L’industria 4.0 trova il suo fondamento nel Big Data Management, poiché utilizza i
dati non strutturati come una componente malleabile per la costruzione di pattern e l’ideazione di strategie.
La trasformazione digitale sta rivoluzionando ogni aspetto delle grandi aziende, coinvolgendo processi e persone.
Mentre le nuove tecnologie potenziano il decision making, le competenze necessarie per il loro utilizzo fanno si che l’azienda si circondi di personale qualificato e ben formato, che sarà devoto a compiti orientati alla strategia, più che al mantenimento dei processi analitici di routine.
L’Internet delle Cose diventa l’Internet dei Processi e dei Sistemi portando nuove opportunità accessibili grazie al Big Data Management.
I Big Data nella trasformazione delle grandi imprese
I Big Data e le tecnologie a loro connesse hanno un impatto molteplice sul futuro delle aziende.
Miglioramento dei processi della Warehouse:
Esistono sensori e dispositivi portatili che raccolgono dati sull’efficienza operazionale, identificando errori commessi dall’interazione manuale, conducendo controlli di qualità, e mostrando i percorsi più efficienti per la produzione
Eliminazione degli ostacoli e riduzione del rischio
I Big Data identificano le variabili che influenzano le performance senza comportare costi aggiuntivi per l’azienda, identificando gli ostacoli nella produzione e nell’erogazione dei servizi. Ciò permette di prevenire i rischi collegati a costi imprevisti e ritardi.
Predizione della domanda
Nell’interpretare la domanda del pubblico attuale, l’analisi dei Big Data può essere veicolata in senso interno (preferenze del cliente) ed esterno (trend ed eventi collegati a fattori esterni), oltre a riferirsi ai dati storici.
Manutenzione predittiva
Le tecnologie collegate ai Big Data possono individuare falle nei macchinari di produzione così come nei processi di distribuzione dei servizi. Questo avviene analizzando i pattern di lavoro delle tecnologie e dei sistemi stessi.
Approccio strategico adattato alla trasformazione digitale
In una realtà dove i limiti geografici sono stati infranti, le aziende che utilizzano i Big Data per creare modelli strategici riescono a coesistere e competere con la concorrenza globale.
Se è vero che la conoscenza è sinonimo di potere, l’informazione va direzionata secondo tattiche di mercato specifiche per settore.
In questo senso, non esistono modelli universali, ma metodi di analisi che agiscono su tre livelli di dati: storici, attuali e futuri. Gli effetti benefici per l’azienda sono solitamente visibili nel medio-lungo termine in termini di guadagno, risparmio e accelerazione dei processi.
Le principali sfide nell’implementazione
Silos
Per lavorare secondo un obiettivo di implementazione unico, l'eliminazione dei silos fra dipartimenti è fondamentale. Un team costituito da business leader, responsabili delle operazioni e del controllo qualità, e manager IT costituisce una buona soluzione per creare un’infrastruttura di Big Data Management completa.
La comunicazione efficiente fra le parti è inoltre possibile solo se si garantisce l’integrità dei dati utilizzati e diffusi. Scarica gratuitamente: Data Quality: trasformare il data management in data excellence nel 2022, la guida Thinkopen sul Data Quality |
Adattamento
Proprio perché non esiste un modello unico e universale per il management, i processi condotti dagli strumenti tecnologici 4.0 possono diventare scalabili e adattabili. L’abbandono di un management centralizzato implica la diffusione della nuova cultura aziendale e degli obiettivi di implementazione su più livelli, con un investimento iniziale in termini di tempo, formazione o ricerca di personale qualificato.
Paralisi analitica
Nella costruzione del Big Data Management è facile cadere nell’errore di voler analizzare ogni processo in modo totalitario e storico, per definire la situazione attuale.
In realtà, è sufficiente raccogliere insight precisi sulle operazioni attuali, con un riferimento allo storico recente.
Anche se la ricerca della perfezione dovrebbe prevaricare il concetto di “sufficiente”, è infatti importante non perdere l’impatto a breve termine durante l’implementazione.
Modello Technology-driven
L’approccio analitico ai Big Data dovrebbe essere value-driven più che technology-driven.
Significa che il focus dell’implementazione non dovrebbe vertere sull’installazione di tecnologie che rendano i processi il più efficienti possibile di per sé. Invece, si tratta di identificare il pacchetto tecnologico più efficiente rispetto al valore che si vuole creare.
Questo valore è definito dall’obiettivo strategico e, più in generale, dall’immagine che si vuole dare al brand.
Conclusioni
Anche se i Big Data impattano maggiormente sull’efficienza operativa in termini di generazione di profitto, diversi settori possono beneficiare dei modelli predittivi sulla domanda-offerta, e della creazione di una Customer Experience eccellente.
Senza i Big Data, le tecnologie 4.0 non sarebbero in grado di decifrare il valore realistico dell’approccio aziendale corrente. Dunque, non potrebbero generare pattern predittivi di analisi e operare autonomamente nella creazione di modelli strategici.
Thinkopen sostiene l’implementazione della Big Data Architecture per le grandi aziende che guardano al futuro.
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