È lunedì mattina. Il reparto Controlling ti fornisce i dati trimestrali e ti accorgi subito che l’analisi del fatturato per gruppi di prodotti differisce del 15% dal rapporto sulle vendite. Non per errori di calcolo, ma perché il 40% dei dati anagrafici degli articoli non ha un’assegnazione chiara ai gruppi di prodotti.
Lo sai bene: il problema è più profondo, ovvero sta nella gestione dei dati. Ma non appena affronti questo argomento scomodo in azienda, ti senti sempre dire: «Non abbiamo tempo per questo».
Ti suona familiare questa situazione? Allora conosci bene il paradosso con cui si trovano a fare i conti molte aziende: tutti i dipendenti vogliono analisi affidabili, ma quasi nessuno è disposto a fare qualcosa per ottenerle. Come risolvere questo problema, allora? Come integri in modo efficace la gestione dei dati nella tua routine lavorativa? In questo articolo analizzeremo a fondo questa sfida.
Cos’è la gestione dei dati?
La gestione dei dati è il processo continuo con cui le aziende mantengono i propri dati aggiornati, completi e corretti. Una parte fondamentale di questo processo è la gestione dei dati anagrafici: riguarda le informazioni aziendali di base, nonché i dati relativi a prodotti, clienti e fornitori. Tra questi figurano, ad esempio, le coordinate bancarie, i prezzi, gli indirizzi o le condizioni di acquisto.
Il risultato della gestione dei dati è la qualità dei dati. Più i dati anagrafici vengono gestiti con coerenza, migliore è la qualità dei dati e più affidabili sono i processi, le analisi e le automazioni nel sistema ERP.
Perché la gestione dei dati nelle aziende fallisce?
Per riuscire a gestire il dilemma del paradosso della gestione dei dati, devi prima di tutto conoscerne le cause. In sostanza, il problema può essere considerato da due punti di vista: da un lato quello organizzativo e dall’altro quello umano.
1. Prospettiva organizzativa
Dal punto di vista organizzativo, la scarsa qualità dei dati si spiega con il fatto che la gestione dei dati anagrafici spesso non fa parte integrante dei processi:
- Di solito non ci sono linee guida riguardo all’inserimento completo dei dati.
- Non ci sono cicli di controllo che garantiscano una verifica regolare del database.
- E non ci sono responsabili dei dati che controllino il rispetto di tali requisiti.
In molte aziende, quindi, la gestione dei dati è facoltativa. E questo ha conseguenze disastrose sulla precisione nell’inserimento dei dati.
Il motivo di questa situazione è, nella maggior parte dei casi, piuttosto semplice: per molto tempo la gestione dei dati non è stata considerata particolarmente importante, dato che gli affari andavano bene e il fatturato era soddisfacente. Molte aziende semplicemente non hanno visto la necessità di ottimizzare questo aspetto.
Ma oggi, in un’epoca caratterizzata dalla pressione della concorrenza internazionale, in molte aziende la situazione è diversa: visto che gli ordini scarseggiano, l’ottimizzazione dei processi sta assumendo sempre più importanza. Senza una qualità adeguata dei dati, però, questo obiettivo è difficile da raggiungere.
2. La prospettiva umana
Anche se la gestione dei dati è ben integrata nei processi aziendali, spesso i dipendenti non prestano molta attenzione quando inseriscono i dati. E, diciamocelo: chi può biasimarli? Dopotutto, la gestione dei dati è solo un’ulteriore fase di lavoro che rende la giornata lavorativa più complicata.
Il problema: spesso i dipendenti non traggono un beneficio diretto dalla gestione dei dati. L’effetto si vede solo quando si guarda all’azienda nel suo insieme. Non è raro che sia solo un singolo reparto a trarre vantaggio dalla cura con cui lavora il resto dell’organizzazione. Ed è proprio questo che rende così difficile convincere i dipendenti a occuparsi della gestione dei dati anagrafici.
Un esempio pratico:
Una collega della pianificazione del lavoro non inserisce i suoi tempi di preparazione nel sistema. Si dice: “Perché dovrei dedicare il mio tempo alla gestione dei dati se non ne ricavo nulla? Magari, nonostante il mio impegno extra, finisco per subire le conseguenze della mancanza di attenzione di un altro reparto. Se mi occupo della gestione dei dati solo ogni tanto, mi semplifico la vita ». Un classico caso di teoria dei giochi.
Per la collaboratrice questo metodo funziona, perché ha i tempi ben chiari in mente. La pianificazione dettagliata, invece, fa i calcoli senza tenere conto di questi tempi – e quindi non riesce a garantire un svolgimento efficiente del progetto.
Ecco quanto costano alla tua azienda i dati di scarsa qualità
Una gestione inadeguata dei dati anagrafici non è solo un fastidio interno. Ha un impatto negativo diretto sui tuoi costi operativi. Infatti, i record di dati errati o incompleti compromettono l’intera organizzazione.
La seguente panoramica mostra alcuni settori aziendali in cui trascurare la gestione dei dati può costarti caro:
| Settore | Ruolo nel processo | Conseguenze di una gestione dei dati inadeguata | Impatto economico |
| Pianificazione dettagliata | Pianificazione dettagliata delle fasi di lavoro, delle sequenze, del personale, dei materiali e dei macchinari | Ritardi, pianificazione irrealistica, supporto tecnico limitato | Tempi di fermo, tempi di lavorazione più lunghi, uso inefficiente delle risorse |
| Disposizione | Gestione delle scorte, degli arrivi e delle uscite, nonché della disponibilità di articoli e componenti | Eccedenze di magazzino, pezzi mancanti, ritardi nella produzione , problemi di consegna | Aumento dei costi di magazzino, immobilizzazione di capitale, acquisti urgenti, penali contrattuali |
| Distribuzione | Utilizzo dei dati dei clienti provenienti dal CRM per un approccio mirato e la gestione delle vendite | Perdite per dispersione, approccio inadeguato, opportunità di vendita mancate | Calo del fatturato, uso inefficiente del budget |
| Acquisti | Approvvigionamento di materiali e componenti | Quantità d’ordine errate, dati di pianificazione mancanti o errati e informazioni sui prezzi | Prezzi di acquisto più alti, ordini urgenti, condizioni sfavorevoli, difficoltà di approvvigionamento |
| Controllo di gestione | Analisi degli indicatori chiave e processo decisionale sulla base dei KPI | Analisi inaffidabili, mancanza di trasparenza | Decisioni sbagliate, investimenti sbagliati, ritardi nella gestione |
Come puoi vedere:
Una scarsa qualità dei dati non causa solo problemi operativi, ma anche enormi difficoltà economiche. In poche parole, costa alla tua azienda soldi veri – ogni giorno.
Quanto siano davvero allarmanti queste conseguenze lo dimostra lo studio internazionale di Forrester “Data Culture and Literacy Survey, 2023”: più di un quarto dei responsabili dei dati e dell’analisi intervistati in tutto il mondo stima che le perdite annuali dovute alla scarsa qualità dei dati superino i 5 milioni di dollari USA. Il 7% riferisce addirittura di danni pari a 25 milioni di dollari USA o più.
Viste queste cifre, è subito chiaro: la gestione dei dati non è un processo che puoi trascurare. Per garantire la tua sostenibilità a lungo termine, devi affrontare questo compito con la serietà necessaria. Cosa puoi fare concretamente, quindi, per integrare in modo duraturo la gestione dei dati anagrafici nella tua routine lavorativa? È semplice: crea una base solida, composta da cinque pilastri.
I 5 pilastri della gestione sostenibile dei dati nell’ERP
I semplici inviti a curare i dati di solito servono a poco. Ci vogliono invece regole chiare e funzioni utili all’interno dei singoli processi, supportate dal sistema ERP. I cinque pilastri seguenti si sono dimostrati efficaci nella pratica.
Daniel Bartetzko, Asseco Solutions
Solo integrando la gestione sistematica dei dati nei tuoi processi potrai affrontare una crisi in qualsiasi momento con analisi precise.
1. Attiva i campi obbligatori e i controlli di plausibilità nell’ERP
Lo strumento migliore per migliorare la qualità dei dati è un sistema ERP. Ad esempio, puoi attivare i campi obbligatori e le regole di plausibilità nel sistema, assicurandoti così che le informazioni importanti vengano inserite in modo affidabile e coerente. In questo modo, l’inserimento diretto dei dati non potrà più risultare incompleto.
Esempio:
Un nuovo articolo può essere approvato solo dopo che il gruppo di prodotti e i parametri di pianificazione sono stati inseriti completamente. In questo modo, l’analisi successiva nel Controlling è attendibile fin dall’inizio.
Ma attenzione:
Ricordati anche di controllare meticolosamente il tuo database esistente. Solo se inserisci i dati mancanti, elimini i duplicati e aggiorni i record obsoleti, la qualità dei tuoi dati, finora scadente, migliorerà in modo duraturo.
2. Nomina i responsabili del trattamento dei dati per ogni settore
Una corretta gestione dei dati anagrafici richiede responsabilità ben definite. I cosiddetti ”data owner” si assicurano, nel proprio ambito di competenza, che i dati rilevanti vengano creati, aggiornati e controllati regolarmente. Inoltre, definiscono gli standard e fungono da referenti per eventuali domande. Senza queste chiare responsabilità, la gestione dei dati rimane un compito collettivo quasi intangibile, che nell’attività quotidiana viene spesso trascurato.
Esempio:
Nella pianificazione del lavoro, i Data Owner si occupano della gestione delle schede di lavoro e dei tempi di attrezzaggio. In questo modo garantiscono che le modifiche provenienti dalla produzione vengano aggiornate tempestivamente nel sistema.
3. Esegui una revisione dei dati ogni trimestre
Anche se sei riuscito a ottenere dati di buona qualità, questo non significa che la situazione rimarrà così in futuro. Soprattutto quando cambiano i processi o si amplia l’assortimento di articoli, errori e incongruenze si insinuano di nuovo in fretta.
Fissare una scadenza regolare per il controllo e la valutazione sistematica dei tuoi dati garantisce quindi che il database venga ripulito periodicamente . Senza una cadenza fissa di questo tipo, col passare del tempo si accumulano duplicati e record obsoleti.
Anche durante la revisione dei dati, il sistema ERP gioca un ruolo fondamentale. Grazie alle analisi è possibile individuare in modo mirato le anomalie e risolverle.
Esempio:
Una volta al trimestre, un team del reparto acquisti verifica se i tempi di rifornimento dei componenti acquistati sono ancora aggiornati!
4. Sfrutta l’automazione e le funzionalità dell’IA
Le moderne soluzioni ERP offrono la possibilità di analizzare automaticamente i dati anagrafici con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, tenendo conto dei relativi dati di movimento, e di segnalare in modo proattivo le modifiche necessarie ai dati anagrafici.
Allo stesso modo, è possibile che il sistema ERP esegua determinate operazioni in modo completamente automatico. Questo ha anche un effetto positivo sull’accettazione da parte degli utenti: spesso i collaboratori accettano molto più volentieri le linee guida sulla gestione dei dati se ciò non comporta per loro uno sforzo aggiuntivo.
Esempio:
Il sistema confronta regolarmente i tempi di riapprovvigionamento e le dimensioni dei lotti nell’acquisto con i dati effettivi relativi agli ordini e alle consegne. Indica in modo ciclico e proattivo quali dati anagrafici dovrebbero essere aggiornati.
5. Organizza un workshop che coinvolga diversi reparti
Molti dipendenti non sanno nemmeno a cosa servano i dati che inseriscono. Di conseguenza, spesso tra il personale manca la consapevolezza delle ripercussioni che questi dati hanno sul resto del processo, e la gestione dei dati anagrafici finisce automaticamente per avere una priorità minore.
A questo punto, un workshop a livello aziendale garantisce la trasparenza necessaria. In questo modo, farai capire a ogni reparto quali conseguenze drastiche comportano per l’organizzazione dati incompleti o errati. Di solito, questa consapevolezza cambia radicalmente il modo in cui viene vista la gestione dei dati.
Esempio:
Nel workshop, il reparto di pianificazione del lavoro si rende conto che i tempi di allestimento mancanti distorcono la pianificazione dettagliata. In futuro, questo reparto presterà sicuramente maggiore attenzione alla gestione dei dati.
Caso pratico:
PALME trae vantaggio da una gestione accurata dei dati nel sistema ERP
Da quando la PALME Duschabtrennungen GmbH usa il sistema ERP APplus, la qualità dei dati è migliorata notevolmente. Mentre nel vecchio sistema non c’era alcun obbligo di aggiornare sistematicamente i dati anagrafici, APplus richiede ora agli utenti di inserire le informazioni esistenti in modo strutturato.
Da un lato, questo comporta per PALME un notevole carico di lavoro in più. Dall’altro, però, l’azienda è ora in grado di ricavare analisi complete e indicatori affidabili dalla soluzione ERP. Questo, a sua volta, permette di prendere decisioni migliori.
Leggi il caso di studio completo
Conclusione: la gestione dei dati richiede processi e responsabilità ben definiti n
La gestione dei dati non è solo una questione di informatica, ma soprattutto una questione di organizzazione, comunicazione e responsabilità in ogni ambito. Richiede un forte radicamento in tutti i processi aziendali. Ciò comprende un’accurata immissione dei dati all’interno dei flussi operativi, così come linee guida chiare e responsabilità ben definite. D’altra parte, la gestione dei dati anagrafici può avere successo solo se comprendi la necessità a tutti i reparti. Solo così i tuoi colleghi saranno disposti a fare quel passo in più insieme a te.
Ricorda sempre: la qualità ottimale dei dati non è affatto una questione secondaria a cui potrai dedicarti in un futuro più o meno lontano. Se non agisci adesso, la prossima crisi potrebbe già mettere a rischio l’esistenza stessa della tua azienda. Non appena il fatturato cala rapidamente, avrai bisogno di un’analisi precisa delle cause, basata su dati anagrafici di alta qualità.
I sistemi ERP forniscono gli strumenti necessari per risolvere il problema della gestione dei dati, ma sono i responsabili dei processi a dare l’impulso decisivo.
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