Industria 4.0 e Big Data: tre cose da sapere per eccellere

Big Data ed Era Fintech: quale connubio perfetto per l’anno 2018? Con l’innovazione tecnologica si è sempre più affermata una nuova forma di ricchezza. Tutti noi la conosciamo come la scienza dei Big Data o dei “grandi dati” e sta interessando tutti i settori aziendali (bancario, finanziario, manifatturiero, assicurativo, PA, etc.)

Big Data e Digital Transformation stanno sempre più incidendo sulle modalità con cui gli utenti interagiscono con banche, intermediari creditizi, compagnie assicurative e aziende operanti nella manifattura e nel retailing. Non possiamo negare che tutte le imprese stanno attraversando una vera e propria “rivoluzione 4.0” che deve passare necessariamente dalla attività di Data Analysis.

“La vera scommessa è accrescere la competitività del nostro sistema economico” afferma l’ex Presidente dei Giovani di Confindustria Marco Gay, “la trasformazione digitale è cominciata ma serve un’accelerazione per creare valore all’interno del Sistema-Paese”. Che rapporto intercorre tra Industria 4.0 e Big Data? Quanto è importante la Digital Transformation per il business aziendale? Scopriamo in questa guida quali sono i tre principali modi per eccellere grazie all’analisi dei dati aziendali.

Era Fintech e Big Data: a che punto siamo?

La trasformazione digitale ha apportato al mondo della finanza e delle banche notevoli cambiamenti. Tra questi si possono segnalare: la riduzione del numero di filiali nelle banche, la disintermediazione bancaria, l’incremento dell’offerta commerciale di prodotti creditizi (prestiti, mutui, cessioni del quinto, etc.), la diminuzione dell’utilizzo del denaro contante, il ruolo dei nuovi canali di relazione con i clienti e l’avvento dei Robo Advisors.

Grazie all’utilizzo dei Big Data e della Data Science, il settore Fintech sta conoscendo una fase di piena espansione e continua la dinamicità delle Start Up Fintech. Purtroppo, però, sono ancora poche le unità di business innovative che hanno intrapreso un vero e proprio processo di disruption ovvero un nuovo modo di operare, di fare business, di competere sul mercato e di acquisire nuove competenze digitali.

Accanto a questo fenomeno si è affiancata la nascita di ecosistemi aggiuntivi legati alla Blockchain ovvero alla “catena del valore”. Il Bitcoin, la criptovaluta per definizione, rappresenta la massima espressione tecnologica sul mercato dei pagamenti digitali e ha introdotto nuovi sistemi smart per gestire le transazioni.

Questi fattori contestuali stanno caratterizzando sempre di più lo scenario economico e incidono sulla consapevolezza che banche e istituti finanziari rappresentano un’enorme miniera di dati. Il mercato dei Big Data Analytics, nell’ultimo anno, ha conosciuto una crescita del +22% circa. Nel mondo Finance, gli strumenti di Intelligenza Artificiale, di Machine Learning e lo sviluppo di soluzioni basate sulle API sono sempre più fattori competitivi di successo.

Perché le imprese scelgono i Big Data?

L’utilizzo di Big Data Analytics appare sempre più fondamentale per cogliere le diverse opportunità commerciali e per gestire fenomeni di sviluppo. Per esempio Industry 4.0, Smart Retail, Digital Banking, o per supportare processi di adempimento a normative come l’emanazione del GDPR.

Sia le grandi imprese che le PMI scommettono sulle potenzialità dell’analisi dei dati e gli investimenti che incidono maggiormente sui bilanci aziendali sono assorbiti dalle seguenti voci di spesa:

• Costi per l’acquisto di software (database, strumenti di elaborazione dei dati, piattaforme di analisi dei dati, di budgeting e di reporting). Si tratta di software che comprendono servizi avanzati di supporto alle funzioni aziendali di marketing, di promozione di prodotti e servizi, di assistenza alla clientela, all’amministrazione, alla finanza ed al controllo;
• Le spese sostenute per i servizi aziendali (personalizzazione dei sistemi di software);
• Costi per implementare le infrastrutture aziendali.

Se si guarda ai comparti aziendali, quelli bancario, finanziario ed assicurativo continuano ad essere i settori più attenti e sensibili a questo tipo di investimenti. Segue l’Industria 4.0 e la Manifattura, il settore Telco, la PA, il mondo della Smart Health e della Grande Distribuzione Organizzata. Gli investimenti in Big Data crescono sempre di più nel settore delle Assicurazioni, Banche, Telco, Grande Distribuzione Organizzata e Healthcare.

Verso la quarta rivoluzione industriale

Inutile negare che i Big Data rappresentano la risorsa principale per le imprese che vogliono investire nell’Industria 4.0. “I prossimi tre anni saranno importanti per far sì che le nostre startup e le nostre imprese possano mettersi in condizione di giocare la loro partita a livello globale. Possono fare la differenza, ma non c’è più molto tempo. […] Ma abbiamo la caparbietà e le capacità per ottenere i risultati che meritiamo», sottolinea Marco Gay, Presidente di Anitec-Assinform.

La quarta rivoluzione industriale dipenderà fortemente dall’uso e dall’analisi dei dati e richiederà necessariamente un cambiamento culturale. “La digitalizzazione della produzione di beni o servizi è alla base di un nuovo modo di guardare lo sviluppo economico del Paese, […] chi si occupa da anni di tecnologia e di innovazione non può non essere soddisfatto quando vede che alcuni temi stanno diventando di interesse generale”.

La quarta rivoluzione industriale richiede un vero e proprio cambiamento economico, sociale e culturale che deve coinvolgere tutti gli addetti del tessuto imprenditoriale. “Le piccole e medie imprese italiane non sono ancora tutte pronte perché non hanno ancora ben chiara la portata di questa opportunità. Non comprendono che o cavalcano il cambiamento o rischiano davvero di essere travolte. Il bello e il ben fatto non basta più”, sottolinea Gay.

I Big Data all’interno della quarta rivoluzione industriale saranno sempre di più i principali protagonisti dell’Industria 4.0: nel settore manifatturiero le imprese risparmieranno milioni di euro, miglioreranno l’efficienza, l’efficacia, la produttività aziendale e la qualità dei prodotti/servizi offerti. “Chi non innova non solo rimane indietro ma rischia di restare in una nicchia per pochi”, sottolinea il Presidente di Anitec-Assinform.

L’analisi dei dati renderà più efficienti certi profili professionali, ma al contempo rappresenterà una seria minaccia. Per esempio, la diminuzione della domanda di forza lavoro e cambiamento delle skills necessarie per fare parte dell’organico di un’impresa. Alcuni mestieri e professioni scompariranno, ma ne verranno creati di nuovi.

Business & Big Data Analytics: 3 modi per eccellere

Ogni impresa deve essere in grado di pianificare al meglio la propria strategia aziendale attraverso l’utilizzo dei Big Data. Questo servirà per rimanere al passo con i tempi e per sfruttare a proprio beneficio l’analisi dei dati.

Ecco gli step da seguire per creare valore:

1. Raccogliere i dati

Il primo passo che tutte le imprese devono compiere è acquisire la giusta consapevolezza dell’importanza dei dati in loro possesso. Si tratta di un’enorme mole di dati, provenienti dalle fonti più disparate, che la maggior parte delle aziende non si preoccupa minimamente di prendere in considerazione. È importante avere la consapevolezza che ricercare e reperire dati dalla clientela è paragonabile ad una vera e propria corsa all’oro. Grazie all’utilizzo delle nuove tecnologie, l’acquisizione dei dati è possibile non solo tramite internet (sito, social media), ma anche tramite reti wireless, dispositivi mobili, rilevatori di calore e NFC.

2. Analizzare i dati

Una volta raccolti i dati aziendali, occorre analizzarli e catalogarli per variabili in modo tale da uniformarli ed omogeneizzarli. Tramite strumenti di Big Data Analytics è possibile creare dashboard, report e grafici che permettono di visualizzare e di studiare i dati raccolti. Ogni unità di business deve essere in grado di fissare specifici obiettivi da monitorare per poi migliorare i risultati grazie all’analisi dei dati.

3. Valutare i dati e decidere la strategia aziendale

Una volta raccolti ed analizzati, occorre procedere ad una valutazione attenta dei dati a disposizione per decidere le strategie aziendali da perseguire (a livello di Top Management, Middle Management ed Esecutivo). È fondamentale che ogni risorsa umana all’interno dell’unità di business possa beneficiare dei dati a propria disposizione per ottenere informazioni utili per operare al meglio.

Conclusioni: il ruolo del Data Scientist in azienda

Abbiamo messo in evidenza che la Digital Transformation e l’Industria 4.0 creeranno nuove professionalità: lo sviluppo di Big Data Analytics determinerà sempre di più l’importanza della figura del Data Scientist. Si tratta di un valido professionista che adotta un approccio multidisciplinare, possiede competenze e skills prettamente digitali, di calcolo computazionale e matematico, di analisi del business, dei mercati e buon utilizzo di strumenti di machine learning.

Grazie al suo ampio bagaglio multidisciplinare, il Data Scientist ha l’obiettivo principale di organizzare e analizzare una grande quantità di dati, utilizzando software progettati ad hoc. I risultati finali, derivanti dal processo di analisi e di valutazione dei dati aziendali, devono essere sintetici e di facile comprensione per tutti gli stakeholder. Per il prossimo futuro le aziende cercheranno Data Scientists da inserire all’interno del proprio organico. La sfida è tutta aperta e l’attività di Big Data Analytics diventerà sempre più strategica per stare al passo con la concorrenza.

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