Dati di qualità per prendere le decisioni giuste


Dati di qualità per prendere le decisioni giuste

Le nuove tecnologie dell’Industria 4.0 offrono alle imprese la possibilità di ottenere grandi quantità di dati (i cosiddetti Big Data): una sfida sia a livello infrastrutturale che, soprattutto, di analisi. Ne abbiamo parlato con Emanuela Sferco, Regional Marketing Director di SAS, multinazionale leader negli Analytics.
Emanuela Sferco, Regional Marketing Director di SAS
Cosa sono effettivamente i Big Data e quali vantaggi di business può portare la loro analisi?
I Big Data forniscono informazioni importanti per supportare le strategie aziendali verso il raggiungimento degli obiettivi e stanno trasformando radicalmente il modo di fare business. Rappresentano un elemento utile alle aziende per capire la direzione del cambiamento e favorire l’innovazione. Le dinamiche di mercato hanno raggiunto valori inimmaginabili e il decision making deve essere rapido e affidabile, basato sulla raccolta ed elaborazione di volumi di dati quanto più ampi possibile. Nessun segnale può essere tralasciato ed ogni elemento concorre alla definizione della rotta strategica.  I big data possono così trasformare i modelli di business delle aziende che saranno in grado di offrire nuovi prodotti e servizi ai propri clienti.
Quando se ne comincia a parlare? E perché solo oggi sono diventati così importanti?
Si è iniziato a parlare di Big Data già da qualche anno e l’Italia è adesso pronta ad abbracciare i Big Data e i nuovi strumenti analitici a supporto. Le aziende stanno riponendo sempre maggior fiducia e consapevolezza nelle soluzioni di analisi come motore per il business digitale, il processo di maturazione culturale e tecnologico interno all’azienda è già avviato. Ma per arrivare all’adozione pervasiva degli analytics, con la possibilità di rilevare insight in tempo reale, occorre un “salto di pensiero” che deve necessariamente coinvolge tutta l’organizzazione.
Di quali dimensioni di dati si sta parlando? Dove “si trovano” questi dati e da chi sono gestiti?
La disponibilità dei dati è in costante aumento, pensiamo a tutti i dispositivi connessi, che ormai fanno parte della nostra vita, con cui lavoriamo e interagiamo ogni giorno e che producono continuamente una grande mole di dati di diversa natura. Il volume di dati disponibili cresce in modo esponenziale. Esistono dati interni e esterni all’azienda. Ci sono dati online e offline. Possono essere strutturati e non strutturati come testi, audio, conversazioni sui social media. Provengono dall’IoT, dal mondo digitale, dalle interazioni su web. L’esplosione dei dati in volume, velocità e varietà continua a ridefinire lo scenario, mettendo nelle mani delle aziende un grande potenziale competitivo. Ma per estrarre valore dal bacino informativo occorrono strategie coerenti ed allineate agli obiettivi di business. Si affaccia quindi sul mercato la necessità di una figura in grado di capire e analizzare i dati, traducendoli in informazioni utili per l’azienda e per le decisioni strategiche aziendali. Una figura come quella del Data Scientist, professionista in grado di fare da tramite tra i due ruoli del mondo dei Big Data: l’IT e il business.
Molto meno frequentemente, rispetto a Big Data, si sente parlare di data mining. Qual è il suo obiettivo nel complesso universo dei big data?
Il data mining aiuta a risolvere problemi e a scoprire nuove opportunità di business grazie alla creazione di modelli analitici veloci ed accurati, basati su grandi volumi di dati. La modellazione descrittiva e predittiva produce analisi e dati che si traducono in decisioni di business migliori. Con il data mining è semplice comprendere le relazioni tra elementi per scoprire gli schemi più importanti.
Quali sono le maggiori criticità e gli aspetti che occorre valutare per riuscire a estrarre valore dalle grandi moli di dati?
Utilizzare i Big Data non significa semplicemente raccoglierli e leggerli, è necessario definire un sistema di tecnologie e competenze per estrarre valore da questi dati in tempo reale. È quindi necessario convertire i dati in azioni di business, attraverso un approccio strutturato agli analytics. I dati da soli non bastano, per poterli sfruttare serve infatti una strategia coerente e integrata per la loro gestione. Quando si devono prendere decisioni basate sui numeri è fondamentale avere dati attendibili ed efficaci altrimenti il rischio è perdere tempo alla ricerca di errori. Questo tempo andrebbe invece sfruttato per analizzare dati utili per il business; la gestione dei dati acquisisce così un ruolo fondamentale per le aziende e per la loro competitività. SAS ha creato una guida innovativa che accompagnerà alla scoperta del Data Management, ovvero quel processo che consente una gestione ottimale dei dati per poter sfruttare tutto il loro valore.
Quali sono i trend relativi ai Big Data che possiamo aspettarci relativamente al panorama italiano?
Possiamo sicuramente aspettarci una crescita sempre maggiore di dati e informazioni disponibili per le imprese. Indipendentemente dal settore di mercato e dalle dimensioni, le aziende avranno a diposizione un bacino di dati sempre più grande da convertire in insight utili al processo decisionale. La prossima sfida sarà utilizzare i flussi di dati in movimento edelaborare i dati nel momento stesso in cui vengono generati per poter prendere decisioni real-time. Il Cloud poi giocherà un ruolo fondamentale per fare avvicinare le aziende a sistemi a valore aggiunto per l’analisi dei dati.
Quali sono i settori che potrebbero beneficiare maggiormente dei Big Data? Quali sono attualmente le più interessanti aree applicative?
Avere a disposizione dati e poterli sfruttare per decisioni di business può portare benefici a tutti i settori, in diversi ambiti applicativi: pensiamo al settore dei trasporti per il monitoraggio dei veicoli, il settore delle utility per rendere più efficienti le risorse sulla base di consumi reali e sul forecast. Oppure in campo manifatturiero, dove grazie ai dati si possono adottare strategie di manutenzione preventiva. Con l’Industria 4.0 la digitalizzazione sarà sempre più collegata con tutte le unità produttive, esiteranno sistemi complessi e sempre più intelligenti che interagiranno tra loro per un controllo in tempo reale.
Quali le interazioni con altri segmenti tecnologici?
Le interazioni con altri segmenti tecnologici saranno sempre maggiori, proprio perché gli ambiti applicativi e le opportunità aumentano. Mi riferisco ai dispositivi di uso quotidiano, gli oggetti wearable che controlleranno lo stato fisico di ognuno di noi o gli elettrodomestici con cui potremo interagire costantemente. Senza contare tutti gli ambiti applicativi in ambito business.
Non è che il limitarsi alla prima parte dell’espressione “Big Data”, cioè “Big”, la sta associando solamente alla quantità di dati da elaborare (e non anche alla loro velocità e varietà), spingendo le PMI e chi le dirige a giustificare il mancato ricorso al nuovo strumento tecnologico molto potente, con cui è inevitabile confrontarsi?
Quello che può abilitare oggi il vantaggio competitivo delle aziende e quindi anche delle PMI è la velocità di reazione ai cambiamenti dei mercati. Le strutture aziendali più agili con l’aiuto di un’analisi dati semplice e immediata, anche in real-time, possono riuscire ad attuare strategie vincenti in anticipo rispetto alle imprese con una struttura più complessa. L’imprenditore lungimirante deve stimolare e promuovere la cultura del dato in tutti i reparti aziendali, riuscendo a estrarre il massimo del valore di business da un’analisi dati sempre più facile e intuitiva.
Anche le PMI devono guardare a questa frontiera dell’innovazione, ma vi è la percezione che la raccolta e analisi di “big data” generi dei costi insostenibili per una piccola impresa. È vero?
L’analisi dati deve essere vista come attivatore tecnologico di tutte le strategie di crescita, dai processi produttivi alle decisioni a supporto del business. Quello che oggi può supportare il vantaggio competitivo delle PMI è la velocità di reazione ai cambiamenti del mercato. Esistono soluzioni per la gestione e analisi dei dati dedicati alle PMI che consentono non soltanto di trarre valore dai dati e dalle informazioni che hanno al loro interno, ma anche di rimanere competitive. L’imprenditore deve promuovere la cultura dei dati, riuscendo a estrarre il massimo del valore di business da un’analisi in grado di: ottimizzare i processi di produzione e i costi, prevedere i cambiamenti della domanda e prendere decisioni strategiche a supporto del business. Proprio per supportare le piccole e medie imprese nel processo di innovazione digitale abbiamo creato un e-bookgratuito “Manuale di sopravvivenza per le PMI”.  I lettori potranno scoprire quali sono le competenze necessarie per portare la digital transformation in azienda e come sfruttarla per affrontare il nuovo approccio di business orientato al cliente.
Quali sono le figure professionali maggiormente richieste nel settore dell’analisi dei Big Data? È vero che da questo punto di vista in Italia siamo indietro rispetto all’Europa (ad esempio, non esiste ancora la figura specifica del data scientist interno alle aziende)?
Cresce il numero dei dati, aumentano le richieste delle aziende per rimanere competitive e cresce sempre di più la richiesta di Data Scientist, un esperto del dato, con capacità analitiche avanzate, matematiche e competenze di comunicazione. Il Data Scientist è una figura che fa da tramite tra il mondo dell’IT e quello del business, in grado di studiare i dati e mettere a disposizione del business le informazioni. SAS ha creato un corso online sui temi a grande impatto sul business: Digital Learning di SAS. Partendo da tre macro trend, sono stati costruiti tre percorsi formativi dedicati a qualsiasi profilo professionale.  Il Digital Learning è nato per semplificare concetti complessi e renderli approcciabili a chiunque voglia entrare nel mercato dell’analisi dei dati, trattando temi com: Data Management, Data Visualization e Advanced Analytics. Si tratta di una formazione specifica basata su esempi concreti, processi di business già sviluppati presso altre aziende, oltre che sulla teoria e l’utilizzo delle soluzioni SAS.
Come SAS supporta le aziende italiane nella Digital Transformation?
Ci poniamo come facilitatore per supportare le aziende nel loro processo di cambiamento con l’obiettivo di creare una cultura analitica. Grazie a materiali e contenuti gratuiti in ambito Big Data, digital transformation e innovazione, le numerose attività di formazione e i forti rapporti con le università, SAS vuole essere un supporto per creare quelle competenze e quelle figure che mancano e che possono essere utilizzate dalle aziende per l’analisi dei dati. Organizziamo numerosi momenti di formazione e aggiornamento, incontri fondamentali che rappresentano una spinta per guardare avanti, dove i business user, analyst ed esperti di settore condividono nuovi approcci alle sfide del business di oggi e di domani. Come Analytics Experience 2016, l’evento dedicato agli advanced analytics e alla cultura analitica applicata al business, che si terrà a Roma dal 7 al 9 novembre.  Analytics Experience è un evento internazionale che riunisce in un unico contesto formazione, aggiornamento e networking per offrire ai circa partecipanti spunti utili a guidare la business transformation grazie all’uso degli analytics. Vi aspettiamo a Roma!

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