Step 2.1: Raccogliere i dati

STEP 2.1: RACCOGLIERE I DATI

Dopo aver definito chiaramente l’obiettivo del progetto, l’attenzione si sposta sull’identificazione dei dati necessari per raggiungere questo risultato.

Questo processo inizia con un’analisi approfondita delle variabili specifiche che sono direttamente correlate agli obiettivi stabiliti.

Per esempio, se l’obiettivo è “ottimizzare l’efficienza della produzione“, bisogna considerare variabili come i tempi di inattività delle macchine, i ritmi di lavoro dei dipendenti, e i tassi di errore o di rifiuto nei materiali.

Per identificare queste fonti prova a seguire il template che trovi qui sotto:

[CANVAS] Definizione variabili

Il passo successivo richiede un’esplorazione attenta delle fonti di dati disponibili all’interno dell’organizzazione.

Si tratta di esaminare i database esistenti, i report di produzione, i registri del personale e altri sistemi informativi per determinare se contengono dati utili.

È fondamentale in questa fase valutare la qualità e l’attinenza di questi dati rispetto all’obiettivo per assicurarsi che siano affidabili e aggiornati.

Nel caso in cui alcune variabili rilevanti non siano già tracciate o monitorate internamente, diventa necessario cercare fonti di dati esterne.

Questo potrebbe comportare l’acquisizione di dati di settore, l’uso di ricerche di mercato pubbliche o la collaborazione con enti esterni.

La scelta delle fonti esterne deve essere guidata dalla loro affidabilità e pertinenza rispetto agli obiettivi del progetto.

Anche in questo caso per aiutarti con questo passaggio ti invito a vedere il canvas che trovi qui di seguito:

[CANVAS] Fonti dati

Una volta identificate le fonti di dati, è fondamentale sviluppare un piano di raccolta che deve dettagliare come e quando i dati verranno raccolti, che sia attraverso il setup di nuovi sistemi di tracciamento, l’implementazione di sondaggi, o l’integrazione di database esterni.

La raccolta dei dati deve essere programmata in modo da garantire che siano costantemente aggiornati e pertinenti.

Dopo la raccolta, i dati necessitano di essere preparati per l’analisi.

Un’analisi preliminare può essere utile per testare la validità dei dati raccolti e per assicurarsi che siano in grado di fornire le risposte alle domande poste dall’obiettivo del progetto.

[CANVAS] Analisi preliminare

Solo attraverso un processo continuo è possibile garantire che i dati siano non solo pertinenti e affidabili, ma anche utili per guidare decisioni informate e supportare il successo del progetto.