Che cos'è un'analisi del gap di dati?
Un'analisi del gap di dati determina le lacune esistenti in una qualsiasi delle numerose metriche che indicano il rendimento di un'azienda in un'area specifica. Questo tipo di analisi viene spesso condotto allo scopo non solo di esaminare le lacune, ma anche di rimuoverle migliorando la raccolta dei dati. Le lacune nei dati, indicate anche come lacune nella percezione, possono coprire qualsiasi area delle prestazioni aziendali nella produzione o nei servizi forniti ai clienti. In un'analisi del gap di dati, manager o consulenti cercano di migliorare le prestazioni attuali colmando le lacune nel modo in cui i dati vengono raccolti. Determinare quali lacune da misurare è spesso impegnativo, poiché le metriche aziendali sono generalmente intrecciate e correlate.
I dati statistici e di prestazione relativi a una vasta gamma di attività commerciali vengono spesso raccolti dai gestori. Questi dati possono essere utilizzati per quantificare le prestazioni aziendali in una o più aree particolari. I manager utilizzano le informazioni di un'analisi del gap di dati per apportare modifiche alla produzione o alla fornitura di servizi per raggiungere una maggiore efficienza.
Il focus principale nell'analisi del gap di dati è sull'elaborazione di procedure per acquisire dati in una particolare area in futuro, non sulla revisione dei dati storici. In sostanza, il principio di funzionamento generalmente al lavoro è che ciò che non è stato misurato può essere il luogo ideale per tagliare i rifiuti e aumentare la produttività. Fino a quando non si verifica un'analisi del gap di dati, il livello effettivo di efficienza rimane sconosciuto.
Le lacune nella raccolta dei dati di un'organizzazione riducono i feedback manager che in genere utilizzano per misurare le prestazioni in una determinata area. Ad esempio, i manager potrebbero voler sapere quanti clienti ritornano con un reclamo su un determinato prodotto entro un determinato intervallo di tempo. Se nessuno ha seguito questi dati, l'azienda potrebbe non conoscere l'effettivo livello di soddisfazione del cliente. Inoltre, i problemi con un determinato prodotto possono essere più numerosi di quanto un'impresa si renda conto perché tali dati non vengono comunicati a coloro che sono in grado di affrontare il motivo della carenza.
Le recensioni dei dati raccolti vengono generalmente condotte per individuare le lacune, le aree in cui mancano i dati. Il passaggio successivo è in genere quello di determinare quali metriche devono essere acquisite al fine di colmare tali lacune. Questo passaggio implica spesso porre domande esplorative, quindi prendere le risposte e istituire una serie di azioni per acquisire quei dati. Il processo di scoperta di una lacuna nei dati può essere impegnativo, poiché spesso è difficile per le persone immaginare quali domande non vengano poste. Questo è il motivo per cui la maggior parte dell'analisi del gap di dati inizia innanzitutto determinando quali capacità predittive dovrebbero idealmente essere introdotte in una particolare operazione.