La rivoluzione digitale in cui siamo immersi è una rivoluzione permanente. Viviamo in un’epoca in cui la capacità di rispondere rapidamente, quasi immediatamente, ai cambiamenti è diventata un requisito imprescindibile per ogni azienda (e diremmo anche per ogni lavoratore).  
In questo contesto, i dati sono la risorsa più preziosa e strategica: rappresentano il nuovo capitale (“il nuovo petrolio”, come si sente spesso dire) su cui costruire l’efficienza operativa, l’innovazione e la competitività. 

Nel campo dell’IT Service Management (ITSM), il valore dei dati è ancora più evidente: è grazie agli insight in tempo reale che le organizzazioni possono prendere decisioni proattive, ottimizzare i servizi e prevenire gli incidenti.  

Attenzione, però! Non basta raccogliere il maggior numero di informazioni possibile: bisogna trasformarle in Actionable Data, ovvero dati pronti per guidare azioni immediate e concrete. 

Ed è su questo punto, nello specifico, che abbiamo imperniato il proseguo di questo articolo: non l’ennesimo contributo sull’importanza astratta dei cosiddetti “Big Data”, ma un percorso molto pratico che parte dai vantaggi degli Actionable Data, per poi soffermarsi sul loro impatto nell’ITSM, con le relative sfide da affrontare. 

Dai semplici dati agli Actionable Data 

I comparti IT di qualsiasi tipo di azienda raccolgono ogni giorno enormi quantità di informazioni: ticket di supporto, metriche di performance, log di sistema, feedback utente; e molto altro ancora. Una mole enorme di dati grezzi…che però servono a poco se non vengono “raffinati”. La vera sfida consiste nel rendere queste informazioni immediatamente leggibili, organizzarle e contestualizzarli. Solo in questo modo dai dati si può estrarre valore e quindi vantaggio competitivo. 

Per dirla in altro modo: Avere degli actionable data nell’ITSM significa disporre di dati elaborati e “profondi”, che supportano la presa di decisioni operative e strategiche con la massima efficacia e nei tempi più rapidi possibili. 

Nella pratica, un utilizzo intelligente dei dati permette di: 

• Passare da una gestione reattiva a una proattiva degli incidenti. 
• Ottimizzare l’impiego delle risorse e migliorare i flussi di lavoro 
• Ridurre drasticamente i tempi di inattività. 
• Migliorare l’esperienza utente attraverso interventi mirati e predittivi. 
• Supportare il miglioramento continuo e l’innovazione su misura delle proprie specifiche esigenze. 

E su questi vantaggi torniamo in maniera più approfondita nel paragrafo qui di seguito. 

I principali vantaggi dell’Actionable Data nell’ITSM 

Dall’informazione all’azione: è ciò che accade con la svolta degli Actionable Data nell’ITSM. Poco sopra abbiamo elencato alcuni dei vantaggi che derivano dal loro sfruttamento; qui di seguito li approfondiamo, raggruppandoli in quelli che ci paiono i tre nuclei più importanti.  

Da una gestione reattiva a una proattiva 

L’analisi in tempo reale consente di identificare trend, anomalie e segnali deboli che, se colti per tempo, permettono di intervenire prima che si manifestino problemi gravi.  

Soluzioni come EV Observe di EasyVista, ad esempio, permettono di analizzare dati in tempo reale e di attivare alert predittivi. 

Insomma, si tratta del vecchio (e sempre valido) adagio: prevenire è meglio che curare. 
Tradotta in termini più contemporanei: passare da una gestione reattiva a un approccio proattivo che punta a rendere anti-fragile l’infrastruttura IT e a minimizzare l’impatto degli incidenti sul business. 

Anzi, spingendo fino in fondo il ragionamento, un buon sfruttamento dei dati riduce in maniera significativa il numero stesso degli incidenti critici. 

Ottimizzazione dei servizi 

Naturalmente, non si tratta solo di gestione degli incidenti. Attraverso una corretta interpretazione dei dati, è possibile individuare colli di bottiglia, inefficienze e aree di miglioramento nei normali workflow IT.  
È come avere una fotografia ad altissima definizione di tutto ciò che accade in azienda; una fotografia che evolve di attimo in attimo. Ed è questo il punto di partenza imprescindibile per perfezionare i processi, ottimizzare l’impiego delle risorse, ridurre i tempi di inattività. 

Il risultato finale? 
L’aumento della produttività e la contemporanea riduzione dei costi operativi. 

Anche in questo caso, un esempio pratico: un prodotto come EV Service Manager aiuta a ottimizzare i processi di gestione delle richieste, migliorando l’efficienza e riducendo in maniera significativa il time-to-resolution. 

È un prodotto che sfrutta la potenza dei sistemi di Intelligenza Artificiale; e questo ci porta direttamente al prossimo punto, relativo all’automazione. 

L’automazione come innesco di un miglioramento continuo 

I dati sono il punto di partenza, ma anche il punto di arrivo. Sono la base su cui testare, correggere e affinare processi e strategie. 
Di conseguenza, monitorando costantemente KPI e metriche operative, le organizzazioni possono innescare la spirale virtuosa del miglioramento continuo ai propri servizi IT.  

E non c’è miglioramento continuo senza automazione: i due versanti non possono che rinforzarsi a vicenda; anzi, ormai si può dire che l’uno ha senso solo in relazione all’altra. Tutto ciò è valido nel grande, sulla macro-struttura IT, ma anche nel piccolo, sui singoli processi..  
Un esempio semplice e molto comune? 
Nei sistemi di Customer Service, a partire dall’analisi dei ticket storici, si possono creare regole per gestire in maniera automatizzata problemi ricorrenti. 

Ecco, con un caso pratico e assolutamente quotidiano, la differenza tra semplici dati e actionable Data. E a questo punto, qui di seguito, siamo pronti a isolarne le caratteristiche chiave. 

Le caratteristiche chiave degli actionable data 

Abbiamo aperto questo blogpost portando subito l’attenzione sulla differenza tra semplici dati e Actionable Data. Bisogna comunque essere lucidi: è impossibile tracciare una netta linea rossa tra gli uni e gli altri. 
Quello che di certo si può fare, però, è individuare alcune caratteristiche che rendono i dati, appunto, “actionable”. 
Qui di seguito ne prendiamo in analisi 5, scegliendo quelle che ci paiono più decisive:  
 
1. Tempestività 

Nell’ITSM la velocità è cruciale. I dati devono essere raccolti, analizzati e messi a disposizione quasi in tempo reale per avere un reale valore operativo. Solo dati aggiornati consentono di intervenire con decisioni rapide su criticità emergenti, evitando escalation che potrebbero compromettere la qualità del servizio. 

2. Rilevanza 

Non tutti i dati raccolti sono davvero utili. E l’utilità non si misura in astratt. L’actionable data, dunque, è sempre strettamente collegato agli obiettivi aziendali e ai KPI definiti. Occorre selezionare, tra la massa di informazioni disponibili, quelle davvero significative per il contesto ITSM specifico, filtrando il rumore di fondo. 
Tutto questo, inoltre, dev’essere fatto in maniera largamente automatizzata; altrimenti si trasforma in un lavoro immane e insostenibile da tutti i punti di vista. 

3. Accuratezza 

La qualità del dato è fondamentale: errori, incompletezze o imprecisioni possono generare decisioni sbagliate e aggravare le problematiche anziché risolverle. È quindi essenziale adottare pratiche di data governance rigorose, per garantire l’affidabilità delle informazioni su cui si basano le strategie IT. Anche in questo caso, molto dipende dagli obiettivi della singola azienda, dai KPI, dal panorama in cui si muove. 

4. Chiarezza e leggibilità 

I dati devono essere utili agli umani. Quindi devono essere presentati in modo chiaro e facilmente interpretabile dai team operativi. Visualizzazioni efficaci, dashboard intuitive e report sintetici aiutano a rendere il dato immediatamente utilizzabile, riducendo il tempo necessario per l’analisi e gli interventi. 

5. Contestualizzazione 

Un dato ha senso solo all’interno di una cornice. Per diventare realmente “actionable”, deve essere inserito in un contesto più ampio: correlato a trend storici, integrato con altri indicatori, interpretato alla luce dei processi di business, ma anche del determinato comparto produttivo in cui la company si situa. Solo così può guidare scelte realmente efficaci. 

Le sfide per ottenere actionable data nell’ITSM 

Anche se il potenziale dei dati è enorme, esistono diverse sfide pratiche che le company devono affrontare.  
Tra queste: 

Silos informativi.  
Quando i dati sono distribuiti in sistemi separati che non comunicano tra loro, diventa difficile avere una visione completa e integrata dei processi IT. Superare i silos richiede strategie di integrazione delle informazioni, piattaforme unificate e politiche di gestione che favoriscano la condivisione e la trasparenza. 

Mancanza di competenze analitiche. 
La disponibilità dei dati non basta: servono competenze specifiche per analizzarli, interpretarli e trasformarli in azioni concrete. Serve, insomma, il valore aggiunto del capitale umano. Investire in formazione analitica e, dove necessario, integrare figure specializzate come data analyst o data scientist diventa una priorità per ogni team IT moderno. 

Sistemi legacy. 
Molte organizzazioni si trovano ancora vincolate a sistemi legacy che non supportano nativamente l’integrazione con strumenti di analisi avanzata. Questo limita l’accessibilità ai dati e la loro valorizzazione.  
In fondo, è un normalissimo e umanissimo problema di abitudine e resistenza al cambiamento: “si è sempre fatto così, perché cambiare?”. 
La risposta sta nel fatto che è il mondo intorno che continua a cambiare; e stare fermi equivale a perdere terreno. 

Conclusioni 

Viviamo un’epoca di trasformazione digitale permanente. In questo scenario, l’analisi dei dati è il motore della competitività IT. Investire su sistemi di raccolta, analisi e azione basati su actionable datanon è più un’opzione, ma una necessità assoluta per chi vuole puntare all’efficienza, alla proattività e al miglioramento continuo di tutti i processi IT. 

FAQ  

Che cosa si intende per Actionable Data nell’ambito dell’ITSM? 
Si tratta di dati analizzati e contestualizzati che permettono di prendere decisioni immediate e informate per migliorare la gestione dei servizi IT. 

Quali sono i benefici principali dell’uso degli actionable data? 
Tra i principali benefici troviamo: decision-making più rapido e proattivo, ottimizzazione dei processi, riduzione degli incidenti e miglioramento della customer experience. 

Quali sono le sfide più comuni per ottenerli? 
Il superamento di silos informativi, la mancanza di competenze analitiche nei team IT e l’integrazione di sistemi legacy.