Perché la tua dashboard non è una decisione: il divario tra BI e analisi che agisce

La maggior parte dei dashboard descrive il passato. Ti dicono quali entrate sono andate nell'ultimo trimestre, quanti biglietti sono arrivati ​​la scorsa settimana, quali regioni sono diminuite. Ciò è utile, ma non è una decisione. La vera differenza tra una dashboard e un'analisi predittiva che agisce è la direzione nel tempo. Una dashboard riporta ciò che è già accaduto e attende che un essere umano lo interpreti, mentre un sistema decisionale prevede ciò che probabilmente accadrà dopo e consiglia o attiva la risposta. Una dashboard indica che il tasso di abbandono è salito all'8%. Un sistema decisionale contrassegna i 40 account che hanno maggiori probabilità di abbandonare questo mese e li indirizza a qualcuno prima che se ne vadano. Uno ti chiede di notare; l'altro ti chiede di agire, o agisce per tuo conto secondo le regole che hai impostato. Se il tuo livello di reporting termina con un grafico che qualcuno deve ricordarsi di aprire, sta descrivendo il passato. Non cambia nulla finché una persona non trasforma quella descrizione in un'azione e, nella maggior parte dei casi, nessuno lo fa.

Qual è la differenza tra una dashboard e l'analisi predittiva?

Una dashboard è descrittiva. Aggrega i dati che hai già in grafici e tabelle in modo che una persona possa vedere cosa è successo. L’analisi predittiva è lungimirante. Utilizza gli stessi dati per stimare cosa probabilmente accadrà dopo, attribuisce una probabilità e collega idealmente tale stima a un'azione.

La distinzione non riguarda l'aspetto dello schermo. Entrambi possono essere lucidati. Riguarda lo scopo dell'output. Una vista descrittiva risponde "cosa è successo?" Un sistema predittivo risponde "cosa dovremmo fare riguardo a ciò che sta arrivando?" Il primo è un record. La seconda è una raccomandazione e talvolta una risposta automatica.

Perché una dashboard da sola non cambia nulla?

Un cruscotto è fermo. Si aggiorna, esegue il rendering e quindi attende che un essere umano lo apra, lo legga correttamente, tragga la giusta conclusione, decida un'azione e la esegua prima che il momento passi. Quella catena ha almeno cinque posti da interrompere, e in una settimana impegnativa la maggior parte di loro lo fa.

I fallimenti più comuni sono quelli silenziosi:

• Nessuno apre il report fino alla revisione mensile, a quel punto il segnale è obsoleto.
• Due persone leggono lo stesso grafico e giungono a conclusioni opposte.
• La persona che individua il problema non è la persona che può risolverlo.
• Il numero è allarmante ma non esiste una soglia concordata su quando agire, quindi tutti aspettano.
• L'azione è ovvia ma compete con altre venti azioni evidenti e perde.

Nessuno di questi è un problema di dati. Sono problemi decisionali. Una dashboard più dettagliata non risolve nessuno di questi problemi, perché il collo di bottiglia non è mai stato l'informazione. Era la distanza tra vedere qualcosa e fare qualcosa. Quella distanza è il punto in cui il valore si disperde.

Come trasformare l'analisi in qualcosa che agisce?

Colmare il divario significa considerare la decisione, non il grafico, come la cosa che stai costruendo. La sequenza pratica è la seguente:

1. Dai un nome alla decisione. Scegli una scelta ripetuta fatta dal tuo team: quale porta a chiamare per primo, quando riordinare le scorte, quali fatture da inseguire. Obiettivi vaghi ("comprendere meglio i nostri clienti") producono dashboard. Decisioni specifiche producono sistemi.
2. Definire l'azione e la soglia. Decidere in anticipo cosa succede a quale livello. "Quando il rischio di abbandono previsto supera il 70%, l'account viene spostato in una coda di conservazione." Un’azione senza soglia è solo una speranza.
3. Aggiungi la previsione. Utilizza modelli storici per stimare il risultato probabile e associare un livello di confidenza. Non è necessario che il preventivo sia perfetto; deve essere migliore dell'impostazione predefinita attuale, che spesso è un'ipotesi o nulla.
4. Instradarlo a una persona o a un processo. L'output dovrebbe arrivare dove avviene il lavoro, come un'attività, un avviso o un elemento in coda, non come una scheda che qualcuno deve ricordarsi di controllare.
5. Misura la decisione, non il modello. Tieni traccia se l'azione è stata intrapresa e se ha modificato il risultato. Un modello con una buona precisione su cui nessuno agisce non ha cambiato nulla.

Questo è il filo conduttore dell'analisi predittiva: trasformare i dati in decisioni: il valore si realizza nel punto di azione, non nel punto di intuizione. Una previsione che finisce in una casella di posta su cui nessuno agisce non vale più della dashboard che ha sostituito.

Quando mai una dashboard è lo strumento giusto?

A volte una dashboard è esattamente ciò di cui hai bisogno e ricorrere alla previsione complicherebbe eccessivamente le cose. I due hanno lavori diversi.

	Cruscotto	Sistema predittivo/decisionale
Alla domanda risponde	Quello che è successo?	Cosa accadrà probabilmente dopo e cosa dovremmo fare?
Direzione nel tempo	Indietro	Avanti
Uscita	Una carta da interpretare	Una raccomandazione o un'azione
Chi agisce	Un essere umano, alla fine	Una persona sollecitata, o il sistema, nel rispetto delle regole
Ideale per	Monitoraggio, audit, consapevolezza situazionale condivisa	Decisioni ripetute e urgenti su larga scala
Modalità di guasto principale	Nessuno agisce di conseguenza	Un'azione sbagliata presa con sicurezza

Per il reporting del consiglio di amministrazione, la conformità e il mantenimento di un team allineato sugli stessi fatti, una dashboard chiara è lo strumento giusto e sufficiente. Le decisioni appartengono ancora alle persone, e questo è appropriato. La tesi a favore di un sistema decisionale è più ristretta: una scelta che ricorre spesso, dove la velocità conta, dove i dati indicano abbastanza chiaramente un valore predefinito sensato e dove un essere umano che controlla ogni istanza rappresenta il collo di bottiglia. Costruire il modello e l'azione che innesca, non solo il grafico, è ciò che offre il nostro lavoro di analisi predittiva.

Il pratico asporto

La prossima volta che chiedi un dashboard, poni una seconda domanda accanto ad esso: quale decisione dovrebbe guidare e cosa succede quando il numero supera il limite? Se puoi rispondere a questa domanda, potresti non aver bisogno di una dashboard. Hai bisogno che l'azione sia collegata. Se non puoi rispondere, un grafico più carino non aiuterà, perché il lavoro non è mai stato quello di vedere i dati. Si trattava di fare qualcosa prima che il momento passasse.