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Data Monetization

Advanced Analytics: come portare le informazioni giuste al business

Anticipare problemi, comportamenti, bisogni e tendenze: è solo con l’analisi avanzata dei dati che le aziende trovano oggi nuove opportunità di business. L’applicazione di algoritmi di Machine Learning ai dati rilevati in tempo reale apre scenari finora impensabili. «La metodologia di BNova permette di sperimentare in tempi rapidissimi i benefici di questi progetti», spiega Serena Arrighi, AD di BNova

18 Lug 2019

Annalisa Casali

Le Advanced Analytics rappresentano un’indiscutibile fonte di vantaggio competitivo per le aziende. La possibilità di anticipare problemi e comportamenti, bisogni e tendenze spalanca nuovi scenari di business e nuove opportunità. E se negli anni passati l’attenzione del management era rivolta al passato, all’analisi di metriche e KPI, alla generazione di statistiche e report a consuntivo, oggi direttori di divisione e CXO vogliono capire cosa riserva loro il futuro. «Finora – spiega Serena Arrighi, Amministratore Delegato di BNova – le aziende hanno investito per raggiungere lo stesso livello dei competitor, adottando le stesse soluzioni e lo stesso tipo di processi. Oggi, invece, hanno capito che devono elevarsi, spingersi oltre la concorrenza, anticipando e cercando di intuire quel che succederà. La tecnologia odierna permette di utilizzare i dati non solo in modalità descrittiva, come avveniva nei tradizionali sistemi di Business Intelligence, ma anche in modalità predittiva e prescrittiva ragionando in ottica Data Driven». Proprio la capacità di supportare i processi decisionali con proiezioni e ipotesi che, grazie all’applicazione di algoritmi di Machine Learning, sono sempre più precise e veritiere, è l’elemento più interessante delle Advanced Analytics. L’altra caratteristica fondamentale di queste tecnologie è la possibilità di acquisire i dati in tempo reale, nel momento stesso in cui si generano, per restituire da subito il loro valore.

Serena Arrighi

Amministratore Delegato di BNova

Big Data e Fast Data

Cancellato dal dizionario il termine “batch”, oggi si sente parlare sempre più spesso non solo di Big Data ma soprattutto di Fast Data. Avere dati freschi e rilevati con frequenza è fondamentale per prendere decisioni informate, specie in quelle situazioni in cui le analisi prescrittive sono utilizzate per la gestione in tempo reale di impianti, come nel caso dell’industria 4.0, o nelle transazioni finanziarie, per individuare le frodi o, ancora, nel marketing, per anticipare i comportamenti del consumatore. Le Advanced Analytics individuano i parametri che possono migliorare le performance dei processi e del business, rispondendo a domande del tipo “Cosa sta per accadere?” oppure “Cosa dovrei fare?”. Il vero valore delle Advanced Analytics, spiega l’AD, è proprio questo: «Ci assicurano la capacità di ottimizzare i processi, ridurre il time-to-market, migliorare la Customer Experience e le performance finanziarie, scoprire nuove opportunità di business». Con l’applicazione di algoritmi di Machine Learning e Artificial Intelligence ai dati rilevati in tempo reale si aprono scenari finora impensabili: è possibile identificare i bisogni inespressi dei clienti, ma anche nuovi mercati geografici e nuovi settori. In questo senso è possibile parlare di una vera e propria Data Monetization, perché di fatto oggi grazie all’AI siamo in grado di estrarre più valore dai dati. «Man mano che le Advanced Analytics si diffondono in azienda – prosegue Serena Arrighi –, si inizia davvero a pensare al dato come a una vera e propria risorsa di business e si può arrivare a ragionare in termini di Data Monetization. A tendere, poi, questi approcci permettono all’azienda di intraprendere nuove strade o, addirittura, rivoluzionare completamente la propria attività con la Business Metamorphosis».

Con le Advanced Analytics il patrimonio informativo è condiviso

Le Advanced Analytics trasformano anche il quotidiano dell’azienda «C’è un cambio di paradigma culturale nella gestione dei dati – spiega –. Stiamo assistendo a una progressiva democratizzazione delle informazioni, che non sono più patrimonio di pochi ma diffuse e condivise nell’organizzazione. In questo modo è possibile non solo supportare in modo più efficace i processi decisionali ma anche l’operatività dei singoli». Le tecnologie ci sono e sono ormai mature. A fare la differenza tra un successo e un progetto che zoppica è spesso tutto quel che sta “a monte”. Fondamentale partire con il piede giusto e, soprattutto, con il partner giusto. «Il nostro approccio, basato su metodologia Agile, è pensato per garantire alle aziende la possibilità di sperimentare in tempi rapidissimi i benefici di questi progetti, attraverso un percorso circolare che si caratterizza per modularità, iterazione, apertura e condivisione». Modularità perché a partire dalle esigenze di business si cerca una modalità flessibile e personalizzata per portare le Advanced Analytics in produzione in tempi brevi e con i giusti costi. «Non vogliamo creare laboratori ma progetti concreti. Spesso i nostri clienti hanno difficoltà a individuare dati e soluzioni che possano effettivamente supportare le iniziative di business o addirittura, sentono l’esigenza di un cambiamento ma non sanno da dove cominciare e noi li aiutiamo a capire come fare. Per questo motivo abbiamo adottato una metodologia che ci consente di identificare innanzitutto le iniziative di business chiave». Una volta compresi i processi e gli obiettivi, attraverso una matrice di priorità si individuano gli use case e si identificano le soluzioni tecnologiche più adatte. «Privilegiamo l’ottica della crescita. Il progetto nasce in piccolo, su una specifica area di business e per un numero ristretto di utenti identificati (iterazione – ndr) e poi progressivamente si amplia (apertura – ndr). Anche gli utenti partono dallo sperimentare poche funzionalità all’utilizzare le Advanced Analytics in modo sempre più ampio man mano che acquisiscono maggior confidenza con gli strumenti».

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