A volte i termini utilizzati per definire le nuove tecnologie che stanno guidando la Transizione 4.0 possono risultare “evocativi ed affascinanti” ma poco chiari per i non addetti ai lavori.
Ad esempio definizioni come BIG DATA e ANALYTICS ci lasciano immaginare qualcosa di “grande” e “potente” che ha a che fare con le informazioni. Ma come tradurlo in termini pratici ed operativi in un contesto industriale?
Potrebbe sorgere spontaneo il dubbio che i BIG DATA ANALYTICS siano semplicemente una tendenza del momento per sottolineare l’importanza crescente dei dati in tutti i contesti di tipo scientifico, medico e marketing. Ma in ambito industriale è una tecnologia veramente così utile e potente? Perché si afferma sempre più frequentemente che sia addirittura indispensabile se si vuole competere nello scenario attuale?
La risposta è che già oggi i Big Data non sono una “tendenza” ma uno standard emergente di crescita ulteriore della qualità gestionale. Le famose “buone pratiche” a cui costantemente le aziende dovrebbero ispirarsi. E lo sono per tutte le organizzazioni, che vedono sempre più crescere i database aziendali con dati provenienti non solo dai sistemi informativi gestionali tradizionali, ma anche dai sottosistemi della produzione, dai sensori intelligenti (IoT), dai portali web con i quali i processi aziendali si connettono a tutti gli attori esterni dell’intera supply chain.
Tante sono le direzioni verso le quali questi dati crescenti potranno essere rivolti per conseguire prima e meglio gli obiettivi della competitività, della crescita del business e dell’innovazione. Occorrono anche gli strumenti adatti ad esaminare i dati e a far emergere le informazioni “nascoste” che costituiscono la vera “ricchezza” dei BIG DATA.
Questo insieme di strumenti e tecnologie che rendono sempre più potente l’esame analitico dei dati viene reso con il termine generico di ANALYTICS. Al suo interno si stanno sviluppando molteplici metodi di trattamento e rielaborazione che attingono alle potenzialità crescenti offerte da tecnologie di Artificial Intelligence, Machine learning, etc.
Quindi le enormi moli di dati, sempre più prodotte ed acquisite dalle aziende, non devono essere percepite come una complessità difficile da governare, ma una fonte preziosa per avere una visione predittiva che guidi le decisioni da prendere per anticipare il futuro.
Un esempio può valere per comprendere gli effetti pratici. Aumentare al massimo livello possibile l’efficienza di produzione di una organizzazione complessa non può essere un obiettivo perseguibile se non si adotta un approccio di BIG DATA ANALYSIS.
Ecco perché si afferma che uno degli obiettivi della Transizione 4.0 è quello di avere sempre più realtà industriali “data driven”.
E la tua azienda ha adottato un approccio data-driven?
