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.
Who's Who
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».
