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Viviamo in un mondo sempre più influenzato dalle tecnologie esponenziali, con sempre più opportunità di innovare e creare benessere. Per cogliere appieno queste opportunità, è necessario che le aziende e i loro dirigenti cambino in modo radicale il modo di fare impresa, ponendo le nuove tecnologie al centro dei loro modelli di business e sviluppando soluzioni organizzative agili e reattive in una logica e cultura di sperimentazione continua. In questo blog proponiamo alcuni consigli, spunti di riflessione ed approfondimenti sui temi dell'innovazione, tecnologie esponenziali, business transformation, modelli organizzativi, framework e metodologie di successo già implementate a livello internazionale.

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Esiste una “nuova valuta” che sta aiutando le aziende a superare i propri limiti e trasformarle in Organizzazioni Esponenziali (ExO) di successo, stiamo parlando dei Dati. Nell'odierna era tecnologica, contraddistinta da tecnologie come Smartphone e Internet che hanno reso i dati abbondanti e onnipresenti in ogni settore industriale, le aziende che avranno successo sono quelle che impareranno per prime come sfruttare i dati a cui hanno accesso.

Molto spesso le aziende hanno a disposizione una grande quantità di dati, che però non sanno come utilizzare. Per trasformare i dati in valore aggiunto è necessario mettere in campo una efficace attività di analisi, che consenta di esaminare in profondità anche i dati apparentemente meno significativi per estrarre informazioni utili ad indirizzare le decisioni aziendali. L’analisi dei Big Data (Big Data Analysis) è una forma di analisi avanzata, che coinvolge algoritmi statistici e analisi delle prestazioni e permette alle aziende, attraverso l’interpretazione dei dati, di generare maggiore efficienza operativa e nuove opportunità di profitto.

Come erroneamente si potrebbe pensare, non sono solo le aziende tecnologiche e digitali che possono avvantaggiarsi dei dati, ma il sistema di analisi delle informazioni può essere applicato a qualsiasi modello industriale ed essere alla portata di qualsiasi dirigente e imprenditore. L’applicazione degli algoritmi è già diffusa in molti settori diversi tra loro:

- La flotta di UPS effettua quotidianamente 16 milioni di consegne in tutto il mondo. Applicando gli algoritmi per analizzare i dati in suo possesso e ottimizzare tratte e carichi di trasporto, UPS permette oggi di risparmiare ai propri conducenti 85 milioni di miglia l’anno con un risparmio annuale di 2,5 miliardi di dollari;

- Le attività di manutenzione straordinaria rappresentano per l’industria aerea una delle maggiori spese a cui far fronte. Attraverso l’introduzione di nuovi velivoli, che permettono di generare più dati rispetto ai modelli più vecchi, e l’utilizzo dei Big Data Analytics per svolgere attività di analisi predittiva in grado di segnalare un problema tecnico prima che si verifichi, le aziende operanti nel settore aereo stanno riducendo i budget di manutenzione dal 30 al 40%, migliorando, di conseguenza, anche il servizio offerto ai propri clienti, riducendo il numero dei voli in ritardo e fastidiosi tempi di attesa all’interno degli aeroporti;

- Anche il mondo del motorposrt ha già introdotto l’analisi dei dati come strumento abilitante alla vittoria: McLaren Racing Limited, il team inglese di Formula Uno, analizza i dati del sensore della vettura in tempo reale, durante le gare automobilistiche, per identificare i problemi prima che si verifichino e intraprendere azioni correttive a gare in corso prima che sia troppo tardi.

Fino ad oggi, le attività di Business Intelligence permettevano di analizzare dati storici ed eventi già accaduti, ma se si vuole essere davvero proiettarsi nel futuro e attuare una analisi predittiva dei dati che nessuna dashboard saprebbe evidenziare con i soli strumenti di BI tradizionali, è necessario fare ricorso al Machine Learning. Il Machine Learning, o apprendimento automatico, è una tecnologia basata su modelli statistici e sul training di algoritmi; sono software che vengono “allenati” attraverso i dati per continuare poi a migliorarsi nel tempo. Proprio come fa il cervello umano elaborando nuove informazioni, anche gli algoritmi imparano con l’esperienza, cioè usano il passato per diventare ancor più abili in futuro. Grazie a questa moderna tecnologia è ora possibile realizzare, automaticamente, modelli per l’analisi di dati più grandi e complessi e di elaborare più velocemente risultati più accurati anche su larga scala. La costruzione di modelli di analisi precisi permette alle aziende di identificare nuove opportunità di profitto (come nel caso dell’esempio di UPS) o di evitare rischi non preventivati (come nel caso delle compagnie aeree).

Investire nell’utilizzo di algoritmi di Big Data Analytics è, e sarà sempre di più, la strategia vincente per le aziende che vogliono scalare rapidamente e aumentare il loro vantaggio competitivo. Le moderne aziende non possono rinunciare a dedicare risorse alla Big Data Analytics: le organizzazioni che affideranno i propri dati ai software di Machine Learning e intuiranno come potersi avvantaggiare dall’analisi dei dati ne usciranno vincenti, coloro che non lo faranno si troveranno presto in ritardo rispetto alla concorrenza.

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