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Il sovraccarico informativo (Data Overload) non è un fenomeno nuovo. Si potrebbe addirittura sostenere che la sua potenziale esistenza sia nata nel momento in cui l'informazione è diventata un elemento critico delle attività umane. Ad esempio, quando le discipline scientifiche hanno iniziato a prendere forma tra il XVII e il XIX secolo, la rapida espansione della conoscenza ha portato a un volume di informazioni sempre più difficile da gestire. Con il tempo, è diventato sempre più arduo per gli individui restare aggiornati su tutti gli sviluppi di ciò che un tempo era genericamente conosciuto come "natural philosophy”. Allo stesso modo, nei settori altamente specializzati, la profondità delle competenze richieste ha reso quasi impossibile per i professionisti rimanere al passo con tutti gli aspetti della propria disciplina. In alcuni casi, persino esperti dello stesso campo possono faticare a comprendere certe sottoaree. Questa sfida è stata ampiamente riconosciuta in vari ambiti, tra cui controllo di gestione, sistemi informativi, e operations management, evidenziando la crescente necessità di strategie efficaci di gestione delle informazioni.

Basandosi su questa problematica più ampia, la gestione delle operations affronta una questione particolarmente complessa: trovare un equilibrio tra i benefici della condivisione delle informazioni e i rischi associati a un eccessivo scambio di dati. Per quanto riguarda il primo aspetto, la condivisione delle informazioni è ampiamente riconosciuta come un elemento cruciale per una gestione efficace della supply chain, facilitando il coordinamento e migliorando il processo decisionale. La ricerca evidenzia il suo ruolo critico nell'ottenere un vantaggio competitivo, soprattutto migliorando la visibilità della supply chain. Grazie a informazioni in tempo reale su variabili chiave come tassi di produzione, livelli di inventario e programmi di consegna, i soggetti della supply chain possono monitorare materie prime, componenti e prodotti finiti in diversi punti, tra cui impianti di produzione, terminal portuali, magazzini e rotte di transito. Questo livello di trasparenza consente alle aziende di rilevare tempestivamente le interruzioni, minimizzarne l'impatto e migliorare l'efficienza operativa complessiva.

Tuttavia, la condivisione delle informazioni da sola non garantisce automaticamente un miglioramento delle prestazioni della supply chain. La sua efficacia dipende in gran parte dalla qualità delle informazioni scambiate. Studi condotti da Saxena & Lamest sottolineano questo problema, evidenziando che, nonostante gli ingenti investimenti nei sistemi ICT, molte organizzazioni non riescono a ottenere i miglioramenti sperati nelle performance della supply chain. Questo problema suggerisce che investire nella raccolta e nella diffusione dei dati non porta automaticamente a migliori risultati. È invece essenziale identificare quali specifiche tipologie di informazioni dovrebbero essere condivisi e come questi contribuiscano all'ottimizzazione della progettazione e della gestione della supply chain. Un approccio ben strutturato alla gestione delle informazioni garantisce che i dati rilevanti, accurati e tempestivi vengano utilizzati in modo efficace, supportando così un miglior processo decisionale e una maggiore efficienza operativa lungo l'intera supply chain.

Purtroppo, questa problematica colpisce le supply chain odierne, con problemi di qualità dei dati che spesso si manifestano come sovraccarico/overload di informazioni. Da un lato, le aziende hanno ora accesso senza precedenti a informazioni dettagliate su fornitori, clienti e operations interne, aumentando la visibilità e permettendo di identificare modelli e trend nascosti, migliorando i processi di demand forecasting e supply planning. La ricerca indica che le organizzazioni che sfruttano l'analisi dei big data possono ottenere notevoli guadagni in termini di efficienza, con studi che evidenziano benefici come riduzioni dei livelli di inventario del 15-20% e costi della supply chain abbattuti del 5-10%. Aziende leader come Facebook, Google, Amazon e Walmart hanno dimostrato il potere trasformativo dei dati, sfruttando le informazioni sui consumatori per perfezionare le strategie di marketing e incrementare il successo economico e finanziario. Anche le imprese di medie dimensioni stanno riconoscendo il valore delle decisioni basate sui dati e cercano di stabilire modelli di best practice per filtrare i dati irrilevanti mantenendo le informazioni critiche per la gestione della supply chain. Stiamo assistendo oggi a una moltitudine di soluzioni integrate che consolidano dati provenienti da diversi sistemi, tra cui enterprise resource planning (ERP), transportation e warehouse management e reportistica finanziaria. Inoltre, queste soluzioni incorporano dati di fornitori, di contract manufacturing organization (CMO) e 3PL, oltre a dati non strutturati estratti da email, piattaforme di messaggistica istantanea e applicazioni intranet aziendali.

Tuttavia, l’abbondanza di big data rischia di trasformare un eccesso di informazioni in un ostacolo piuttosto che in un vantaggio, potenzialmente paralizzando le operations della supply chain. Indagini recenti hanno evidenziato che molte aziende sono riluttanti ad adottare strumenti avanzati di analisi o hanno difficoltà a sfruttare appieno la tecnologia. Il problema non è la mancanza di consapevolezza di questi strumenti o del loro potenziale impatto; la maggior parte degli utenti finali ne è ben informata. Piuttosto, la difficoltà sta nell’elaborare e integrare efficacemente i dati in tutta l’organizzazione, assicurandosi che siano applicati in modo da apportare reali benefici alla gestione della supply chain. Un’indagine di Accenture sottolinea questa sfida: solo un’azienda su cinque si dichiara “molto soddisfatta” dei ritorni sugli investimenti in analisi dei dati, il che rappresenta un risultato piuttosto deludente. Questo problema non dipende dalla mancanza di impegno, dato che due terzi delle aziende hanno nominato un Chief Data Officer negli ultimi 18 mesi per supervisionare la gestione dei dati e l’analisi. Inoltre, il 71% di coloro che non hanno ancora una figura simile prevede di introdurla a breve, sottolineando l’importanza della governance dei dati e dell’analisi strategica per migliorare i risultati aziendali.

AFFRONTARE LA SFIDA

Avere una Chiara Comprensione dei Propri Veri Obiettivi

Riconoscendo che un miglioramento del servizio – riflesso in processi innovativi e più efficienti – richiede un'espansione degli input di dati, la capacità di gestire efficacemente questi dati diventa una priorità fondamentale. Un primo passo cruciale è concentrarsi sugli indicatori chiave di performance (KPI) che si allineano con gli obiettivi principali di tutti gli stakeholder all'interno della catena di approvvigionamento. Concentrandosi su ciò che conta davvero, le organizzazioni possono filtrare i dati non necessari, trasformando le informazioni in uno strumento di analisi piuttosto che in una fonte di complessità.

Tuttavia, la selezione dei KPI più pertinenti non è sempre un compito semplice. Spesso emerge la tendenza a misurare tutto, il che può portare al monitoraggio di un numero eccessivo di metriche, distogliendo l'attenzione da quelle che realmente influenzano le prestazioni. Le parti interessate dovrebbero quindi assicurarsi che i KPI stabiliti siano direttamente collegati agli obiettivi generali della catena di approvvigionamento. Per raggiungere questo obiettivo, è utile porsi la domanda: Quali sono i risultati critici che la supply chain, nel suo complesso, cerca di ottenere?

Ad esempio, in una supply chain farmaceutica in cui l'obiettivo primario è garantire la consegna tempestiva e sicura dei farmaci, metriche chiave come i tassi di evasione degli ordini, la conformità normativa, la resilienza della catena di approvvigionamento e l'accuratezza dell'inventario diventano indispensabili.

Un altro aspetto essenziale è garantire che i KPI stabiliti siano sia attuabili che misurabili. Un KPI efficace è più di un semplice numero: deve guidare le decisioni e orientare le azioni. Se una metrica non fornisce chiare indicazioni sui passi successivi necessari per gli stakeholder della supply chain, la sua rilevanza dovrebbe essere riconsiderata. Inoltre, è cruciale mantenere un insieme mirato di KPI. Snellire le metriche migliora la chiarezza, permettendo alle organizzazioni di concentrarsi sugli elementi più incisivi per migliorare le prestazioni e l'efficienza.

Stabilire un Reporting Efficace

Una volta stabiliti i KPI, il passo successivo è sviluppare un quadro di reporting semplificato che soddisfi le esigenze degli stakeholder. Invece di lasciarsi sopraffare dal volume di metriche, le organizzazioni dovrebbero adottare un approccio strutturato che dia priorità agli indicatori più essenziali. Un quadro ampiamente riconosciuto che facilita questo processo è la Balanced Scorecard (BSC).

La BSC consente alle organizzazioni di allineare le metriche di performance con gli obiettivi strategici attraverso quattro prospettive chiave dell’organizzazione: finanziaria, del cliente, dei processi interni e di innovazione e apprendimento. Questo approccio globale garantisce che il reporting si estenda oltre le metriche finanziarie tradizionali per includere altri fattori critici che guidano il successo a lungo termine. Espandendo l'attenzione, gli attori della supply chain possono valutare non solo i risultati finanziari immediati, ma anche i fattori sottostanti che determinano prestazioni sostenibili e resilienza complessiva della catena di approvvigionamento.

In pratica, la BSC incoraggia le entità della catena di approvvigionamento a mantenere una valutazione equilibrata dei KPI in diverse aree, favorendo un approccio bilanciato alla misurazione delle prestazioni. Tuttavia, è importante riconoscere che ciascuna delle quattro prospettive della BSC comprende molteplici metriche. Per evitare la dispersione dell'attenzione, le organizzazioni dovrebbero concordare un numero selezionato di KPI chiave all'interno di ogni categoria, assicurando l'allineamento con gli obiettivi generali della supply chain e gli obiettivi strategici. Questo approccio mirato migliora la chiarezza, supporta decisioni informate e, in definitiva, rafforza le prestazioni della catena di approvvigionamento.

Sfruttare Strumenti, Tecniche e Tecnologie

Un ulteriore approccio, anche se non esaustivo delle soluzioni disponibili, consiste nello sfruttare una combinazione di strumenti, tecniche e tecnologie per gestire efficacemente il crescente volume di dati: tra questi l’IA (intelligenza artificiale) e algoritmi di machine learning che aiutano a snellire enormi quantità di dati identificando schemi rilevanti ed estraendo approfondimenti significativi, riducendo così il rischio di sovraccarico informativo.

L’utilizzo di tali sistemi avanzati permette di selezionare con estrema facilità informazioni e dati rilevanti oltre a formulare delle raccomandazioni e azioni più pertinenti: questo ultimo ruolo si è dimostrato fondamentale e molto efficace nel migliorare i processi decisionali nella gestione della supply chain. Infatti tali sistemi analizzano dati storici, preferenze degli utenti e fattori contestuali per suggerire gli approfondimenti o le azioni più pertinenti. Ad esempio, possono essere di gran supporto ad un team di procurement sia  raccomandando  i fornitori più cost-effective che segnalando potenziali interruzioni nelle forniture. Allo stesso modo, strumenti di analisi predittiva, che si basano su tecniche di apprendimento automatico, possono assistere nella previsione della domanda adattando le raccomandazioni alle tendenze di mercato in tempo reale e ai comportamenti di acquisto passati.

Integrando queste tecnologie avanzate, le organizzazioni possono affinare le loro strategie di gestione dei dati, garantendo che il vasto afflusso di informazioni si trasformi in approfondimenti attuabili piuttosto che in un onere operativo. L'obiettivo finale è creare un quadro strutturato che allinei le capacità tecnologiche con gli obiettivi aziendali, consentendo decisioni più efficienti e informate.

Sulla base delle soluzioni sopra descritte, diventa evidente che il vero potere dei dati non risiede nella loro quantità, ma nella capacità di estrarre approfondimenti significativi che guidano l'azione. Tentare di monitorare ogni punto dati disponibile non è un approccio prudente, poiché rischia di distogliere l'attenzione dalle metriche chiave che migliorano le prestazioni e favoriscono la crescita. Anziché ottenere chiarezza, le organizzazioni potrebbero trovarsi sopraffatte dalla complessità e dall'incertezza. Inoltre, gestire efficacemente queste sfide richiede il riconoscimento che ogni supply chain opera in un contesto unico, il che significa che le strategie di utilizzo dei dati devono essere personalizzate di conseguenza. Un approccio strategico ben strutturato, in linea con le esigenze specifiche e gli obiettivi a lungo termine delle parti interessate, è essenziale. Affrontando proattivamente queste complessità, le supply chain possono sbloccare il pieno potenziale dei big data, migliorando il processo decisionale e l'efficienza operativa.

References

Saxena, D., & Lamest, M. (2018). Information overload and coping strategies in the big data context: Evidence from the hospitality sector. Journal of Information Science, https://dx.doi.org/10.1177/0165551517693712.

Shahrzadi, L., Mansouri, A., Alavi, M., & Shabani, A. (2024). Causes, consequences, and strategies to deal with information overload: a scoping review. International Journal of Information Management Data Insights.