La grande sfida dell’Internet of Things non è tanto di dimostrare che le cose «parlano» e che dalle cose possiamo apprendere nuove informazioni.
La grande sfida oggi è permettere alle imprese di trasformare la conoscenza acquisita dalle cose e dagli ambienti in nuove azioni con effetto immediato sul business.
Le aziende guardano all’IoT con l’obiettivo di arricchire la relazione con i clienti, fornire servizi a minor costo e definire nuovi modelli di business da sperimentare, correggere e «mandare in produzione».
Per garantire alle aziende e alle Pubbliche Amministrazioni di poter cogliere queste opportunità, è necessario disporre prima di tutto di una visione d’insieme, con soluzioni che permettano di controllare e gestire tutta la filiera della conoscenza in modo integrato con strumenti per passare velocemente dall’idea all’azione in tutti i contesti: dalla manutenzione predittiva dell’Industry 4.0, all’efficienza del Facility Management nello Smart Building, dall’ intelligenza delle connected car all’integrazione con le logiche di Smart Mobility delle Smart City.
Carlo Arioli, EMEA Big Data Marketing Manager di Hewlett Packard Enterprise, sottolinea che HPE punta a leggere e interpretare la logica di sviluppo dell’IoT in continuità e in coerenza con la strategia che la vede da anni attiva per aiutare le aziende a estrarre tutto il potenziale di conoscenza dei loro dati e integrarlo nei loro processi di business. «I Big Data sono importanti – afferma Arioli – ma il vero valore va costruito sulle azioni che la conoscenza estratta dai Big Data e dai Real Time Analytics permetton odi attivare e di portare direttamente sui progetti e sul business. Siamo interessati agli effetti delle decisioni: non ci fermiamo alla gestione dei dati».
HPE ha avviato da tempo una strategia che prevede l’evoluzione in chiave Big Data degli asset esistenti, e sta investendo per aumentare la capacità di gestione di tutti i tipi di dati in ogni contesto, da quelli “umani” come mail, video, audio, testi, a quelli che provengono dalla sensoristica dell’IoT, continua Arioli. Parliamo dunque di dati strutturati e destrutturati, dati legati al monitoraggio degli ambienti, così come parliamo di dati che arrivano da componenti di sistemi di automazione o da azioni di apparati gestiti con la robotica, o ancora da wearable che misurano il comportamento umano.
Tutto questo con l’obiettivo di interpretarele informazioni che arrivano dalle cose per metterle in relazione con le informazioni che sono generate dalle persone che usano quelle cose o che vivono negli ambienti in cui agiscono «cose» intelligenti.
Il passaggio da conoscenza ad azione
L’esperienza HPE con i clienti mostra che questa trasformazione attiene di fatto a tre grandi aree.
La prima riguarda le modalità di ingaggio degli utenti finali, dove è decisivo personalizzare la relazione e usare i dati per arricchire o semplificare prodotti e servizi grazie ai
dati raccolti.
La seconda area riguarda la riduzione dei costi dei modelli operativi. Questo è il driver più rapido di ritorno dell’investimento per l’azienda e con queste informazioni si può ad esempio cambiare radicalmente il concetto di manutenzione o accelerare e ottimizzare la produzione.
La terza grande area rappresenta per certi aspetti una conseguenza delle prime due ed è alla base della grande rivoluzione dell’Internet of Things.
Si tratta, sottolinea Arioli, di una opportunità totalmente nuova che mette a disposizione delle aziende una conoscenza, una velocità decisionale e la possibilità di gestire “un passaggio all’azione” prima assolutamente impraticabili, ovvero le basi che consentono di trasformare concretamente nuove idee in nuovi modelli di business.
Siamo arrivati a quella che può essere definita come «The New Idea Economy».
Stiamo parlando del passaggio dalla teoria delle potenzialità IoT alla efficacia concreta sul business che ha bisogno di una piattaforma di analytics avanzata.
E’qui che si colloca HPE Vertica, il motore per i progetti IoT (e non solo IoT), nella forma di un database analitico avanzato concepito per applicazioni Big Data ad altissime performance e come strumento decisionale che permette di passare dalla conoscenza dei dati all’azione in tempo reale.
«I Big Data hanno raccolto molti consensi in molti settori e sono fondamentali per il mondo Internet of Things soprattutto nel momento in cui sono in grado di unire la grande capacità di esecuzione con analitiche avanzate adatte a gestire i dati che arrivano dal territorio, da ambienti diversi ed eterogenei».
Il caso uber: un vero decision support system per gli autisti
Big Data e Analytics sono cruciali per tutte le attività strategiche che devono essere in presa diretta con il business.
«Un esempio significativo è Uber, che ha scelto HPE Vertica iniziando con l’analisi dei rating di soddisfazione dei clienti sul servizio forniti con l’app mobile, ha proseguito estendendo l’analisi anche ai dati relativi al comportamento degli autisti, e ha poi allargato l’analisi al traffico e al meteo, per ottimizzare le opportunità e aumentare i ricavi. In concreto Uber intendeva offrire ai suoi autisti uno strumento di lavoro intelligente in grado di prevedere le decisioni migliori su dove e come cercare i clienti in funzione delle chiamate, per poi valutare se accettare la richiesta di un cliente lontano o attendere una nuova chiamata. In funzione di una serie di variabili e analisi storiche legate agli orari di punta, al traffico, al meteo, alla frequenza di chiamate da una certa area, e così via».
La piattaforma basata su Vertica ha quindi permesso di fornire risposte che si sono trasformate in oggettivi vantaggi di business per ciascun autista e, naturalmente, per Uber.
Ma questo è solo una delle applicazioni possibili. «Pensiamo – conclude Arioli – alla opportunità per le assicurazioni di definire una tariffa in tempo reale in funzione dei comportamenti di guida, sul reale utilizzo della vettura, sui dati legati al contesto nel quale viene utilizzata l’auto in correlazione ai dati degli utenti che possono agire, istantaneamente, sulle variabili di marketing dell’offerta».
Anche per queste opportunità e l’accessibilità della piattaforma, Vertica è molto usato da startup e aziende del mondo retail legate alla gestione del rapporto con i clienti.
Startup, eCommerce e aziende retail usano Vertica perché le necessità di analisi complesse sui comportamenti di acquisto dei clienti deve coniugarsi con un Total cost of ownership competitivo per far fronte alla pressione dei margini nei loro mercati di distribuzione fisici e online.
E questa competitività si può gestire solo con strumenti che permettono di capire, valorizzare e dominare lo straordinario patrimonio di informazioni che arriva dai clienti».
