Raccogliere i dati e analizzarli per prendere le giuste decisioni, è il Sacro Graal delle aziende.
Tutte le organizzazioni producono dati durante le loro attività quotidiane, questi provengono da diverse sorgenti e hanno formati differenti. Per analizzarli correttamente è fondamentale avere strumenti e competenze adeguate, altrimenti si rischia di sprecare il loro enorme potenziale.
Ma non si tratta solo di questo, i dati sono la bussola che indica alle aziende in che direzione andare, ma oggi è proprio l’enorme quantità di informazioni prodotte a ostacolare la loro interpretazione e spesso si rischia di sbagliare strada. Come fare a capire quali sono i right data, ovvero i dati considerati rilevanti?
L’unico modo per farlo è attraverso una giusta strategie e tecnologie adeguate come il Machine Learning che funge da sostegno e fondamenta per decisioni data driven e basate su advanced analytics.
Dall’analisi tradizionale al Machine Learning
Per un’azienda è importante prevedere quello che succederà: non serve munirsi di una sfera di cristallo, ma di dati e tecnologie digitali che aiutano a
- Supportare le scelte strategiche
- Acquisire capacità d’innovazione
- Essere maggiormente competitive.
I metodi di Advanced Analytics consentono di uniformare e correlare i dati provenienti da fonti più disparate, ne ricavano previsioni sempre più precise e forniscono un quadro realistico della situazione, suggerendo anche possibili evoluzioni.
In questo ambito un ruolo importante è svolto dal Machine Learning, che attraverso algoritmi e modelli matematici, migliora le informazioni estratte dai dati facilitando il decision making.
Questo è il motivo per cui i progetti che ruotano attorno all’utilizzo dei dati per l’ottimizzazione e lo sviluppo del business sono una priorità per la maggior parte dei dirigenti delle aziende.
Gli algoritmi sono fondamentali perché aiutano a identificare correlazioni e comportamenti ricorrenti nei dati, che altrimenti non verrebbero notati. Ci troviamo in un periodo in cui, dall’analisi tradizionale in cui si cerca di comprendere l’andamento passato di un fenomeno, dobbiamo evolverci verso una business analysis con funzionalità di apprendimento continuo, che permette di:
- Predire i fenomeni
- Individuare soluzioni
- Automatizzare gli interventi.
I dati non bastano
Se in passato le aziende commettevano l’errore di trascurare il proprio patrimonio informativo, oggi si sta verificando una tendenza opposta: accumulare grandi quantità di dati senza una strategia e senza conoscere quali sono i right data da tenere in considerazione per il raggiungimento degli obiettivi di business.
Un primo passo per comprendere se le informazioni raccolte hanno una rilevanza per l’azienda è sapere esattamente a cosa serviranno; se non si ha una risposta precisa, queste non produrranno valore.
Da soli, i dati non bastano, per far si che siano rilevanti c’è bisogno di:
- Tecnologie appropriate
- Obiettivi quantificabili e precisi
- Corretta gestione (data governance).
Inoltre, è fondamentale un’architettura che garantisca scalabilità, velocità, protezione e flessibilità, solo in questo modo i dati creeranno valore e insight ad alta precisione e permetteranno di prevenire malfunzionamenti, sprechi o anomalie.
Advanced analytics e Machine Learning nel Manufacturing
Pensando ad esempio al Manufacturing, l’analisi avanzata dei dati permette di supportare i progettisti nello sviluppo di un prodotto riducendo i costi di produzione. Inoltre, realizzando un Digital Twin del processo o del prodotto, si possono migliorare le previsioni della domanda lungo l’intera Supply Chain o rendere disponibili i dati di utilizzo da parte del cliente per ottimizzare design o funzionalità.
L’advanced analytics è un vero e proprio tesoro, le aziende che si caratterizzano come data-driven sono in media il 5% più produttive e il 6% più redditizie rispetto ai loro concorrenti. La ricchezza dei dati può essere sfruttata in tutti gli ambiti: finanza, salute, marketing, nessuno è escluso dalla possibilità di farsi guidare dai dati per prendere le giuste decisioni. D’altronde “You can’t manage what you don’t measure”, così diceva Peter Drucker.
Per FlairBit la visione data-centric è come un mantra, da sempre crediamo nell’importanza e nella qualità dei dati, abbinata a una giusta strategia e kow-how, come base per le nostre soluzioni per l’industria digitale.
