Lezione gratuita dal corso Data Monetization
Alla fine come mai dobbiamo essere dreaming? Qual è il motivo per cui dobbiamo realmente sbatterci così tanto e a stare dietro al mondo dei dati, utilizzarli per compiere delle scelte, eccetera eccetera? Beh, diciamo che ci sono vari motivi.
Ve ne racconto qualcuno.
Questo è come siete voi visti da fuori.
Mettiamola così.
In questo grafico vedete sull'asse delle X, il tempo sull'asse delle Y, la velocità del cambiamento.
Diciamo che rappresentate nelle linee ci sono la linea rossa, siete voi la vostra organizzazione, La linea azzurra sono in questo caso le tecnologie esponenziali, le tecnologie al di fuori della vostra organizzazione, ma potrebbe essere qualunque cosa che stia fuori dalla vostra competenza di scelta fuori dalla vostra organizzazione.
Come vedete ogni volta che fate una scelta e quindi scegliete di non lo so introdurre in azienda nuovo tool nuovo software.
Oppure scegliete di provare a sviluppare un nuovo business model e mettere in pratica un nuovo business model in azienda, oppure scegliete di seguire un'innovazione piuttosto che un altro.
Insomma, ogni volta che andate a compiere una scelta, il cambiamento successivo per implementare quella scelta per prendere quelle che sono le conseguenze di quella scelta è avviene in maniera logaritmica avviene in maniera lenta, mentre al di fuori di voi, al di fuori della vostra organizzazione, il resto del mondo relativo a quella scelta cambia in maniera esponenziale.
Vedete che è proprio divergente nella slide Questo vi chiarisce, secondo me, in maniera molto semplice, il rischio della decisi di ogni decisione che prendete.
Ogni volta che prendete una decisione, vi prendete tutta quella marea di colorata di blu lì in mezzo c'è l'area di rischio.
Ogni volta che fate una scelta o andate a prendervi quel rischio non è impossibile non prendersela così.
Anche è impossibile non scegliere.
Ok, diciamo che per parafrasare il pollice, avreste più Max a rischio TAC.
Okay? Ogni volta che fate un passo a livello personale a livello di organizzazione, vi state anche prendendo un rischio.
Questo è una cosa anche banale da dire.
Però è la partenza giusta per capire il perché essere data driven.
Perché? Perché se noi accettiamo che in ogni scelta che facciamo c'e' un rischio forte, uno dei modi migliori, forse il modo migliore per quanto mi riguarda, per ridurre al massimo quel rischio è utilizzare i dati.
Non non non lo elimini il rischio, ma lo puoi ridurre fortemente.
Questo è uno, diciamo degli esempi di che cosa vuol dire facing the risk cosa vuol dire affrontare il rischio? Questo é il caso di Kodak, come potete intuire dalla slide, è un caso di studio famoso e diciamo che col senno di poi è facile no? Andare a guardare il caso di coda che dire Vabbè, hanno sbagliato le scelte.
Diciamo che è uno dei casi più eclatanti di scelte fatte in maniera erronea, non affidandosi completamente a quello che invece i dati gli stavano chiarendo.
Tenete conto che cosa che aveva anche della intellectual property seria a proposito di del mondo digitale hanno proprio scelto di non seguire bene il mondo digitale.
Ci sono alcuni grafici sul fallimento della coda che mostrano bene quanto Fujifilm, per esempio, invece avesse abbracciato molto di più il mondo digitale e il mondo.
Diciamo delle innovazioni legate al digitale rispetto alla coda.
Questo grafico vi chiarisce quanto poco ci voglia, insomma, a mandare tutto a monte no, con una scelta sbagliata e vi chiarisce quindi il forte rischio che dietro ad ogni scelta ora, con questo forte rischio, non vi potete permettere di non cercare di ridurlo.
Ok, diciamo che da un film che mi sta molto a cuore che Moneyball Ho preso la citazione ad Hector dai che è molto chiaramente darwiniana che vi dissi che in questo momento di estremo cambiamento rapido, estremi cambiamenti legati alla digital transformation, nell'innovazione, eccetera non vi potete permettere di stare fermi, vi dovete adattare.
La pandemia ce l'ha chiarito in maniera no incontrovertibile che bisogna muoversi, quindi non potete stare fermi, dovete muovervi per muovervi, dovete fare delle scelte.
Per ogni scelta che fate.
Vi dovete accettare di prendere un rischio e a quel punto io vi dico cercate di utilizzare i dati per ridurre quel rischio.
Nessuno è bike to fail, non c' è un'organizzazione too big to fail, quindi così grossa che non può fallire neanche quelle che vi potete immaginare.
Le le più grosse di tutte.
No? Immaginatevi Facebook, Alphabet, Amazon non c' è nessuno too big to fail.
Lo sanno benissimo anche loro.
E infatti no, tu non fai eccezione.
Ricordati questo e ricordati che se data-driven vuol dire di fatto accettare il rischio che ci dietro ad ogni scelta e provare a farsi guidare dei dati per ridurre al massimo questo rischio
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