davanti, in futuro, e di non doversi chiedere "perché non ho cominciato prima?"

In poche parole...

I CFO sono nella posizione migliore per condurre le loro aziende al successo utilizzando le informazioni raccolte, internamente ed esternamente, per generare insight e sostenere decisioni basate su dati, sfruttando intelligenza artificiale e analytics sia descrittivi che predittivi. Vincerà chi vedrà il lavoro che lo attende come una serie di sprint. Progetti pilota per partire, trasformare e generare valore fino al traguardo.

1 Accenture Strategy, CFO: il nuovo re del regno digitale, 2017

2 CFO.Com, le priorità tecnologiche dei CFO: gestione dati, analytics, RPA

3 Ricerche di Accenture Strategy, cambiamenti guidati dalla tecnologia: Forza lavoro IT, 2018

4 Ricerca di Accenture Strategy, Le opportunità degli ecosistemi, 2018

Maximilien Notter

​Strategy Consultant – CFO and Enterprise Value

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