Big Data & Advanced Analytics: cosa sono e come utilizzarli per ottenere un vantaggio competitivo.

Big Data & Advanced Analytics: cosa sono e come utilizzarli per ottenere un vantaggio competitivo.

Con il termine Big Data s’intende un quantitativo enorme di dati che arrivano in tempo reale da una varietà di fonti completamente eterogenee tra di loro: Volume, Velocità, Varietà. La raccolta di grandi strutture di dati (come telemetria, tracce GPS, sensori, banche dati, testi, blog, Web, commenti, video, fotografie, chat IM, notizie feed e altro ancora) e il loro successivo processo di analisi permette di ricavarne valore tramite la scoperta di modelli nascosti, correlazioni sconosciute, tendenze di mercato, preferenze dei clienti, spunti per ottimizzare i processi produttivi e altre informazioni utili a prendere decisioni sempre più efficaci. È dunque fondamentale per le organizzazioni saper acquisire, categorizzare ed analizzare l’enorme mole di dati disponibile per ottenere poi le informazioni utili a prendere le migliori decisioni. I Big Data & Advanced Analytics, sono quindi un fattore chiave e di abilitazione per l’Industrial Internet of things – IIoT – in quanto forniscono analisi storiche, predittive e prescrittive, che possono dare informazioni su ciò che accade realmente all’interno di una macchina o di un processo. In combinazione con la nuova generazione dei dispositivi auto-consapevoli e auto-predittivi, l’analisi può fornire accurati piani di manutenzione predittiva per macchinari e beni, mantenendoli più a lungo in servizio produttivo e riducendo le inefficienze e i costi di manutenzione non necessaria. Ciò è stato accelerato dall’avvento del cloud computing nell’ultimo decennio, dove fornitori di servizi come Amazon Web Service forniscono vaste capacità di elaborazione, storage e networking efficaci e a basso costo che sono necessarie per i Big Data.

Come già evidenziato, dalle complesse analisi di enormi quantità di dati, grazie ad algoritmi potenti e raffinati, si possono raccogliere informazioni che i manager possono trasformare in conoscenza. Per questo prima di investire in sistemi di Analytics, le aziende devono progettare un percorso strutturato che identifichi quali sono i dati chiave da raccogliere e le analisi da effettuare al fine di ottenere i risultati sperati. I vantaggi ottenibili attraverso tale raccolta e analisi dei dati sono numerosissimi, di seguito un elenco dei più significativi:

  • migliore gestione operativa attraverso processi efficaci,
  • efficienza del processo produttivo e della manutenzione predittiva,
  • riduzione dei fermi macchina e dei costi connessi,
  • riduzione degli scarti e del time-to-market dei prodotti,
  • miglioramento della qualità della produzione,
  • marketing più efficace e un servizio clienti personalizzato,
  • vantaggi competitivi rispetto alle organizzazioni concorrenti,
  • nuove opportunità di guadagno e migliori rendimenti,
  • maggior soddisfazione delle risorse umane

e tanti altri ancora.

Nonostante gli evidenti vantaggi, in molte aziende non si è ancora diffusa la cultura della raccolta strutturata e organizzata dei dati con conseguente carenza di tali fonti di informazione o di un loro parziale utilizzo o di una scarsa focalizzazione sugli obiettivi. Tutto ciò richiederà nei prossimi anni uno sforzo culturale delle aziende per assorbire e implementare il tema dell’industry 4.0 e una vasta diffusione di precise informazioni circa gli aspetti tecnici su cui puntare per sfruttare appieno i vantaggi che ne possono derivare.

 

SZ

 

Sandro Zilli
sandro.zilli@yahoo.it

Chief Digital Officer - Management dell'IoT e Industry 4.0

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