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Nel ventunesimo secolo le aziende sono diventate consapevoli del potere dei dati, tanto che la Data Science è oggi una componente irrinunciabile per lo sviluppo. Così come lo sono i software di Business Intelligence.
Business Intelligence e Data Science sono diventati nel ventunesimo secolo ambiti di sviluppo indispensabili per tutte le aziende. E proprio nell’anno della pandemia il mondo produttivo si è accorto che la “fame di dati”, insieme alla loro gestione e ottimizzazione, è letteralmente esplosa anche grazie a un profondo cambiamento culturale.
Ma cosa significa esattamente Data Science? Perché questa nuova “scienza”, in grado di trasformare i big data in conoscenza utile e funzionale, è diventata oggi irrinunciabile per ogni azienda, piccola e grande, e per ogni tipo di business? E come possono le varie realtà produttive selezionare e scegliere il software di Business Intelligence più adatto a loro?
Data Science, la scienza del XXI secolo
L’obiettivo della Data Science è trarre valore dai dati utilizzando metodi scientifici, in primo luogo statistici, e tecniche di analisi. Si tratta di una disciplina scientifica che permette di ottenere da dati, numeri, dalle statistiche di vendita, da quelle dei ricavi e dei guadagni, informazioni utili per gestire al meglio le risorse aziendali. Come dice il nome, è una scienza; ma la sua relativamente giovane età (il termine è stato coniato nel 1974 dall’informatico danese Peter Naur) l’ha resa fino ad oggi un oggetto poco definito, tanto che per molti non è ancora chiaro cosa la differenzi, per esempio, dall’Intelligenza Artificiale o dal processo di Machine Learning.
Intelligenza Artificiale e Machine Learning
La prima, comunemente nota come AI, è un settore dell’informatica che costruisce macchine in grado di pensare e di agire come l’uomo. La seconda, il Machine Learning, addestra invece le macchine ad apprendere ed elaborare automaticamente determinate informazioni, in base a schemi, algoritmi, test, in modo da “ragionare” sulla base di connessioni, confronti, relazioni.
Data Science, il valore dei dati
La terza, la Data Science, costruisce invece modelli statistici e tecniche di analisi con l’obiettivo di trarre valore dai dati. In Italia, secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, è cresciuta molto in termini di valore passando dai 790 milioni di euro del 2015 ai 1.815 del 2020. Le sue dimensioni sono insomma più che raddoppiate nel giro di cinque anni.
I punti di forza di un servizio innovativo
Il mondo del business ha toccato con mano, e apprezzato, il valore aggiunto della Data Science è in grado di valutare i rischi del business plan di un’azienda, di calcolare il ciclo di vita degli strumenti utilizzati, programmare la manutenzione e fissare scadenze e obiettivi. Può inoltre prevedere il guasto di un impianto così come il boom di richieste di un determinato prodotto, fino a organizzare al meglio il ciclo lavorativo, la gestione del personale, i tempi di produzione e di consegna. Attraverso i sistemi di monitoraggio della qualità dell’aria e di videosorveglianza, inoltre, la Data Science garantisce più sicurezza negli impianti: rileva in tempo reale eventuali fughe di gas, segnala accessi di estranei, riduce il rischio di incidenti nelle sale macchine, dà l’allarme in caso di infortunio di un addetto.
Più “Data Science”, più business
Tutte caratteristiche che migliorano la produttività di aziende dei più svariati settori: dalle banche alla manifattura, dai media ai servizi, dalla grande distribuzione al commercio al dettaglio alle assicurazioni, fino alla sanità e alla Pubblica Amministrazione. Nel settore sanitario, oggi sotto i riflettori per i noti motivi legati alla pandemia, proprio le funzioni della Data Science permettono, attraverso l’analisi e la condivisione dei dati, di evitare errori farmacologici, di identificare i pazienti a rischio, di avere una visione chiara e precisa dei servizi di cura, del loro impatto sul territorio e della loro efficacia, in vista di una pianificazione ottimale dell’assistenza sanitaria.
Come trovare il Business Analytics giusto
Ma quali sono i criteri che le aziende devono seguire per scegliere la loro “business intelligence platform”, quindi per trovare il software che fa al caso loro in termini di analisi ed elaborazione dei Big Data? Tutto passa attraverso il “Business Analytics“. È importante che l’azienda cerchi un servizio che supporti le sue strategie e i suoi obiettivi di business con risposte e soluzioni corrette, ma soprattutto rapide. Più che l’alto livello di analisi e di studio della piattaforma, conta la capacità del software di rispondere alle esigenze essenziali dell’azienda, quelle più “basiche” e concrete.
Dal “servizio” al “self service”
Il software ideale di business intelligence dà ai suoi utenti gli strumenti per costruirsi da soli le proprie analisi. Obiettivo ancora realisticamente molto lontano nella nostra realtà nazionale, dove in tanti si “accontentano” di tabelle Excel, senza nemmeno sfiorare gli “Advanced Analytics”. Un buon software funziona sempre in ottica multi-device: anche questo è un dettaglio non scontato.
Una buona regola per scremare è puntare sui software specializzati perché spesso sono quelli che funzionano meglio. Le innovazioni che aiutano le aziende a far crescere il loro business con i software “intelligenti” sono tante e si stanno espandendo con grande velocità.