Nel mondo digitale, ogni interazione tra utenti e sistemi genera una quantità enorme di dati, spesso non sfruttati e considerati un semplice sottoprodotto dell’attività operativa. Questo fenomeno, noto come Data Exhaust, rappresenta una sfida e un’opportunità: da una parte, accumulare dati senza una strategia rischia di generare solo complessità, dall’altra, un approccio strutturato può trasformare queste informazioni in un potente strumento decisionale.

Tuttavia, per evitare che il Data Exhaust diventi solo un accumulo disordinato di numeri, è necessario adottare una logica di data modeling, che definisca obiettivi chiari e processi strutturati per l’analisi. Solo così è possibile creare un vero approccio data-driven.

Cos’è il Data Exhaust?

Il Data Exhaust comprende tutti quei dati generati passivamente dai sistemi aziendali, senza un utilizzo immediato o strategico. Nel settore dei trasporti pubblici e della mobilità, alcuni esempi di Data Exhaust includono:

• Rapporti di vendita dei servizi di trasporto, con informazioni su origine-destinazione dei passeggeri, frequenza di utilizzo e tipologie di biglietto acquistato.
• Log di sistema dei software di bigliettazione, che tracciano l’emissione di titoli di viaggio, i rimborsi e gli accessi ai sistemi digitali.
• Interazioni digitali con i portali aziendali, come prenotazioni online, richieste di assistenza e comportamenti degli utenti sulle app e sui siti web.
• Dati di transazione e metadati delle operazioni, come tempi di acquisto, modalità di pagamento e variazioni nella domanda stagionale.
• Dati di rete interna, come accessi ai server aziendali e utilizzo delle infrastrutture IT da parte dei dipendenti.

Senza un modello chiaro di analisi, questi dati rischiano di rimanere inutilizzati, mentre potrebbero fornire insight preziosi per migliorare l’efficienza operativa e ottimizzare l’offerta di servizi.

Dal Caos all’Informazione: Il Ruolo del Data Modeling

L’errore più grande nel trattamento del Data Exhaust è considerarlo un serbatoio di informazioni da analizzare senza una direzione precisa. Prima di qualsiasi operazione di raccolta e analisi, è fondamentale applicare un modello strutturato di data modeling, che risponda a tre domande essenziali:

1. Quali dati sono rilevanti?

• Non tutto il Data Exhaust è utile. È necessario identificare i dataset che hanno un valore pratico per il processo decisionale.

1. Qual è l’obiettivo dell’analisi?

• Ogni dataset deve essere associato a un obiettivo chiaro: migliorare la pianificazione delle tratte, ottimizzare la gestione dei costi, ridurre le frodi nei pagamenti elettronici, ecc.

1. Come integrare i dati nei processi decisionali?

• Un approccio data-driven richiede che le informazioni estratte vengano effettivamente utilizzate per prendere decisioni operative e strategiche.

Dai Dati alle Decisioni: Creare un Sistema Data-Driven

Per trasformare il Data Exhaust in un valore concreto, un’azienda deve adottare un processo strutturato in tre fasi:

1. Raccolta Strutturata dei Dati

La raccolta dei dati deve essere pianificata in modo che ogni informazione sia archiviata con coerenza e accessibile per future analisi. Nel settore del trasporto pubblico, ad esempio, è cruciale raccogliere e organizzare i dati di vendita per comprendere la domanda in base alle tratte e ai periodi di utilizzo.

2. Modellazione e Analisi

Una volta definiti gli obiettivi, è possibile applicare modelli analitici avanzati:

• Analisi delle tratte origine-destinazione, per identificare i percorsi più richiesti e ottimizzare la pianificazione del servizio.
• Analisi delle vendite, per individuare trend stagionali, variazioni nei ricavi e differenze tra biglietti singoli e abbonamenti.
• Machine learning per la previsione della domanda, utile per adattare l’offerta alle necessità dei passeggeri in modo dinamico.

3. Integrazione nei Processi Decisionali

I risultati dell’analisi devono essere tradotti in azioni concrete, come:

• Ottimizzazione delle frequenze e degli orari dei mezzi in base ai dati di affluenza.
• Promozioni mirate per incentivare l’uso di specifiche tratte o fasce orarie meno frequentate.
• Prevenzione delle frodi e controllo sull’uso improprio degli abbonamenti e dei pagamenti elettronici.

Caso Pratico: Data Exhaust e Ottimizzazione del Servizio di Trasporto

Immaginiamo un’azienda di trasporto pubblico che analizzi i propri rapporti di vendita per comprendere meglio le abitudini di viaggio dei passeggeri.

• Dall’analisi dei dati di origine-destinazione emerge che una tratta molto richiesta nelle ore di punta è invece poco utilizzata durante la giornata.
• I dati di vendita mostrano che i passeggeri acquistano più biglietti singoli rispetto agli abbonamenti su alcune tratte specifiche.
• I log di sistema evidenziano un aumento delle transazioni negate sui pagamenti digitali in determinate fasce orarie, suggerendo problemi tecnici o possibili tentativi di frode.

Con un’analisi data-driven, l’azienda potrebbe:

• Adattare la frequenza dei mezzi per rispondere alla domanda reale.
• Creare campagne promozionali per incentivare l’acquisto di abbonamenti.
• Intervenire sulla gestione dei pagamenti digitali per migliorare l’esperienza utente.

Estrarre valore dai dati

Il Data Exhaust può essere una risorsa preziosa solo se trattato con un approccio metodico. L’adozione di un modello di data modeling permette di trasformare l’accumulo di dati in un vantaggio competitivo, migliorando il processo decisionale e creando un vero sistema data-driven.

Nel settore dei trasporti, l’analisi strutturata dei dati di vendita e delle tratte origine-destinazione può portare a un servizio più efficiente, tariffe più equilibrate e un’esperienza utente migliorata. Il futuro sarà sempre più guidato dai dati, ma la vera sfida sarà sfruttarli in modo intelligente e strategico.

Fausto Pitzalis

Blogger dal 2001, Nativo Digitale, Developer.
Da 12 anni mi occupo di IT per una grande Azienda.
Lavoro per abbattere il Digital Divide.
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