Quando i dati aiutano davvero a lavorare meglio

Oggi tutte le organizzazioni raccolgono dati. I sistemi sono più potenti, le piattaforme più accessibili, le dashboard sempre accese. Eppure, nel lavoro quotidiano, molte decisioni restano lente, confuse o difensive. Il paradosso è evidente: più numeri disponibili, meno chiarezza operativa. Questo accade perché il valore dei dati non nasce nel momento in cui vengono raccolti, ma quando riescono a modificare una decisione concreta. Senza quel passaggio, restano solo informazioni ordinate, non strumenti di lavoro migliori.

Avere dati non significa usarli bene

Raccogliere dati è diventato semplice. Sensori, software gestionali, CRM e strumenti di analytics producono flussi continui di informazioni. Usarli correttamente, invece, è diventato più difficile. Molte organizzazioni misurano tutto senza sapere davvero perché.

La teoria della data quality lo chiarisce bene: un dato non è “buono” in senso assoluto, ma solo se è adatto allo scopo. La qualità dipende dall’uso decisionale previsto, non dalla precisione tecnica in sé.

Dal punto di vista di chi prende decisioni, un dato può essere accurato ma inutile, oppure imperfetto ma decisivo. Quando manca il collegamento con la scelta da compiere, la misurazione diventa un’attività autoreferenziale che consuma tempo senza migliorare il lavoro.

Senza data literacy, i numeri diventano narrazione

La data literacy non è una competenza puramente tecnica. È la capacità di comprendere, interpretare e comunicare i dati nel loro contesto. Riguarda manager, team operativi e decisori, non solo analisti.

In assenza di questa competenza accadono due fenomeni opposti ma ugualmente problematici: i dati vengono trattati come verità oggettive indiscutibili, oppure ignorati perché percepiti come troppo complessi.

In entrambi i casi il problema è lo stesso. I dati non parlano da soli. Qualcuno li seleziona, li aggrega e li interpreta. Senza consapevolezza di questo passaggio, i numeri diventano una forma sofisticata di narrazione, capace di giustificare decisioni già prese più che di migliorarle davvero.

Quando i dati migliorano davvero il lavoro

I dati iniziano a funzionare solo in condizioni precise.

Prima di tutto devono rispondere a una domanda decisionale chiara: chi deve decidere, cosa deve scegliere e in quale momento. Senza questa domanda, qualsiasi analisi è rumore ben organizzato.

Devono poi essere pochi ma rilevanti. Il loro compito non è descrivere la realtà in modo completo, ma ridurre l’incertezza su una scelta concreta. Più indicatori non significano automaticamente più chiarezza.

Conta anche il timing. Un dato accurato ma in ritardo non aiuta il lavoro operativo. Le decisioni avvengono in finestre temporali precise e un’informazione che arriva fuori tempo perde valore.

Infine, i dati aiutano solo quando sono collegati a un’azione. Se non cambia alcun comportamento, non si tratta di insight ma di reporting.

Quando invece i dati diventano un ostacolo

L’effetto opposto è molto comune. Il primo rischio è l’information overload. Un eccesso di informazioni peggiora la qualità decisionale, aumenta lo stress cognitivo e allunga i tempi di risposta.

A questo si aggiunge la paralisi decisionale. Il continuo bisogno di “un dato in più” diventa una forma socialmente accettabile di rinvio. Le decisioni slittano, la responsabilità si frammenta e l’organizzazione resta sospesa in attesa di una certezza che non arriverà mai.

In questi casi i dati non riducono l’incertezza. La rendono semplicemente più visibile.

Quando le metriche distorcono il comportamento

Non tutte le misure sono neutre. Esistono meccanismi noti che spiegano perché alcune metriche finiscono per peggiorare il lavoro.

La Goodhart’s Law afferma che quando una misura diventa un obiettivo, smette di essere una buona misura. La Campbell’s Law aggiunge che più una metrica è usata per decisioni ad alta posta, più tende a corrompere il processo che dovrebbe misurare.

Gli esempi sono frequenti: nei call center il tempo medio di gestione riduce la qualità del servizio; nelle vendite il volume spinge a sacrificare la marginalità; nel customer support i ticket chiusi diventano più importanti dei problemi risolti.

In questi casi la metrica non guida il miglioramento. Lo distorce.

Dashboard overload e data fatigue

Molte organizzazioni soffrono di dashboard overload. Decine di cruscotti, spesso costruiti per esigenze di reporting formale, vengono consultati ma raramente usati per decidere.

Il risultato è la cosiddetta data fatigue: stanchezza cognitiva, perdita di attenzione e progressiva disconnessione tra numeri e azione. Quando tutto è misurato, nulla appare davvero prioritario.

Il ruolo delle competenze tecniche e interpretative

Il problema raramente è lo strumento. Le piattaforme funzionano. Il nodo critico è il collegamento tra obiettivi di business, processi operativi, dati disponibili e adozione reale.

Molti progetti di analytics falliscono perché producono report, non cambiamenti. L’ostacolo principale non è tecnologico ma organizzativo: mancano responsabilità chiare, integrazione nei processi e ownership delle decisioni.

Senza questo legame, l’analisi resta ai margini del lavoro quotidiano.

Il ruolo dei consulenti IT

In molte organizzazioni il problema non è la mancanza di strumenti, ma la difficoltà nel collegare dati, processi e obiettivi reali. In questi casi il supporto di figure esterne può aiutare a fare ordine, soprattutto quando serve tradurre esigenze operative in soluzioni tecniche e sostenere l’adozione nel lavoro quotidiano. Professionisti come Stefano Chermaz, consulente IT operano spesso su questo confine: non per produrre più dati, ma per rendere quelli già disponibili comprensibili, governati e realmente utilizzabili nelle decisioni di tutti i giorni.

Dai dati all’azione: il passaggio più difficile

Molte aziende sono ricche di insight ma povere di azione. È il problema della last-mile analytics: il valore si perde tra l’analisi e l’uso concreto.

Superarlo richiede tre elementi fondamentali: ownership chiara delle decisioni, collegamento esplicito tra dato e leva operativa e feedback loop che misurino gli effetti delle scelte. Senza questo ciclo, l’analisi resta teorica e il lavoro non cambia.

Dal modello al lavoro reale: il deployment

I dati aiutano solo se arrivano fino al lavoro quotidiano. Non basta comprendere il business, analizzare i dati o costruire modelli. Il valore nasce nel deployment, quando le informazioni entrano nei processi operativi e supportano decisioni reali.

Se restano confinati nei report, non fanno parte del lavoro vero.

Lavorare meglio non significa lavorare con più numeri

Ogni dato dovrebbe rispondere a tre domande essenziali.

È adatto allo scopo decisionale?
Rischia di generare comportamenti distorti?
Porta a un’azione concreta?

Se anche una sola risposta è negativa, probabilmente quel dato è rumore, non valore.

I dati non sono il fine. Sono uno strumento per ridurre l’incertezza. Se non cambiano una decisione, non migliorano il lavoro. A volte la scelta più strategica non è raccoglierne di più, ma imparare a decidere meglio con quelli che già abbiamo.