Tutto quello che serve per entrare nell'era dei dati

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Tutto quello che serve per entrare nell'era dei dati

Techedge | Apr 03, 2019

In un’economia globale che si muove a ritmi sempre più frenetici, connettere le strategie di business alle nuove opportunità offerte dalla digitalizzazione e dalla proliferazione dei dati è la vera chiave per il successo aziendale in qualunque settore. Aumentare i margini di competitività oggi significa entrare appieno nell’era dei dati e abbracciare senza riserve i modelli proposti dalla digital transformation, mettendo al centro i sistemi di data management e analytics.

Tutto quello che serve per entrare nell'era dei dati

Dalle applicazioni Internet Of Things e Industry 4.0 al customer engagement, dall’ottimizzazione delle attività finanziarie all’amministrazione degli approvvigionamenti e del capitale umano, qualsiasi aspetto del business oggi può essere migliorato in termini di velocità ed efficienza grazie al patrimonio informativo messo a disposizione dalla tecnologia. L’analisi dei Big Data (diversi per formato e provenienza) permette di ricavare evidenze preziose e nascoste, contribuendo a un decision making più accurato, consapevole e veloce che permette di anticipare gli eventi, rispondere con prontezza al cambiamento e accelerare il time-to-market.

Il business in direzione data-driven  

Ma per cogliere pienamente i benefici della digitalizzazione occorre innanzitutto promuovere un orientamento data-driven del business.

Secondo Idc, nel 2025 il volume di informazioni generate nel mondo raggiungerà la cifra straordinaria di 163 zettabyte, mettendo sotto pressione le organizzazioni che dovranno preoccuparsi della loro gestione e sicurezza. In questo contesto, si rivela fondamentale la capacità di ridisegnare i processi aziendali e le infrastrutture IT per semplificare e accelerare le operazioni di raccolta, pulizia, archiviazione e analisi dei dati. In altre parole, il flusso di lavoro per qualsiasi applicazione esistente o futura deve essere finalizzato all’estrazione di valore dalle informazioni.

Molte aziende si stanno già muovendo in questa direzione e infatti, stando alle già citate stime di Idc, entro il 2020 l’80% delle imprese a livello globale avvierà iniziative di data management o monetization, per trasformare il patrimonio informativo in vantaggio economico e competitivo.

Serve un cambio di mindset

Qual è quindi la roadmap per accedere alla nuova era dei Big Data? La premessa inevitabile è il cambio di mindset, non soltanto a livello della dirigenza aziendale ma a tutti i livelli dell’organigramma. Pensare in ottica data-driven significa ribaltare la prospettiva di business e rivedere i processi decisionali: qualsiasi azione è determinata dagli insights analitici che permettono di ottenere una vista attendibile sui fenomeni e di formulare previsioni sugli eventi futuri.

Per citare un paio di esempi pratici, la Big Data Analytics all’interno di un impianto manifatturiero permette di abilitare la manutenzione predittiva: i tecnici non interverranno più a valle del guasto, ma prima che si verifichi, potendo contare sulle previsioni degli algoritmi in base alle informazioni raccolte dai macchinari. Dati e strumenti analitici possono servire a programmare le azioni per il coinvolgimento e la fidelizzazione dei consumatori: le interazioni tramite i canali digitali mettono a disposizione delle aziende un enorme quantitativo di informazioni per mettersi in ascolto del cliente, intercettare la domanda e rispondere con puntualità ed efficacia alle richieste.

È chiaro che i Big Data e gli Analytics hanno un impatto profondo sulle dinamiche di lavoro e di relazione: impossibile quindi intraprendere una trasformazione aziendale in ottica data-driven senza un piano di change management alla base.

Tutto quello che serve per entrare nell'era dei dati: ridisegnare i processi, aggiornare i sistemi

Ridisegnare i processi, aggiornare i sistemi

L’altro step imprescindibile, come già anticipato, è la revisione dei processi che devono mettere al centro il dato, nonché la sua gestione, analisi e sicurezza.

Si può quindi procedere all’innovazione tecnologica, che non riguarda la semplice adozione dei software di Big Data management e Analytics, ma piuttosto un ammodernamento infrastrutturale al fine di garantire adeguate risorse di storage (per l’archiviazione e il backup dei dati), di rete (per la disponibilità sempre e ovunque delle informazioni), di calcolo (per il supporto delle soluzioni analitiche).

In questo scenario ad alte performance, il cloud computing si rivela un alleato prezioso per l’upgrade dei sistemi a supporto dell’azienda data-driven, poiché garantisce una disponibilità scalabile di risorse a prezzi accessibili, utile soprattutto in presenza di picchi (si pensi ad esempio, alle piattaforme di e-commerce durante le festività natalizie o i black-friday che devono gestire un numero di transazioni e quindi dati molto più elevato rispetto alla norma).

Il data scientist e altri specialisti

A chiudere il cerchio, tra gli elementi necessari alla trasformazione data-driven, non bisogna trascurare una riorganizzazione delle risorse umane e del team IT in particolare. L’introduzione di figure specializzate sulle nuove tecnologie, dal cloud ai software di analisi, oppure l’ingaggio di partner esterni con un know-how consolidato in materia è una leva critica per il successo delle iniziative Big Data. Tra i protagonisti della rivoluzione, il data scientist si pone come punto di raccordo tra i tecnici IT e le Line Of Business, con il compito di organizzare i dati raccolti e produrre evidenze utili ai decision maker. Con un background in discipline matematiche e statistiche, ma conoscenze trasversali in comunicazione e sui processi di business, il data scientist è annoverato tra le figure più richieste del momento e difficili da reperire sul mercato.

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Cosa serve per la trasformazione

Riassumendo, quindi, entrare nell’era dei dati significa per un’azienda affrontare una serie di trasformazioni:

  • innanzitutto culturale, con l’avvio di programmi per il change management;
  • dei processi, al fine di mettere al centro il dato come base per il decision making;
  • tecnologica sotto il profilo sia infrastrutturale sia applicativo, con l’introduzione delle soluzioni di data management e analytics, nonché l’upgrade dei sistemi di storage, rete e calcolo anche con il ricorso all’as-a-service;
  • delle competenze, con l’inserimento del data scientist e di figure tecniche specializzate sulle nuove soluzioni IT.


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