Non serve essere tecnici o esperti del settore per rendersi conto che la rapidità con cui cresce il volume dei dati a disposizione delle aziende segue ormai una curva esponenziale. Dotarsi di nuovo spazio di archiviazione o espandere la propria capacità di elaborazione Cloud è diventata, quindi, una necessità non più procrastinabile.
Se in alcuni casi la crescita è dovuta anche a un utilizzo non ottimale delle risorse, è innegabile che anche le realtà più virtuose si trovano a dover fronteggiare un aumento considerevole dei dati non utilizzati. Discipline come i Big Data Analytics permettono di trasformare i dati in valore, trasformando il dato grezzo, al momento poco più di un peso, in informazioni finalmente utili dopo la loro elaborazione.
I Big Data nelle aziende: crescita anche nel manifatturiero
Per quanto possa sembrare sorprendente, la raccolta di dati cresce soprattutto nell’industria e più in generale nei settori che non hanno il core business nell’IT.
Settori come quello bancario e assicurativo hanno già in qualche modo superato la fase esplosiva, complici anche normative di settore piuttosto stringenti che regolamentano la gestione dei dati. Di contro, nell’industria i dati sono prodotti da macchinari, apparecchiature e impianti, e gli strumenti per collezionarli crescono di giorno in giorno.
Lo testimoniano, per esempio le previsioni di crescita globali¹ del fatturato degli strumenti di analisi dei big data in manifattura, che sfiorano il 13% annuo. Una tale mole di dati, tuttavia, non ha alcun valore se non si trova il modo di metterla a profitto, facendola diventare un asset dell’azienda.
Mettere i dati a valore con i Big Data Analytics
Quando si parla di Big Data in contesto aziendale, è naturale pensare alle strategie data-driven. Tuttavia, prendere decisioni più informate e consapevoli, pur essendo un indubbio vantaggio legato alla capacità di interpretare i propri dati, è in qualche modo il più immediato e scontato dei benefici che derivano dalla disponibilità di Big Data e analisi dei dati. Vediamo come sfruttarne in modo ancora più approfondito ed efficace le potenzialità.
Creare trasparenza
I dati generati in azienda possono essere sfruttati per creare la visibilità trasversale e la visione olistica che sono sempre più al centro delle strategie, oltre a garantire la permeabilità delle informazioni necessaria in aziende che devono essere sempre più agili e reattive.
Ricerca e sviluppo data driven
Con l’aumento nella raccolta dei dati, cresce anche la possibilità di costruire analisi transazionali e correlazioni avanzate, che permettono sia di identificare colli di bottiglia e inefficienze nei processi produttivi, sia di modellizzare e prevedere le tendenze del mercato. In questo modo, i settori di ricerca e progettazione potranno muoversi in anticipo nello sviluppo di nuovi prodotti e nella revisione di quelli già esistenti. La combinazione di queste due potenzialità si può estendere ulteriormente nel caso in cui sia possibile tracciare anche il comportamento degli utenti, arrivando a modelli previsionali estremamente raffinati su cui effettuare test preliminari sull’accoglienza del prodotto ancora prima di realizzare i prototipi.
Segmentazione e personalizzazione
L’analisi dei Big Data offre l’opportunità di personalizzare prodotti e servizi in modo inedito, per segmenti specifici di clienti o di bisogni. I dati sul comportamento dell’utente o del cliente, incrociati con quelli della produzione, consentono di creare diversi profili che possono costituire target con un livello di specificità maggiore rispetto ai metodi di analisi tradizionale.
Questo vale non solo nel campo dei servizi, ma anche in quello dei prodotti: per esempio, nel campo dell’automotive si sta già facendo strada da alcuni anni il concetto di data driven car² in riferimento a una modalità di progettazione che tenga sempre più conto dei dati raccolti e analizzati.
Automazione
Gli algoritmi di analisi dei Big Data possono essere utilizzati per sostituire o affiancare le scelte manuali e i calcoli, spesso ancora affidati a strumenti per l’ufficio come i fogli di calcolo, con strumenti automatizzati. L’automazione può ottimizzare i processi aziendali e migliorare l’accuratezza delle decisioni o i tempi di risposta. I rivenditori, ad esempio, possono sfruttare gli algoritmi dei Big Data per prendere decisioni di acquisto o determinare la quantità di scorte che fornirà un tasso di rendimento ottimale.
Come estrarre il valore dai dati
I Big Data non sono uno strumento nuovo in termini assoluti. Sono infatti stati teorizzati già a partire dagli anni ’60 e ’70 del ventesimo secolo e la definizione utilizzata oggi risale agli anni ’90. Ma come per altre tecnologie diffusesi negli ultimi anni, una su tutte l’intelligenza artificiale, la capacità di calcolo e di archiviazione dei calcolatori ha raggiunto solo negli ultimi anni il livello che ne rende possibile un utilizzo ampiamente diffuso. Fortunatamente questo ha permesso alle soluzioni tecnologiche di consolidarsi nel tempo e oggi per la gestione dei big data esistono vere e proprie best practices.
- Ricordiamo qui, a titolo informativo, i principali passaggi (oltre, naturalmente, alla raccolta dei dati medesimi):
- Processare e igienizzare i dati
- Esplorarli e analizzarli
- Data mining (identificazione di pattern, correlazioni, analisi multidimensionali)
- Creazione di modelli
- Generazione di risultati e ottimizzazione
- Validazione dei risultati
Attraverso questi passaggi, con l’aiuto dei giusti strumenti, è possibile creare processi di analisi e utilizzo affidabili, ripetibili e soprattutto capaci di supportare la produttività e le decisioni aziendali, secondo il concetto, intraducibile in italiano, di rendere i risultati actionable, ovvero capaci di condurre ad azioni concrete.
I dati sono un asset di valore, se gestiti correttamente
I dati, soprattutto in ambito industriale e manifatturiero, sono sempre più asset strategico; il loro valore, però, non risiede nella mera raccolta, ma nella capacità di trasformarli in informazioni utili e, come abbiamo visto, azionabili. Serve una gestione moderna, intelligente e metodica: dalla preparazione iniziale dei dati fino alla loro analisi avanzata, per esempio attraverso modelli di machine learning e algoritmi predittivi. In questo modo i dati possono essere utilizzati per migliorare l’efficienza operativa, ottimizzare le risorse, innovare prodotti e servizi, e prendere decisioni informate e tempestive.
Vuoi sapere quale soluzione digitale è la più adatta per aiutarti a sfruttare i big data e migliorare la produttività?
Contattaci, i nostri esperti sono pronti a rispondere alle tue domande.
¹Fonte: sito Fortune Business Insights
²Fonte: Youtube, MotorTrend Channel
