L’utilizzo dei Big Data rappresenta certamente uno dei trand su cui le aziende devono puntare nel 2019. Ne abbiamo parlato con Carla Masperi, Chief Operating Officer, SAP Italia.
Perché le imprese nel 2019 dovranno basare le loro decisioni sui dati raccolti?
Stiamo vivendo in un’esplosione continua di dati. Ogni anno e mezzo viene generata la stessa quantità di dati equivalente a quella creata dall’intera umanità da tempo immemorabile. Ogni giorno vengono generati 2,5 milioni di byte di dati nel mondo, equivalenti a qualcosa come 550 trilioni di brani musicali o 375 milioni di film.
Un caos di informazioni generato ogni millesimo di secondo, su Internet, sui social network, al quale ognuno di noi contribuisce in modo semplice, ad esempio cercando o navigando in Internet, creando un post su Facebook, un tweet su Twitter, inviando messaggi, immagini o video su WhatsApp o acquistando su un sito ecommerce.
Questi dati sono il nuovo oro per le aziende, perché permettono di conoscere meglio i propri clienti e prospect. I dati sono oro grezzo e possono generare un grande valore per il business a patto che le imprese sappiano come raccoglierli, immagazzinarli, organizzarli e analizzarli in tempo reale e utilizzare solo i bit più utili, senza accumulare tutto inutilmente.
Lo sforzo può essere arduo. Una possibile soluzione risiede nel matrimonio tra Big Data e Cloud. In altre parole, la convergenza tecnologica verso i dati, con il cloud come supporto per qualsiasi sviluppo.
Le aziende puntano sempre di più all’ottimizzazione o allo sviluppo di nuovi modelli di business. Questo richiede una metodologia agile, con accesso a un vasto ecosistema, e che permetta una facile integrazione di qualsiasi nuova tecnologia, basata su standard aperti. Inoltre deve essere in grado di combinare i processi di business di routine con qualsiasi trend che potrebbe emergere nel mercato nel prossimo futuro.
Il matrimonio tra Big Data e piattaforme cloud è una scelta auspicabile tenendo presente che vi sono numerose soluzioni su cloud.
SAP ha un’offerta differenziata, che poggia su una piattaforma multi-cloud, in grado di far crescere qualsiasi tecnologia, presente o futura. Uno dei maggiori vantaggi di SAP Cloud Platform è il suo carattere aperto. Ciò si riflette non solo nella varietà di tecnologie utilizzate, ma anche nella possibilità di scelta, da parte di aziende e organizzazioni pubbliche, su dove desiderano che i propri dati siano ospitati: nei loro server, nei data center SAP o presso uno dei tre principali fornitori di cloud esistenti sul mercato: Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud
Le aziende riescono a sfruttare i dati correttamente?
Non ancora e non del tutto. Ad oggi molte aziende non hanno adottato soluzioni tecnologiche che permettono di gestire i Big Data in modo consistente e integrato. Imprese data-driven si impegnano per raccogliere e connettere le informazioni che provengono da fonti interne ed esterne. Dal punto di vista della raccolta dei dati, eccellono è il caso delle informazioni sui consumatori che provengono da applicazioni aziendali interne, come sistemi di point-sale, soluzioni di gestione delle relazioni con i clienti basate sul cloud, servizi di valutazione del credito di terze parti e informazioni dettagliate da app mobili e online. Ognuna di queste voci fornisce dettagli sulle abitudini dei clienti attuali e potenziali. Tuttavia, quando si tratta di riunire e analizzare tutti questi dati molte imprese si trovano in difficoltà poiché esistono silos naturali tra i set di dati che limitano la capacità delle organizzazioni di collegare i dati. Inoltre, il collegamento di dati da fonti tradizionali, come la pianificazione delle risorse aziendali, con nuove fonti, come le attività mobili e online, può essere difficile. Le differenze strutturali e le tempistica creano barriere.
Non dimentichiamoci poi che con l’espansione delle fonti di dati, vi è anche un’espansione dei diversi tipi di piattaforme su cui i dati sono archiviati, gestiti ed elaborati. Molte piattaforme tradizionali di gestione dei dati a livello locale utilizzano la tecnologia dei database diffusa negli anni ’80 e ’90. Nell’ultimo decennio abbiamo assistito a un’esplosione di nuove soluzioni. Il 66% degli utenti intervistati recentemente da EMA[1] ha indicato di avere tra i 2 e i 6 diversi sistemi per la gestione dei dati.
E se i dati raccolti fossero errati?
Se il dato raccolto non è di qualità i modelli di analisi della informazioni risultano non adatti o nella peggiore delle ipotesi non funzionano. Anche per le imprese che possono gestire la raccolta e l’archiviazione dei dati possono insorgere problemi relativi al corretto utilizzo dei dati. Non basta infatti raccogliere una grande quantità di dati da dispositivi IoT o app mobile, bisogna saper preparare e mettere in correlazione le informazioni per confrontare ad esempio le azioni di un cliente su uno smartphone con la cronologia degli acquisti.
La gestione, la cura e l’esecuzione operativa sono fondamentali per offrire offerte/soluzioni mirate ai clienti attuali e potenziali. Infine, nel momento in cui i dati sono raccolti e correlati devono essere trattati come una preziosa risorsa. Comprendere la qualità dei dati e l’associazione delle informazioni ai relativi domini dei clienti, dei prodotti o della loro posizione è parte della gestione delle relazioni con i clienti e dei portafogli di prodotti. La creazione di cataloghi aziendali di dati e metadati in un certo ambiente può rappresentare una sfida significativa per le imprese che hanno come obiettivo principale la produzione o la supply chain.
I dati e le informazioni non sono esenti da insidie e punti critici, ed è per questo motivo che le imprese devono essere consapevoli di alcuni aspetti, quali: Informazioni caotiche, archiviazione dei dati, privacy dei dati, sicurezza dei dati, governance dei dati, normative di riferimento, coordinamento dell’ambiente operation.
[1] Fonte: Report “Handling too much data and finding too little information” ENTERPRISE MANAGEMENT ASSOCIATES® (EMA™) Infobrief Written by John Myers, pubblicato a maggio del 2018
