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Reportistica più efficace con gli advanced analytics

Reportistica più efficace con gli advanced analytics

pubblicato il: 24 marzo 2020

Advanced analytics. È in queste due parole che oggi si gioca la partita delle aziende vincenti: quelle capaci di adeguarsi al presente e modellarsi sul futuro, per arrivare prima di chiunque altro al successo.

Gli addetti ai lavori ormai lo dicono chiaro: nell’era della digitalizzazione, rivelarsi incapaci di sfruttare le opportunità offerte dai Big Data, soprattutto nelle soluzioni avanzate, significa soccombere al mercato, ai concorrenti, alle possibilità di business.

Cosa sono gli advanced analytics

Il concetto di base degli advanced analytics è rivoluzionario: studiare in modo autonomo o semi-autonomo i dati attraverso tecnologie sofisticate, allo scopo di comprenderle in modo più profondo e produrre previsioni utili allo sviluppo futuro del business. Non più, dunque, analizzare statici dati storici per delineare scenari e formulare previsioni, ma raccogliere e studiare le informazioni in tempo reale, per arrivare a predire comportamenti e trend futuri. Una novità epocale.

Gli strumenti giusti per gli advanced analytics

Vien da sé che confrontarsi con questa nuova frontiera nel modo migliore stia diventando sempre più importante: le porte competitive che è possibile aprire con i Big Data sono praticamente infinite, ma per compiere scelte con consapevolezza ed efficacia servono i giusti strumenti. Quali? Un solido sistema di Information governance e, appunto, i software di advanced analytics. Introdurre in azienda l’uso combinato di questi due elementi e - soprattutto - saper sfruttare la reportistica che ne deriva può essere la svolta decisiva verso il successo.

 

Dalla Business intelligence agli advanced analytics: un mondo che cambia

Il divario fra i paradigmi di passato e presente è immenso. Mentre gli strumenti di business intelligence tradizionale analizzavano i dati storici per disegnare nel dettaglio la visuale su un determinato fenomeno, le soluzioni di advanced analytics puntano l’attenzione sulla previsione di eventi e comportamenti futuri, delineando realtà possibili what-if, con l’intento di anticipare i cambiamenti o di immaginare gli effetti e breve e lungo termine delle strategie d’impresa. Una carta capace di offrire un vantaggio competitivo abissale, rispetto a competitor fermi alle logiche tradizionali.

Oltre le previsioni: gli advanced analytics che consigliano

Con le soluzioni di analisi avanzata si passa dunque da un contesto puramente descrittivo a uno predittivo, forgiato da algoritmi che non solo formulano ipotesi sul futuro, ma indicano anche azioni da intraprendere. Si riduce l’importanza del punto di vista sul passato, dell’analisi di metriche e KPI, della generazione di statistiche e report a consuntivo, degli investimenti su soluzioni e processi già in uso presso i competitor, e si sposta lo sguardo a quel che il domani riserva. Il management sente il bisogno di elevarsi, di spingersi oltre la concorrenza, anticipando e cercando di intuire quel che avverrà. Sino a un potenziale estremo traguardo: la piena automazione, nella quale i software analitici prendono decisioni e innescano meccanismi di risposta senza intervento esterno.

 

La nuova logica degli advanced analytics

Il punto di avvio della logica “advanced” è rappresentato, ovviamente, dall’estrazione da più fonti (Internet Of Things, social media, sistemi gestionali, siti web e mobile app) delle informazioni utili alla comprensione di un problema. Grazie alle soluzioni advanced analytics, questo mare magnum di dati può essere ripulito, incrociato e processato, producendo una reportistica preziosa per il decision making (umano o artificiale). Il tutto attraverso un processo che viene sottoposto a continui affinamenti sulla base delle esperienze pregresse, per migliorare progressivamente l’affidabilità e l’accuratezza degli algoritmi.

Risultato è, come detto, la nascita di una nuova logica fatta di tre inedite capacità:

  • di predizione, che permette di formulare ipotesi;
  • di prescrizione, che evidenzia le possibili soluzioni in ottica preventiva, migliorativa e reattiva;
  • di automazione, in cui l’intelligenza artificiale intraprende azioni in riposta allo scenario esaminato.

Esempi di advanced analytics

Immaginiamo ad esempio di poter gestire dall’esterno, tramite input di regolazione automatici, un macchinario industriale connesso in rete, per evitare guasti o supportare particolari tipi di produzione. O che la proposta di prodotti su un sito internet possa essere gestita autonomamente in base alla tipologia di utenti. O ancora, pensiamo a diagnosi mediche e attività di prevenzione pianificate, a rating di affidabilità creditizia rilevati incrociando e analizzando i dati relativi ai clienti, a futuri comportamenti dei consumatori intercettati sulla base di dati provenienti da più fonti.

Gli advanced analytics (che di fatto non sono una tecnica, ma un insieme di tecniche, dal predictive analysis al data/text mining, dal machine learning al sentiment analysis, sino al neural networks, solo per citarne alcune) sono tutto questo, e molto altro.

Sono, in altre parole, gli asset che assicurano gli atout vincenti:

  • ottimizzare i processi;
  • ridurre il time-to-market;
  • migliorare la customer experience e le performance finanziarie;
  • scoprire nuove opportunità di business;
  • identificare i bisogni inespressi dei clienti;
  • intercettare nuovi mercati geografici e nuovi settori.

Il mercato degli advanced analytics

Naturale quindi che il loro successo si stia affermando in modo sempre più massiccio: in base alle stime rilasciate da IDC (International Data Corporation), nel 2020 le soluzioni di advanced e predictive analytics genereranno un fatturato di 1.150 milioni di euro a livello europeo. Secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano, il mercato della Big Data Analytics ha registrato una crescita media del 21% ogni dodici mesi negli ultimi tre anni (nel 2018 il settore valeva 1,393 miliardi di euro, guadagnando 26 punti percentuali rispetto al 2017). Il tutto anche se, almeno secondo le statistiche nazionali, permane un divario profondo tra grandi imprese (che coprono l’88% della spesa complessiva) e PMI (12%).

 

Una reportistica più efficace grazie algli advanced analytics

Ma in che modo l’applicazione degli advanced analytics può concretamente giovare alla salute dell’azienda? E come può tangibilmente influenzare l’attività d’impresa?

Questa frontiera tecnologica si interseca in modo stretto con le soluzioni infrastrutturali e applicative più innovative. Quelle, in altre parole, che caratterizzano l’identità dell’industria 4.0, ridefinendone processi e procedure. Si parla ovviamente di sistemi gestionali evoluti, che i giusti consulenti possono affiancare, analizzando le singole realtà aziendali e i peculiari settori di mercato, a strumenti e metodologie finalizzate alla “data collection” e alla “information modeling”. Il tutto con l’obiettivo di produrre una reportistica capace di supportare i processi decisionali e ottimizzare le performance aziendali.

Advanced analytics: tutti gli upgrade per l'azienda

In questo quadro, le funzionalità di cui l’impresa non potrà più fare a meno si amplieranno progressivamente. Si andrà dal tradizionale Data Warehouse al Big Data Warehouse, alle applicazioni Cloud Analytics, per arrivare al Predictive Analytics, al reporting operativo, sino al Disclosure real time.

Guidati dai consulenti più indicati per il personale settore di business, tali “upgrade” consentiranno alle imprese di veder minimizzata la distanza tra la generazione dei dati, la relativa analisi e le azioni conseguenti, e di rendere più efficaci i processi decisionali in ambito strategico, così come l’operatività dei singoli. Il tutto con sempre maggiori probabilità, e possibilità, di vincere la partita del mercato di appartenenza.

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Tags: Advanced Analytics


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