Il problema di delegare senza capire
Un manager che non capisce le basi dell'analytics finisce per approvare progetti sbagliati o bocciare quelli utili. Non serve diventare un data scientist, ma serve saper fare le domande giuste.
Questo coaching è pensato per chi lavora in ambito operations, marketing, finanza o product e si trova a collaborare con team tecnici su progetti di dati e AI.
Leggere i numeri senza illudersi
Si affronta la differenza tra correlazione e causalità, tra accuratezza e utilità di un modello, tra un dato statisticamente significativo e uno che conta davvero per il business.
Si usano strumenti come Looker Studio e Power BI per leggere dashboard criticamente, non solo per guardarle. Si discute anche di bias nei modelli e di quando fidarsi di una previsione automatica.
Competenze al termine del percorso
- Valutare una proposta tecnica di progetto analytics senza dover chiedere al team IT
- Definire metriche di successo che abbiano senso per il contesto aziendale
- Riconoscere quando un modello AI non è adatto al problema che si vuole risolvere
- Comunicare requisiti tecnici in modo preciso a sviluppatori e data analyst
Un report ben fatto risponde a una domanda specifica. Un report generico non risponde a nessuna.
Le sessioni alternano teoria applicata ed esempi tratti da contesti aziendali reali in settori come retail, logistica e servizi finanziari.
Lavorare con i dati aziendali richiede metodo e strumenti adeguati. Questo percorso mi ha aiutato a capire dove concentrare l'attenzione senza perdere tempo in configurazioni inutili.