Il ruolo dei Big Data per ottimizzare i processi aziendali

Ogni dispositivo ormai è in grado di generare dati. Parliamo dei Big Data, grandi volumi di dati, complessi, veloci ed eterogenei che circolano nelle realtà aziendali, con l’obiettivo di favorire scelte più consapevoli e strategiche. I Big Data sono il punto di partenza per rendere più efficienti i processi e aumentare i guadagni. Ma come sfruttare il potere dei Big Data?

Come anticipato sopra, non è più una novità che le aziende abbiano a disposizione grandi quantità di dati. La nuova mission per le aziende, infatti, è seguire un approccio data-driven. Grandi volumi di dati, però, non si traducono necessariamente in un vantaggio. Molte aziende, infatti, hanno un notevole numero di dati a disposizione, ma non sanno come elaborali. Vediamo quali sono i passi da fare per trarre beneficio dai Big Data.

Come i Big Data sono entrati anche nel settore produttivo/ manifatturiero grazie alla diffusione dei sensori

I sensori rilevano grandi quantità di informazioni provenienti da fonti differenti e li mettono su un data hub centralizzato. Questo permette di avere una visione condivisa delle richieste dei clienti e dell’offerta proposta.

La fase di analisi è fondamentale per impostare al meglio tutte le fasi successive. Senza una buona analisi di partenza si rischia di falsare i risultati e definire output fuorvianti da passare al business che si tradurranno in azioni non corrette.

Gli analytics permettono di estrarre evidenze nascoste da enormi volumi di informazioni strutturate e destrutturate, aggiornate in modo continuo e dinamico, con una velocità di elaborazione (quasi) in tempo reale, e di sviluppare funzionalità di tipo predittivo.

Le informazioni che emergono permettono di capire in profondità un fenomeno o un evento, migliorando la capacità e la consapevolezza decisionale. Ad esempio, analizzando i dati provenienti dalle macchine di un impianto produttivo raccolti tramite sensori intelligenti, è possibile individuare eventuali anomalie di funzionamento e intervenire prima che si verifichino guasti o fermi (manutenzione predittiva).

In generale, la capacità di identificare inefficienze e malfunzionamenti sui processi aziendali, indipendentemente dal contesto applicativo (basti pensare ai colli di bottiglia nei servizi di customer care oppure agli intoppi nella pipeline di vendita) consente di applicare tempestivamente opportune migliorie, recuperando agilità e velocità di esecuzione, nonché aumentando il livello qualitativo.

Tali vantaggi vengono amplificati ulteriormente, se gli interventi correttivi vengono automatizzati grazie ad algoritmi di intelligenza artificiale. Ad esempio, gli analytics studiano il comportamento di un utente sul web, individuano le sue preferenze e necessità, propongono automaticamente messaggi rilevanti per aumentare l’engagement e spingere all’azione. Insomma, l’ottimizzazione dei processi può raggiungere un livello superiore attraverso le funzionalità predittive degli advanced analytics e gli automatismi dell’intelligenza artificiale.”

Big Data e Data Driven Enterprise

Una Data Driven Enterprise è un’organizzazione che sfrutta il patrimonio informativo per ottimizzare i processi, innovare i modelli di business e raggiungere gli obiettivi di profitto, attraverso un sistema strutturato di data governance e un decision-making basato sugli analytics a tutti i livelli.  Le decisioni, quindi, non vengono prese in base a sensazioni personali ma sono guidate dai dati.

Le imprese guidate dai dati, però, non sono tutte uguali. Esistono più livelli di trasformazione aziendale attraverso gli analytics che possono riguardare tutte le aziende. La creazione di nuovi modelli di business rappresenta l’obiettivo massimo, ma raggiunto da pochissime realtà.

Il percorso per diventare una data driven enterprise richiede precisi step di maturazione in termini di analisi implementata e ricadute sul business. A seconda, quindi, del livello di maturazione aziendale, sia in termini culturali che di conoscenze tecnologiche, ci saranno approcci diversi di analisi. Un’azienda alle prime armi nel mondo dei Big Data eseguirà un’analisi descrittiva, ovvero un’analisi dello storico dati per valutare a posteriori le performance di un’attività. Man mano che l’azienda aumenta il proprio indice di maturità può approcciare un’analisi diagnostica che cerca di capire perché si è verificato un determinato evento, fino ad arrivare ad un’analisi predittiva con machine learning e intelligenza artificiale e ad un’analisi prescrittiva che permette di suggerire azioni correttive e migliorative di continous improvement.

Questo tema viene approfondito dal nostro partner BNova che è una società di Data Intelligence. BNova ha sviluppato un toolkit dove è indicato l’indice di maturità aziendale (Big Data maturity index) che aiuterà le aziende a capire qual è la maturità della propria organizzazione rispetto all’ideale roadmap di adozione dell’uso dei dati come supporto al business.

Prospettive future

Come abbiamo visto, i Big Data sono una risorsa fondamentale per le aziende che va sfruttata al meglio per ricavarne vantaggi competitivi. Si stima (da una ricerca condotta da General Electric) che entro il 2025 i Big Data potrebbero rappresentare il 70% del valore potenziale di un’azienda. Inoltre, i costi per acquistare sensori e dispositivi IoT sono sempre minori, e ci sono, quindi, buone probabilità che questi numeri continuino a crescere in modo esponenziale. La nota negativa è che purtroppo soltanto il 3% della grande quantità di informazioni viene utilizzata correttamente dalle aziende.

“Dati e analytics diventeranno il centro di qualsiasi strategia aziendale, focus e investimento”. (Gartner)