Analisi dei dati nell’industria: contesto nazionale

Dalla rivista:
Soluzioni Software per l’Industria

 

Oggigiorno le organizzazioni che sono in grado di raccogliere le informazioni e utilizzarle in modo efficace possiedono un forte vantaggio competitivo sul mercato

Il dato è l’elemento più prezioso al mondo, infatti è il risultato di un percorso di digitalizzazione e integrazione intrapresa da molte aziende grazie anche al supporto degli incentivi fiscali 4.0. Possiamo considerarlo, come scrisse il matematico inglese Clive Humby, ‘il nuovo petrolio’, che una volta estratto deve essere sottoposto a un accurato processo di raffinazione per trasformarlo e ricavarne così il vero valore. Secondo l’Osservatorio Big Data del Politecnico di Milano, lo scorso anno la spesa delle aziende italiane in risorse infrastrutturali, software e servizi connessi alla gestione dei dati, ha registrato un valore complessivo di 2,85 miliardi di euro con una crescita del 18%. In crescita anche il Data Strategy Index, ovvero il livello di maturità complessiva delle grandi aziende nel valorizzare i dati, risultato ottenuto prendendo in considerazione tre fattori fondamentali: • gestione del dato e architettura; • strumenti e competenze per l’attività di business intelligence e descriptive analytics; • data science, ovvero analisi predittive e di ottimizzazione partendo dall’analisi dei dati. Nel 2023 la percentuale di aziende di livello avanzato è cresciuta, portandosi al 20%, con un incremento del 5% rispetto al 2022. Tuttavia, ancora un terzo delle grandi aziende italiane, ovvero il 32%, si trova in una fase embrionale rispetto a un approccio strutturato sulla qualità del dato. Questo risultato può dipendere da diverse cause, una di queste è la difficoltà per le aziende di trovare figure professionali in grado di gestire e organizzare questa specifica ‘filiera’. Sono, infatti, aumentate le presenze di professionisti per la valorizzazione dei dati: il 77% delle grandi aziende italiane ha già un data analyst, il 49% un data scientist e il 59% un data engineer. Però questo non è sufficiente. L’industria 4.0 e la digitalizzazione in generale hanno prodotto e continueranno a produrre nelle aziende una grande quantità di dati, spesso però poco sfruttati per la mancanza delle competenze necessarie. Sarà dunque importante puntare nel breve futuro sulla formazione di nuove figure e di profili specializzati.

I vantaggi dell’analisi dei dati

Nell’ambito delle attività a supporto delle imprese, Anie Automazione, con il Gruppo Software Industriale, ha realizzato Il White Paper “Industria 4.0: abbiamo i dati e ora? Guida pratica all’utilizzo” (scaricabile gratuitamente dal sito dell’associazione): una lettura creata con lo scopo di aiutare l’industria, e le persone che la gestiscono, a capire quali sono le aree in cui è possibile e necessario estrarre valore dalle tecnologie digitali. Oggigiorno le organizzazioni che sono in grado di raccogliere le informazioni e utilizzarle in modo efficace possiedono un forte vantaggio competitivo sul mercato, in quanto fanno emergere consapevolezze su priorità, benefici potenziali, tecnologie e metodologie necessarie per colmare eventuali divari tecnologici. Allo stesso tempo, possono risolvere criticità organizzative, identificare lo stato dei processi aziendali, valutare gli impatti sul business e mitigare i rischi di carattere strategico, finanziario e organizzativo. Si riportano qui di seguito alcuni dei tanti vantaggi derivati da un’efficace data strategy:

• Miglioramento dell’efficienza operativa: l’utilizzo e l’analisi dei dati permette di svolgere le attività e i processi in modo da massimizzare l’utilizzo delle risorse disponibili (personale, materiali, budget) e ottenere i migliori risultati possibili. Sempre parte integrante delle strategie di efficienza operativa è anche l’uso sostenibile delle risorse energetiche.

• Incremento della qualità di prodotto: l’analisi dei dati può aiutare le aziende a identificare e prevenire i difetti di produzione. Questo può portare a un abbattimento dei costi legati agli scarti e alle rilavorazioni.

• Sviluppo di nuovi prodotti e servizi: le informazioni analizzate consentono di identificare nuove opportunità di business e sviluppare nuovi prodotti e servizi che meglio rispondono alle esigenze dei clienti.

• Consolidamento dei rapporti con il cliente: l’analisi del comportamento dei clienti e il loro livello di soddisfazione consente alle aziende di offrire un servizio personalizzato e mirato alla fidelizzazione.

• Ottimizzazione di tutta la supply chain: il monitoraggio dell’intera supply chain permette di elaborare una strategia che migliori la gestione della catena di fornitura, dall’acquisto dei materiali alla consegna dei prodotti finiti al cliente.

I dati e l’AI : un rapporto win-win

La relazione tra Big Data e intelligenza artificiale è molto forte. Due elementi che, se combinati insieme, rivoluzionano e modellano non solo la realtà aziendale, ma anche lo stesso ciclo di vita dei dati che questa genera. Possiamo considerarlo un rapporto vincente, poiché l’AI beneficia dell’accesso ai Big Data, ma allo stesso tempo migliora la raccolta, l’elaborazione e l’analisi di questi ultimi. L’AI, infatti, permette di analizzare dati che altrimenti si accumulerebbero senza beneficio nei database aziendali. Secondo le ultime analisi di mercato, sono in forte crescita gli investimenti in AI generativa, specialmente per le grandi aziende. Tra le principali aree di investimento troviamo l’attività di forecasting, a supporto della pianificazione strategica o commerciale, la predictive maintenance a supporto dell’assistenza e manutenzione e il controllo qualità di prodotto e di processo.

Anie Automazione – https://anieautomazione.anie.it

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