La rivoluzione conseguente l’affermazione dell’industria 4.0 scorre nei Big Data e determina riflessi sulla completa digitalizzazione dell’intera catena del valore (supply chain) dell’impresa. Conseguentemente si affermano nuovi modelli di business, che utilizzano soluzioni cloud, App in mobilità, social network, smart object, Intelligenza artificiale e l’Internet of Things (IoT), nonché la realtà aumentata.

Ogni elemento costituisce una sorgente di una grande quantità d’informazioni che alimenta quello che sono definiti i Big Data che abbracciano tutti i “silos di dati aziendali”.

Appare evidente che più si consolida la diffusione di soluzioni e dispositivi IoT più l’attenzione si sposta sul come riuscire a ricavare valore dai dati resi disponibili dagli oggetti connessi.

Attraverso l’introduzione di sensori IoT presenti lungo la catena produttiva, tecnici on site possono verificare mediante l’utilizzo di smartphone o tablet il funzionamento delle diverse celle produttive robotizzate, attuando manutenzione predittiva. Grazie alla realtà aumentata possono essere supportati da esperti in remoto, scongiurando così la possibilità di fermi macchina.

I Big Data, attraverso data analytics, predictive analytics e algoritmi, producono informazioni che, proiettate su dashboard, costituiscono supporto alle decisioni del Top Management, per verificare l’efficienza produttiva, analizzare eventuali criticità e attuare in real time i correttivi utili al raggiungimento dei target. Tale processo assicura un vantaggio competitivo notevole: la trasformazione digitale è la chiave per il successo dell’impresa.

Mc Kinsey declina i cinque modi in cui la gestione dei Big Data può creare valore:

  1. Rendere le informazioni trasparenti e utilizzabili ad una frequenza molto più elevata.
  2. Assicurare alle organizzazioni la raccolta di informazioni più ricche e accurate.
  3. Consentire una segmentazione più puntuale della Clientela.
  4. Migliorare drasticamente il processo decisionale.
  5. Definire nuovi cataloghi relativi a prodotti e servizi che rispondono ai bisogni della clientela.

 

Gartner ne sintetizza invece le qualità con 3V:

Volume, Velocità e Varietà. L’aspetto più innovativo è costituito dalla velocità, ossia la capacità di acquisizione da fonti realtime (i.e. sensori IoT), mentre un elevato volume di dati non sempre è caratteristico di big data. La varietà consiste invece nella presenza di dati strutturati e non, quindi, immagini video e testi. Altri aspetti critici dei big data, sono la veridicità, il valore e la visualizzazione, ossia le capacità che consentono l’utilizzo e la comprensione.

I Big Data sono stati utilizzati nel mondo non solo a scopo politico. Il caso più eclatante ha visto coinvolti il presidente USA Donald Trump e Cambridge Analytica, ma anche nel mercato globale delle Piccole e Medie imprese. Qui infatti si utilizzano sempre più i Big Data as a service (SAAS, PAAS e IAAS), che consentono a basso costo l’implementazione di utility tese a migliorare i processi aziendali. In tale contesto anche i piccoli imprenditori possono effettuare analisi di posizionamento, modificare la propria offerta di servizi e prodotti al fine di attrarre maggiori volumi di business rispetto agli altri player.

I Big Data specifici per Small Business diventano così una frontiera innovativa per rendere competitivo il mondo delle medie e piccole imprese.  

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