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VEDIAMO QUI I VANTAGGI CHE
SI POSSONO OTTENERE CON LA
BIG DATA ANALYSIS, NONCHÉ GLI
STRUMENTI A DISPOSIZIONE E LE
MODALITÀ CON CUI TRASFORMARE I
DATI IN DECISIONI UTILI AL BUSINESS
L’ANALISI
TANTO ATTESA
di
Matteo Marino
Fonte: mckinsey.com
FEBBRAIO 2017
FIELDBUS & NETWORKS
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Fieldbus & Networks
A
bbiamo chiesto ad alcuni dei principali attori del mondo
dell’automazione industriale di fare luce sull’ampio tema
della big data analysis, partendo dal suo significato per co-
noscere poi quali applicazioni siano state messe in campo
dalle aziende da loro rappresentate.
Fieldbus&Networks:
Potete spiegare che cosa è realmente la big data
analysis?
Letizia De Maestri
, area marketing di
Automata
(
www.cannon-auto-
mata.it ): “Big data è un termine fondato nel 2001 da un analista di Gart-
ner, società che ogni anno pubblica
l’‘Hype Cycle’ che rappresenta lamatu-
rità, l’adozione e l’applicazione di spe-
cifiche tecnologie. I big data descrivono
la crescita esponenziale del numero di
dati esistenti generati da oggetti intel-
ligenti e la loro crescente accessibilità.
Le parole chiave che la contraddistin-
guono sono: volume, e diversi fattori
hanno contribuito all’incremento del
volume dei dati, tra cui il crescente nu-
mero di sensori e dati machine-to-ma-
chine che sono stati acquisiti nel
tempo; velocità, in quanto il flusso di
dati scorre a una velocità elevata e dev’essere gestito in modalità real-
time; varietà, poiché i dati si palesano sotto le più svariate forme come
numerici, alfanumerici, informazioni ricostruite attraverso applicazioni line
of business, documenti di testo non strutturati, email ecc.; complessità,
perché i dati provengono da fonti differenti. Collegare e abbinare i dati tra
diversi sistemi per poi pulirli e trasformarli, significa impiegare uno sforzo
notevole. I big data possono essere rilevanti per le aziende: una loro cor-
retta gestione può condurre ad analisi più dettagliate, importanti sia a li-
vello strategico sia operativo nel breve, medio e lungo periodo”.
Guido Porro
, managing director per l’Italia ed Euromed di
Dassault
Systèmes
( www.3ds.com/it ): “Si potrebbe definire la big data analysis
come la capacità di analizzare, sintetizzare e rendere fruibile un vasto ed
eterogeneo volume di dati al fine di prendere delle decisioni informate di
business o comunque di azione. Non si tratta di un compito facile, non
tanto per la grande quantità di dati presi in esame, quanto per la loro
complessità, variabilità e velocità”.
Sottolinea
MassimoBartolotta
, machinery OEMsegment manager per
l’Italia di
Eaton
( www.eaton.it ): “La quarta rivoluzione industriale vede
macchine, dispositivi, sensori e persone in grado di comunicare e con-
dividere dati importanti, abbassando i costi della produzione e offrendo
un chiaro vantaggio in un ambiente
globale competitivo. Grazie all’uso di
servizi cloud è possibile interconnet-
tere risorse produttive e perfino interi
siti di produzione”. Egli continua poi
confermando come l’ottimizzazione dei
processi fino ai semplici sensori e at-
tuatori richieda componenti intelligenti
in grado di elaborare e inoltrare dati.
Attraverso l’uso di tali prodotti, però,
i volumi di dati aumentano conside-
revolmente all’interno di una singola
macchina: “Se trasferiamo il tutto a
una rete aziendale operante a livello
globale si ottiene un aumento esponenziale della quantità di dati da ela-
borare ed è proprio per questo motivo che si parla di big data analysis”.
Per
Cristian Randieri
, presidente e
CEO di
Intellisystem Technologies
( www.intellisystem.it ), quando si parla
di big data si fa riferimento a una col-
lezione eterogenea di dati grezzi che
di per sé non hanno alcun valore se
non analizzati e quindi rielaborati me-
diante le più moderne tecniche, me-
glio definite col termine ‘data mining’.
“Questa tecnica può essere definita
come l’attività di estrazione dell’infor-
mazione da una miniera di dati grezzi.
Per capire meglio questo concetto
Letizia De Maestri,
Automata
Tavola
rotonda
Massimo Bartolotta,
Eaton
Cristian Randieri,
Intellisystem Technologies