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SCENARI

Big Data, come prepararsi ad affrontare l’Analytics Economy

Dall’analisi della moltitudine di dati ormai disponibili in tutte le attività aziendali oggi è possibile – anzi necessario – costruire valore per il business. Si chiama Analytics Economy e “impone” alle aziende un cambio di passo per aumentare la propria capacità di analisi, vero elemento differenziante sul mercato. Se ne è discusso nel corso di una serata che SAS Italy ha voluto dedicare ad alcuni clienti e prospect selezionati

04 Dic 2017

Nicoletta Boldrini

Se l’Analytics Economy va intesa come quel nuovo paradigma economico dove gli Analytics vengono portati ovunque si trovino i dati e dove, al contempo, creatività, intuito e ragionamento diventano fondamentali per costruire un’unica strategia analitica e comunicare con le macchine, allora i dati rappresentano l’elemento attraverso il quale un’azienda può concretamente costruire un proprio vantaggio competitivo.

Marco Icardi, Ceo di SAS Italia«I dati sono il vero fulcro su cui si può basare la differenziazione sul mercato di un’azienda e la capacità intellettuale di analizzarli, di modellarli bene, fa la differenza», è il pensiero con il quale Marco Icardi, Regional Vice President di SAS e Ceo di SAS Italia, apre i lavori di una serata di incontro e dibattito che la società italiana ha voluto dedicare ad alcuni selezionati clienti e prospect. «Secondo me il binomio che oggi porta un’azienda al business digitale è dato da “dati e analisi” (modelli) e la differenziazione di valore delle aziende (che prima si basava sull’innovazione di prodotto) oggi diventa sempre di più basata sulla capacità di elaborare in maniera dinamica i dati e le informazioni».

Analytics elemento centrale e cardine del cambiamento di business

Nella nuova “economia del dato” – dove l’innovazione di servizio dev’essere integrata con l’experience dell’utente che ne usufruisce – l’analisi dei dati diventa uno dei cardini metodologici, strategici e tecnologici per il cambiamento dei modelli di business (verso nuove forme più “digital oriented”). «La capacità di profilazione degli utenti sulla quale costruire servizi differenzianti (ancor meglio se addirittura personalizzati) è oggi una delle sfide maggiori per quasi tutte le tipologie di aziende con le quali ci troviamo a interloquire», è la riflessione di Icardi. «Oggi i prodotti, i servizi (ma anche le piattaforme software) si copiano in pochi mesi. Sono il valore accumulato sui dati e l’esperienza e le competenze maturate sui modelli analitici a rappresentare gli elementi distintivi di competitività ed innovazione».

«Il tema dell’innovazione va visto non tanto nell’accezione delle invenzioni quanto in quella della capacità per le aziende di trasformarsi per adottare tali innovazioni (quindi con un risvolto sociale ed organizzativo importante). Oggi l’innovazione è “a pinna di squalo”, quando arriva è un Big Bang!», è il commento iniziale di Stefano Mainetti, Ceo dell’incubatore d’impresa e startup PoliHub e professore del MIP – School of Management del Politecnico di Milano, chiamato da SAS Italy a dare uno sguardo sull’attuale scenario di cambiamento delle aziende italiane.

Stefano Mainetti, Ceo dell’incubatore d’impresa e startup PoliHub In Italia, per esempio, l’IoT gode di ottima salute: «parliamo di un mercato locale di 2,8 miliardi di euro con una crescita media del 40%, spinta prevalentemente dalle tecnologie legate alle reti cellulari (+47%) – evidenzia Mainetti -. Quello della Mobility è un altro interessantissimo mercato in fortissima crescita: +100% anno su anno dei Mobile Remote Payment e un mercato complessivo italiano che sfiora i 4 miliardi di euro, numeri che con il 5G cresceranno ancora».

Se poi entriamo nel mondo del Cloud, dei Big Data e degli Analytics, scopriamo che l’Italia riesce fortunatamente a mostrare un potenziale di crescita e innovazione: «le aziende leader oggi fanno evolvere i propri sistemi fino ad avere architetture completamente automatizzate attraverso le quali costruire nuovi servizi; in quest’accezione, il Paas sta diventando “la cassetta degli attrezzi” con la quale sperimentare percorsi di innovazione per esempio nell’ambito degli Advanced Analytics e dell’Intelligenza Artificiale», descrive Mainetti. «Quello degli Analytics è un mercato che ha fatto +22% rispetto allo scorso anno, superando il miliardo di euro come volume d’affari. La “good news” è che a far crescere questi investimenti contribuiscono anche le PMI: siamo di fronte ad un importante cambio di passo».

Dagli Analytics all’Intelligenza Artificiale, il passo è breve ma non semplice

«È chiaro che le tecnologie legate agli Advanced Analytics e all’Intelligenza Artificiale fanno parte di quelle tendenze di innovazione dove le aziende stanno riponendo le maggiori “speranze” per il loro cambiamento organizzativo e di business», invita a riflettere in chiusura Mainetti.

«Ignorare i fenomeni che stanno avvenendo o non percepirli correttamente all’interno delle nostre aziende ci posiziona un passo indietro ai competitor. Oggi ancor di più ove la variazione dei dati e la capacità di elaborazione dell’enorme volume di dati, prodotti dai sensori e dai dispositivi IoT, aprono nuove sfide di gestione e analisi dei dati in tempo reale. Sfide che richiedono piattaforme tecnologiche che viaggino in cloud, che abbiano il real-time, che permettano l’instant processing dei dati che arrivano dai “generatori di informazioni” (sensori, dispositivi vari, macchine, “cose”). La sfida è riuscire ad elaborare le informazioni là dove esse vengono generate: è questo il tipo di visione prospettica che devono avere le aziende che intendono percorrere una strada nel percorso digitale», incalza Icardi. «Una strada che tecnologicamente è percorribile solo con piattaforme aperte: «nessuno di noi credo possa più avere la presunzione di incorporare piattaforme, competenze e servizi in un verticale complessivo e nessuno di noi può avere la pretesa di fare tutto da solo e “in casa”».

Angelo Tenconi, Analytics & Technology Director di SASPer sostenere l’Analytics Economy, ancor di più in aziende che intendono abbracciare anche la componente di Intelligenza Artificiale, «servono gli adeguati pilastri tecnologici e organizzativi – commenta Angelo Tenconi, Analytics & Technology Director di SAS -; sono necessari i sistemi IT in grado di “sopportare” e supportare progetti in chiave digitale (sapendo a priori che è necessario ragionare sulla coesistenza ed integrazione di sistemi legacy con tecnologie più moderne e open); analogamente sono cruciali le cosiddette “things” che aiutano ad automatizzare i processi e al contempo rappresentano le fonti (sensori e dispositivi) che generano dati utili per l’azienda; è vitale modellare un ecosistema di fornitori e partner che collaborino ma soprattutto integrino visone e tecnologie; infine, non vanno dimenticati gli utenti che sono ormai abituati ad avere una interazione diretta e sempre più digitale con le aziende (considerazioni che valgono ovviamente anche nelle relazioni B2B)».

Di questi quattro pilastri l’Intelligence (che dal punto di vista tecnologico va intesa come strumenti di Advanced Analytics e di Intelligenza Artificiale) ne è il collante. «Poter reagire velocemente è oggi la discriminante per sopravvivere e prosperare nel proprio business», osserva Tenconi. «I dati e la loro analisi nel momento e nel luogo giusto diventano allora il vero motore dello sviluppo».

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