Gli strumenti di advanced analytics possono aiutare le imprese ad accelerare i processi operativi e di business, migliorando l’efficienza operativa e innovando l’approccio al mercato. Tuttavia, i progetti analitici richiedono competenze tecnologiche e gestionali non sempre presenti nell’organigramma. Il ricorso a partner esperti sul tema big data, in grado di fornire consulenza strategica e soluzioni funzionali agli obiettivi di business, permette di migliorare i processi aziendali in poco tempo e cogliere tutti i vantaggi dell’intelligenza artificiale.

Come prendere le decisioni migliori per l’azienda?

Gli strumenti di #AdvancedAnalytics permettono un’analisi più rapida e profonda dei #BigData, permettendo di sviluppare strategie di tipo predittivo.

Come gli Advanced Analytics ottimizzano i processi

Come è possibile? Gli advanced 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.

Gli insights così rilevati 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 plant produttivo, raccolti tramite sensori intelligenti, è possibile individuare eventuali anomalie di funzionamento e intervenire prima che si verifichino guasti o fermi (si tratta della cosiddetta manutenzione predittiva, attualmente tra le più popolari applicazioni dell’Internet Of Things in ambito industriale).

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.

Gli advanced analytics intervengono anche nei processi di innovazione di prodotto. Sempre più spesso infatti si sente parlare di servitization come chiave per differenziare l’offerta, sviluppando tutta una serie di funzionalità e servizi digitali a corollario degli oggetti fisici. Qualsiasi prodotto (dal termostato al frigorifero alla macchina industriale) può essere dotato di sensori, connettività e potenza computazionale a bordo, diventando un collettore e un veicolo di dati. Tutte queste informazioni, se opportunamente gestite attraverso le infrastrutture di data management, possono essere analizzate rivelando informazioni preziose per il business.

Ad esempio, associando la gestione del riscaldamento domestico a una mobile app dedicata per il remote control, non solo il consumatore potrà fare un uso più conveniente dell’impianto, ma l’azienda fornitrice di energia otterrà statistiche utili sul comportamento dei clienti e l’andamento dei consumi. I produttori Automotive invece potranno associare ai veicoli soluzioni di infoteinment o prodotti assicurativi basati su black box, rendendo più interessante la propria offerta.

La servitizzazione permette quindi di prolungare il rapporto con il cliente oltre l’atto di compravendita attraverso la fornitura di servizi a valore, che possono essere implementati anche mediante la partnership con provider terzi. Lo scambio di dati generato tramite gli oggetti intelligenti e i servizi digitali mette nelle mani delle aziende un inestimabile patrimonio conoscitivo sul mercato, permettendo di formulare offerte ad hoc. Le informazioni trasmesse dagli smart products all’azienda permettono anche di identificare eventuali malfunzionamenti o possibili applicazioni, indirizzando il team di ricerca e sviluppo verso opportuni interventi correttivi oppure funzionalità innovative da implementare.

Le applicazioni analitiche richiedono soluzioni e metodo

Dalla teoria alla pratica, però, il passo non è così scontato.

Il primo step fondamentale è sviluppare un sistema efficiente di data governance che permette di mappare i dati ovvero di intercettare le fonti, quindi isolare e ordinare le informazioni pertinenti alle finalità analitiche. Il passo successivo prevede la creazione di un data hub centralizzato dove tutti i dati vengono convogliati e aggregati. Infine, si procede all’implementazione di una piattaforma per la data analytics, che includa anche strumenti di data visualization, perché chiunque in azienda (non solo figure tecniche, ma anche uomini di business) possa interpretare facilmente gli insights.

Ma per accelerare e massimizzare i ritorni dei progetti analitici, occorre innanzitutto stabilire una sequenza metodologica a monte prima di procedere al deployment tecnologico.

Da non sottovalutare la “componente umana”: la trasformazione data driven implica un cambio di mindset a tutti i livelli dell’organigramma e va supportata con opportuni piani di change management e aggiornamento delle competenze (formazione interna e assunzione di figure specializzate come data scientists o engineers).

L’importanza di un partner per i progetti analitici

Il miglioramento dei processi attraverso l’implementazione degli advanced analytics richiede dunque conoscenze e know-how sul fronte sia tecnologico sia metodologico.

Conviene quindi affidarsi a una realtà che abbia maturato una solida esperienza sui temi dell’information governance e della data science, nonché una conoscenza significativa nella gestione dei processi, sulle applicazioni verticali e nel campo della consulenza. Solo in questo modo sarà possibile migliorare i processi aziendali in poco tempo e in maniera efficace.

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