L’illusione dei dati: misurare tutto senza decidere nulla

Nel mondo delle organizzazioni aziendali emerge spesso una distanza significativa tra la rappresentazione accademica e la realtà operativa.

I manuali descrivono organizzazioni ordinate, processi lineari e strumenti di pianificazione formalizzati; le aziende, invece, presentano dinamiche più complesse, talvolta disorganiche e non sempre riconducibili a schemi predefiniti.

In questo contesto emerge un equivoco ricorrente nel management: la tendenza a confondere gli strumenti con le soluzioni e la tecnica con la capacità decisionale. 

L’adozione di metodologie strutturate e sistemi di pianificazione è certamente utile, ma in assenza di una chiara visione strategica rischia di trasformarsi in un esercizio formale, rassicurante ma poco incisivo.

Questo fenomeno emerge con particolare evidenza nella diffusione sempre più ampia degli strumenti digitali di analisi. Dashboard sofisticate, report dettagliati, indicatori di performance in continua proliferazione e sistemi avanzati di business intelligence promettono maggiore controllo e precisione decisionale.

In teoria, più dati dovrebbero significare maggiore consapevolezza; nella pratica, però, l’accumulo indiscriminato di informazioni finisce spesso per produrre l’effetto opposto: rallenta i processi decisionali e accresce la complessità gestionale.

Negli ultimi anni si è radicata una convinzione tanto rassicurante quanto paralizzante: prima di decidere occorre disporre di tutti i dati. Così le dashboard diventano sempre più articolate, i report si moltiplicano, i KPI crescono in modo esponenziale, i bilanci vengono riclassificati attraverso filtri, tabelle pivot e complesse query di business intelligence.

La promessa è seducente: più informazioni equivalgono a più controllo. 

Tuttavia, questa ricerca spasmodica del dato rischia di trasformarsi in un esercizio sterile, se non addirittura dannoso.

Non mancano poi esempi di strafalcioni emblematici, visibili sulle principali piattaforme digitali: margini di contribuzione “primi” calcolati dopo aver incluso costi variabili commerciali oppure determinazione prospettica della liquidità aziendale fondata sulla costruzione ex ante dello stato patrimoniale di fine esercizio, quando in realtà il percorso corretto dovrebbe muovere dalla pianificazione dei flussi di cassa. In tal caso è evidente la notevole confusione tra risultati derivanti da analisi di bilancio e pianificazione finanziaria. 

Tuttavia a prescindere dagli errati utilizzi, ne derivano prospetti formalmente complessi ma concettualmente fragili, frutto di manipolazioni soggettive dei dati che alimentano un management di tendenza più che una reale capacità decisionale. 

Non di rado tali rappresentazioni trovano ampia visibilità su LinkedIn, piattaforma che talvolta si trasforma in un’arena di confronti basati sull’estrapolazione dei numeri, quasi che il semplice esercizio analitico basti a conferire strategicità al ruolo di Data Analyst. 

Si estraggono dati per il gusto di estrarli, perdendo di vista la loro funzione primaria: orientare decisioni consapevoli e coerenti con la realtà aziendale.

Tuttavia il problema non risiede nel dato in sé, ma nell’idea che la decisione debba essere rinviata fino al raggiungimento di un quadro informativo “completo”. 

Tale completezza, in contesti dinamici, è difficilmente raggiungibile: mercati, clienti e condizioni competitive evolvono più rapidamente della capacità di misurazione. 

Il rischio è quello di disporre di analisi accurate su scenari ormai superati.

1) L’illusione dei dati: misurare tutto senza decidere nulla

In molte organizzazioni si riscontra una forma di data anxiety: la percezione che non sia possibile decidere senza aver raccolto una quantità ritenuta sufficiente di informazioni.

Ne derivano continui approfondimenti, raffinamenti dei modelli, ulteriori segmentazioni e analisi. 

Nel frattempo, le decisioni vengono posticipate, ma anche il rinvio costituisce una decisione, seppur passiva.

Le decisioni efficaci non nascono dalla completezza dei dati, bensì dalla chiarezza degli obiettivi e senza una direzione, anche il miglior sistema di business intelligence è solo un costoso specchio.  

Con una direzione chiara, invece, pochi dati ben scelti sono più che sufficienti per agire. 

Gli imprenditori lo sanno, spesso per esperienza diretta. In fondo, per prendere decisioni operative e strategiche, bastano davvero pochi numeri chiave. 

Non cinquanta, non cento, quattro, a volte anche meno. 

Quali? Dipende dal business, ma il principio è universale, tipicamente:

1. Quanto incasso (fatturato o flussi di cassa).
2. Quanto mi costa (costi fissi e variabili rilevanti).
3. Quanto margine genero (margine lordo, operativo o di contribuzione).
4. Quanto cresco o perdo terreno (trend nel tempo).

Con questi quattro valori un imprenditore è già in grado di rispondere alle domande essenziali: 

• Sto guadagnando o sto bruciando risorse? 
• Il mio modello regge? 
• Posso investire o devo correggere la rotta?

Tutto il resto è approfondimento, utile solo dopo aver deciso cosa fare. 

Questo non significa essere superficiali o “anti-dati”, significa riconoscere che il dato è uno strumento, non un fine.

Serve a illuminare una scelta, non a sostituirla. Ciò non implica un approccio superficiale o una sottovalutazione dell’importanza dei dati, al contrario, significa riconoscerne il ruolo strumentale: il dato deve supportare la decisione, non sostituirla. Un sistema di misurazione efficace è selettivo, coerente con la strategia e orientato all’azione.

Le organizzazioni più performanti non sono necessariamente quelle che misurano tutto, ma quelle che individuano ciò che conta realmente ed agiscono con tempestività, accettando un certo grado di incertezza informativa. In contesti complessi e mutevoli, la competenza distintiva non consiste nell’accumulare informazioni, bensì nel saperle selezionare, interpretare e tradurle in decisioni operative.