L’ultima frontiera della Business Intelligence
Tendenze e novità per stare al passo con l’evoluzione tecnologica che cambierà per sempre il modo di fare impresa.
Gli ultimi anni hanno dato il definitivo impulso a una nuova economia produttiva, dove l’importanza della tecnologia, tools e dati, sono sono entrati prepotentemente tra le necessità primarie delle aziende.
Concetti come Business Intelligence (BI), Data Analytics e Intelligenza Artificiale (IA) fanno ormai parte del vocabolario quotidiano e continuano ad evolvere, fornendo soluzioni sempre più complete e integrate per la gestione dei processi.
Le tendenze per il 2022 sono già ben chiare e le abbiamo riassunte per aiutare le imprese a non restare indietro. Ecco quali sono le novità più rilevanti che avranno impatto sull’approccio produttivo e di controllo qualità nei prossimi mesi:
- Data Mining Collaborativo;
- Integrazione tra Business Intelligence e Analytics;
- Data Lake e Data Warehouse;
- Intelligenza Artificiale e App automatizzate per la razionalizzazione dei dati;
- Il Data Mesh cancella i confini tra reparti e apre la porta al total sharing.
Cos’è il Data Mining Collaborativo?
Il Data Mining, letteralmente minatore di dati, è un processo di estrazione di dati in grado di individuare anomalie, modelli e correlazioni all’interno di grandi moli di informazioni, al fine di prevedere gli effetti sui risultati del ciclo produttivo e sulla gestione di possibili o probabili anomalie.
L’utilizzo di queste informazioni è in grado di beneficiare le imprese in vari modi:
- Aumento dei ricavi
- Riduzione dei costi
- Miglioramento delle relazioni con i clienti
- Riduzione dei rischi
- Individuazione delle cause di non conformità
e molto altro ancora.
Mentre il Data Mining tradizionale tendeva ad assemblare dati provenienti da una sola fonte, generalmente interna all’impresa – come i team di audit interno – nel Mining Collaborativo lo sforzo di estrazione dei dati viene distribuito su più agenti che collaborano, che possono essere risorse umane o software in grado di catalogarli e filtrarli per rilevanza rispetto alle esigenze dell’impresa.
L’obiettivo dello sforzo collaborativo di Data Mining è quello di produrre soluzioni al problema della parzialità del Data Mining tradizionale, rendendo i dati più completi e facilmente leggibili e condivisibili nonostante la provenienza da fonti diverse, anche esterne all’azienda. Chiaramente per approfittare al massimo di questa evoluzione è indispensabile dotarsi di software ad hoc.
Integrazione tra Business Intelligence e Analytics
La cosiddetta Business Intelligence, nota anche con il suo acronimo BI, si riferisce agli strumenti e alle capacità che consentono alle aziende di prendere decisioni migliori basate su dati oggettivi e di intraprendere azioni informate, implementando processi aziendali più efficaci e remunerativi.
La Business Intelligence, per essere efficiente, deve basarsi sull’uso di software applicativi capaci di raccogliere ed elaborare grandi quantità di dati non strutturati da sistemi tanto interni quanto esterni; ecco che i principi dell’Analytics diventano fondamentali per la comprensione e la gestione delle informazioni raccolte da fonti eterogenee.
I soli strumenti di Business Intelligence infatti permettono di acquisire dati per trovare informazioni principalmente rispondendo a query, ovvero domande precise a cui forniscono risposte precise. L’aggiunta di soluzioni di Business Analytics permette di fare un passo in più, integrando alla presentazione dei dati il motivo delle risposte ottenute per agevolare l’identificazione di debolezze, individuare aree problematiche e correggerle, avvisare in tempo reale il management di eventi non previsti e persino prevedere problematiche future in base alle decisioni che prenderà l’azienda. In questo modo, l’organizzazione delle informazioni rilevate diventano funzionali al raggiungimento degli obiettivi aziendali e alla programmazione del futuro.
Inoltre, grazie all’integrazione di strumenti di On-Line Analytical Processing (OLAP), si è in grado di trasformare i dati in grafici intuitivi e comprensibili da tutte le risorse implicate in un dato processo, creando automaticamente report e dashboard per la visualizzazione dei dati facilmente condivisibili anche su dispositivi mobili.
Data Lake e Data warehouse
Quando parliamo di dati, tendiamo a immaginarli come prodotti immateriali, quasi eterei, in realtà tutte le informazioni hanno bisogno di uno spazio fisico dove essere immagazzinate e questo spazio dev’essere sicuro, ma facilmente accessibile. Nel 2022, sentirete spesso parlare di due di questi spazi: Data Warehouse e Data Lake. Vediamo cosa sono e che caratteristiche hanno.
Cos’è un Data Warehouse?
Letteralmente Magazzino di Dati, il Data Warehouse è un tipo di sistema di gestione dei dati progettato per abilitare e supportare le attività di Business Intelligence, in particolare l’analisi di dati interni. I Data Warehouse sono destinati esclusivamente a eseguire query e analisi e spesso contengono grandi quantità di dati storici provenienti, per esempio, da un reparto o da una linea produttiva.
Cos’è un Data Lake?
Letteralmente un Lago di Dati, un Data Lake è un repository centralizzato, progettato per archiviare, elaborare e proteggere grandi quantità di dati strutturati, semistrutturati e non strutturati. Non si limita quindi a rispondere a query su dati storici e a effettuare analisi, ma può archiviare i dati da qualunque fonte nel suo formato nativo ed elaborarne qualsiasi varietà, ignorando i limiti di dimensione. Il Data Lake lavora in tempo reale, raccogliendo dati in continuum, risultando quindi più costoso e meno preciso rispetto a un Warehouse, ma ideale per grandi aziende che operano su vari mercati con diversi prodotti, influenzabili da cause anche esterne alla realtà produttiva tout court.
Intelligenza Artificiale e App automatizzate per la razionalizzazione dei dati
L’Intelligenza Artificiale a molti sembra ancora un tema fantascientifico, ma non è così, certo siamo lungi dall’arrivare a un mondo in stile Blade Runner, tuttavia i campi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale si espandono sempre di più, raggiungendo livelli di precisione e utilità inimmaginabili solo pochi anni fa.
Secondo il recente Rapporto dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nell’ultimo anno, in Italia, le imprese hanno investito in questo tipo di tecnologia per il monitoraggio di una linea di produzione (11% degli investimenti, ma in crescita del 41%) e il 10% del mercato ha optato per soluzioni con cui l’AI automatizza alcune attività di un progetto e ne governa le varie fasi (Intelligent Robotic Process Automation).
Tuttavia, ancora emerge un significativo divario in termini di avvicinamento a questa tecnologia per dimensione di impresa. Se da un lato, infatti, aumenta il numero di grandi aziende che ha avviato almeno un progetto di AI (59%, + 6 punti percentuali rispetto al 2020), dall’altro solo il 6% delle PMI ha fatto altrettanto: in particolare, nel 4% si tratta di semplici sperimentazioni e solo nel 2% di progetti a regime. Ha influito su questa crescita specialmente l’acquisizione di software di Data Analysis, che consentono di integrare ed elaborare in tempo reale dati di tipo eterogeneo.
Con gli enormi progressi nell’accesso ai dati, nella potenza di calcolo e nella velocità offerti dal cloud, le aziende hanno potuto e possono introdurre l’AI in tempi brevi, migliorando così i risultati aziendali e accelerando il ritorno a un processo di crescita sostenibile. Proprio la sostenibilità energetica è entrata a far parte delle soluzioni di Intelligenza Artificiale più richieste e, nel futuro, giocherà un ruolo sempre più rilevante per accompagnare le aziende verso una razionalizzazione dei costi e a una sempre più necessaria transizione energetica.
Il Data Mesh cancella i confini a apre la porta al total sharing
Abbiamo appena parlato della necessità di contenere i dati in spazi come i Data Warehouse o i Data Lake, ora immaginate che il ripostiglio o il lago si trasformino in una città con migliaia di palazzi, ognuno dei quali contiene dei dati che possono essere facilmente condivisi tra tutti gli edifici: questo è il Data Mesh. Un nuovo approccio della raccolta e condivisione delle informazioni, basato su un’architettura moderna e distribuita per la gestione di dati analitici. Il Data Mesh non prevede l’appropriazione e l’allocamento dei dati, ma consente agli utenti finali di accedere facilmente e di consultarli là dove risiedono, senza prima trasportarli in un Data Lake o in un Data Warehouse. La strategia decentralizzata di Data Mesh distribuisce la proprietà dei dati ai team specifici che gestiscono, possiedono e forniscono i dati come un vero e proprio prodotto che può essere consumato sul posto, senza doverlo spostare per metterlo in relazione con un altro.
L’obiettivo principale del Data Mesh è eliminare le problematiche legate alla disponibilità e all’accessibilità dei dati su larga scala, permettendo sia agli utenti aziendali sia ai data scientist di accedere, analizzare e rendere operativi gli insight aziendali praticamente da qualsiasi fonte, in qualsiasi luogo, senza doverli detenere e immagazzinare.
In poche parole, Data Mesh permette di avere:
- Dati accessibili, disponibili, rilevabili, sicuri e interoperabili;
- Accesso più rapido ai dati delle query;
- Tempi di valutazione ridotti;
- Nessuna necessità di trasporto dei dati.
Risulta evidente che le novità sono tante e di certo non finiscono qui. Oggi, l’evoluzione nel campo della Business Intelligence e della Business Analytics è così veloce e rivoluzionaria che l’unico modo per restare al passo è dotarsi di strumenti di digitalizzazione e controllo integrato dei processi che siano in grado di coniugare tutti gli aspetti legati al miglioramento dei cicli produttivi e delle scelte di management.
Insomma, il treno dell’automazione è già partito da tempo e tutte le aziende devono salire a bordo, prima che diventi troppo veloce per raggiungerlo.