Big Data

Strategia e Budget.

Big Data e Analytics promettono un impatto enorme sulle decisioni di business. Le imprese non soffrono certo di carenza di dati, ma di carenza di dati “giusti”. Eppure sono ancora poche le organizzazioni che possono dire di aver ottenuto grandi risultati grazie ai Big Data.
nche se le tecnologie relative ai dati stanno evolvendo, la maggior parte di esse è ancora adottata in modo frammentario e i tempi non sono ancora maturi per poter parlare di catena del valore dei dati. I vari sistemi sono ancora complessi, poco standardizzati e spesso disseminati di silos di difficile accesso. Come hanno suggerito i partecipanti al Focus Group specifico, i progetti di Big Data sono parte di una strategia complessiva di Trasformazione Digitale che punta a:

• erogare nuovi servizi, abilitati dai modelli predittivi e di integrazione del dato;
• recuperare o incrementare porzioni di fatturato, grazie all’analisi delle abitudini di acquisto e alle informazioni sui trend della domanda e del mercato o a informazioni specifiche su singole aree geografiche;
• ottimizzare la supply chain, grazie a una circolazione di informazioni più accurate all’interno della filiera che porta a maggiori efficienze e a un miglioramento delle relazioni tra i diversi attori.

Le ricadute dei progetti di Big Data possono essere molte. Ciò che influenza i progetti in corso non sono tanto la mole di dati disponibili o le potenzialità di implementarvi una molteplicità di algoritmi di automazione, quanto piuttosto l’approccio più orientato all’analytics, con possibilità di agire e di misurare l’effetto delle azioni intraprese e, come ulteriore step, di influenzare la successiva produzione di beni e servizi. Alcuni pionieri tra i partecipanti al Focus Group hanno tentato un approccio d’integrazione dei dati “soft e destrutturati” con il database tradizionale, attraverso piccoli test di nicchia. Altri stanno valutando di introdurre algoritmi per ridurre le inefficienze di filiera tramite l’automazione, altri ancora progetti pilota in ambito machine learning e cognitive computing, per migliorare l’assistenza utente-cliente attraverso soluzioni di chatbot. È presto per pensare a iniziative di “monetizzazione” dei Big Data. Il finanziamento dei progetti Big Data attinge dal budget IT annuale per la parte infrastrutturale dell’iniziativa e il resto va a carico delle altre funzioni coinvolte, a seconda della tipologia di progetto. Il coinvolgimento del CEO e del top management avviene in maniera formale ed è limitata alla fase di approvazione del progetto.

Organizzazione interna.

Le funzioni aziendali coinvolte nei progetti di Big Data sono, oltre all’IT, tutte le aree che si rivolgono al cliente, anche B2B, dal Marketing alle Vendite. I partecipanti al Focus Group, non hanno team interni all’IT dedicati ai Big Data, sia tra coloro che stanno approcciando per la prima volta un progetto di Big Data, sia tra coloro che sono in fase avanzata di sviluppo dei progetti.
Quando è il business a guidare l’iniziativa, vengono costituiti team dedicati al di fuori della divisione sistemi informativi. In questi casi, l’IT ha il ruolo di mero esecutore, anche se le sue competenze informatiche e di analisi del dato lo vedono coinvolto come advisor in tutte le fasi di sviluppo dei progetti. Permangono invece in capo al Dipartimento IT le unità specializzate di business intelligence tradizionale e le figure ad esse legate, come il responsabile del datawarehouse.
Catturare appieno le potenzialità offerte dall’analisi dei dati richiede un’attitudine nuova, una capacità avanzata di gestire i dati e di concentrarsi su quelli veramente importanti, oltre all’abilità di definire metodologie e tecniche non sempre alla portata di tutti. Adottare soluzioni di Big Data implica anche una buona capacità di change management in vista dell’estensione degli strumenti a supporto delle decisioni a più persone, anche in ruoli di middle management. Come ha commentato una parte dei partecipanti al Focus Group, alcune responsabilità evolvono o si eliminano del tutto e l’azienda deve adeguarsi ridefinendo ruoli e organizzazione.

Ruolo dell’IT.

Mentre è owner unico delle parti di progetto che coinvolgono soluzioni architetturali e applicative, il direttore IT è co-owner con le linee di business delle iniziative che si collocano all’interno di una strategia di business. In esse, al CIO viene riconosciuto il ruolo di suggeritore e advisor per le altre funzioni di business. L’interconnessione tra mondo web, social e Mobile, genera grandi quantità di dati. La maggiore difficoltà si rivela nella fase di integrazione all’interno dell’infrastruttura esistente. Si ricorre sempre più spesso all’uso di tecnologie di integrazione per fornire una base dati sui cui implementare, solo successivamente, strumenti di Advanced Analytics, Data Mining e sistemi di ontologia del dato per favorire analisi avanzate. Altre architetture fondanti e pervasive in azienda, come ERP e sistemi gestionali, devono opportunamente essere rivisitati per favorire l’integrazione dei dati generati.

Fornitori.

I partner esterni per le iniziative di Big Data riflettono la varietà dei progetti condotti dai partecipanti al Focus Group e contemplano fornitori di tecnologie, società di consulenza IT, università e start up innovative. In questa area, di investimenti sostanzialmente discrezionali, è maggiore la predisposizione a considerare fornitori alternativi a quelli di normale riferimento. Come hanno suggerito alcuni partecipanti al Focus Group, le cosiddette “tecnologie di frontiera” vengono però troppo spesso sottovalutate e scartate al termine della fase, ancora relativamente lunga, di definizione delle componenti più innovative del progetto. In alcune situazioni si è anche poi visto che proprio le tecnologie di frontiera avrebbero potuto generare risultati ancora più soddisfacenti rispetto alle soluzioni più comunemente adottate. Si fa più frequente l’adozione di soluzioni mirate di Analytics, che aiutano le aziende a migliorare ROI e bottom line. Sta anche emergendo una nuova classe di fornitori in grado di costruire modelli mirati per specifici casi d’uso, ma generalizzabili su aree quali la logistica, la gestione del rischio, il pricing, la gestione del personale. Queste soluzioni, contribuiscono a familiarizzare il management con i Big Data e a favorirne l’adozione su più ampia scala. Da non sottovalutare che i miglioramenti tecnologici si applicano in aree sempre più ampie e queste aprono nuove strade sia per l’automazione sia per l’apprendimento automatico, strade che fino ad oggi erano una prerogativa esclusiva delle imprese più avanzate.