Le Analytics al tempo dell'Internet of Things

In un contesto digitale fortemente dinamico, gli strumenti di Business Intelligence e le Analytics possono essere applicati in modo più ampio e innovativo.
Quanto le imprese oggi sono consapevoli di ciò? E quanto questa consapevolezza si trasforma in azioni concrete?
Per rispondere a queste domande, Qlik in collaborazione con SDA Bocconi e il supporto dei suoi partner Esqogito, Horsa, ITReview e Synthese, ha dato vita al Digital Transformation Tour.

L'iniziativa si è composta di diverse fasi: raccolta dati, momenti di confronto interattivo con e tra le aziende, studio di casi aziendali particolarmente innovativi sull'impiego della BI nell'attuale Digital Innovation.
Le attività di ricerca si sono focalizzate su due filoni: le IoT Analytics, con particolare attenzione alla prospettiva dell'Industrial IoT, e le Predictive Analytics.
La prima ricerca presentata da SDA Bocconi e Qlik, che riguarda le analitiche dell'Internet of Things, ha coinvolto 135 aziende appartenenti a diversi settori merceologici (48,9% manifatturiero, 25,9% Servizi, 20,7% Pubblica Amministrazione, 4,4% Distribuzione e Retail).
Viviamo in un'era in cui operazioni, azioni e comportamenti delle "cose" diventano una nuova fonte di dati da analizzare. Questo alimenta l'Analytics of Things (o l'IoT Analytics) con la quale è possibile, non solo monitorare in modo intelligente le azioni e gli stati delle cose o delle persone, ma anche disporre di una grande base di dati molto analitici, generati in tempo reale, utili per costruire nuove insights su fenomeni di varia natura (per esempio, la predizione della manutenzione di un impianto di produzione).

L'incremento possibile del fatturato, il possibile recupero di efficienza operativa e la possibile riduzione dei rischi aziendali (es.
sicurezza informatica), sono alcuni esempi di obiettivi perseguibili con l'IoT e con le informazioni e le insights generate dalle IoT Analytics.
Il 41,5% delle aziende intervistate utilizza già tecnologie IoT, mentre il 23,7% investirà in questa direzione nel breve termine.
Il 30,4% che afferma di non considerare le tecnologie IoT una priorità aziendale, sono prevalentemente imprese della PA e dei servizi.

Le motivazioni principali che portano a investire in questa tecnologia risiedono nel contenimento dei costi operativi di produzione, acquisti, logistica (23,9%), seguite subito (22,7% dei casi) dal controllo delle performance operative di impianti, macchine, reti e infrastrutture, e dalla possibilità di inventare nuovi modelli di business.
Nel 20,5% dei casi, invece, il motivo è la disponibilità di dati per fare innovazione di prodotto/servizio.
Tra le criticità e gli ostacoli all'introduzione dell'IoT in azienda, ci sono al primo posto i costi di investimento per la progettazione e realizzazione (27,3%), poi le competenze e l'organizzazione aziendale viste da diversi punti di vista: come complessità percepite o rilevate nella progettazione e gestione dei sistemi IoT (22,7%), oppure come unità organizzative, ruoli specifici e cultura digitale aziendale (21,6%).

"Con nostra grande sorpresa, la Data governance in questo ambito non sempre viene considerata un problema: data privacy, data quality e data ownership non sono particolarmente menzionate come criticità all'introduzione dell'IoT.
Ma siamo convinti che sia solo una questione di tempo", ha dichiarato Rosagrazia Bombini, VP & Managing Director Italy.
"Sinceramente le aziende apprezzeranno e chiederanno un approccio che garantisca la Governance, ma in grado di tenersi alla larga dalla dittatura sui dati.
È importante garantire una gestione centralizzata dei dati da parte degli amministratori IT, mettendo a disposizione degli utenti finali strumenti di business intelligence intuitivi, facili da usare in autonomia".
SDA Bocconi e Qlik hanno rilevato che per la maggior parte delle aziende (39,6%) l'adozione di tecnologie IoT, implica il ridisegno complessivo delle strategie di Data Analysis (processi di generazione e analisi dei dati e di decisione, sistemi di data governance, piattaforme tecnologiche, unità organizzative dedicate, ruoli professionali e delle competenze necessarie, specialisti interni o esterni ben organizzati e dimensionati, competenze dei manager decisori che devono poi interpretare e utilizzare al meglio le nuove informazioni e insights prodotte con i nuovi dati dell'IoT).

Seguono al secondo posto (22,6%) coloro che dichiarano che l'impatto prevalente avviene sui ruoli professionali e sulle competenze necessarie per sfruttare al meglio questi sistemi di Operation Technology e di Analytics, e sulle piattaforme tecnologiche di base, sia operazionali, sia analitiche.

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