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gio, 03 dicembre 2020

Data Intelligence: il valore dei dati trasforma qualsiasi azienda

Il mondo dei dati e del digitale sono sempre più interconnessi. Essere un'azienda data-driven oggi non è più un'opzione. Ma le tecnologie da sole non bastano, serve una strategia aziendale

A cura di Nicola Russo, Head of Data Intelligence

Mai come in questo momento storico, l’importanza del dato -  la sua gestione ed elaborazione per estrarne valore - sta diventando centrale per governi, istituzioni, aziende ed enti pubblici a livello globale. L’emergenza Covid-19 ha messo in risalto le potenzialità delle tecnologie di Data Intelligence per tracciare gli spostamenti della popolazione e monitorare l’andamento della malattia in ottica di contenimento e prevenzione del contagio. 
Basti pensare che, proprio grazie a strumenti di analisi avanzata dei Big Data, la Cina ha potuto gestire la pandemia in maniera efficace: con il supporto dei colossi tecnologici del paese (Alibaba, Baidu e Tencent), il Governo è stato in grado di elaborare dati provenienti da videocamere di sorveglianza nei luoghi pubblici, smartphone e strutture sanitarie, tracciando i contagi in modo puntuale. 
La situazione attuale di instabilità in cui ci troviamo sta di fatto conferendo un notevole impulso al tema della Data Intelligence per le aziende di qualunque settore.
L’emergenza Covid, infatti, ha portato con sé anche una rivoluzione nei comportamenti e nelle abitudini di acquisto dei consumatori. Per le aziende sta diventando sempre più cruciale intercettare preventivamente questi cambiamenti: ciò si tradurrà in un aumento degli investimenti nelle tecnologie di analisi dei dati, inclusi quelli destrutturati, per poterli valorizzare a supporto delle attività di customer profiling, customer engagement e customer care. Inoltre, l’utilizzo di tecnologie di Big Data Analytics riguarderà sempre di più anche i flussi di dati lungo le fasi a monte della Supply Chain, con l’obiettivo di gestire al meglio la capacità produttiva e distributiva dell’azienda. Tutto ciò determinerà un aumento della domanda di soluzioni di Big Data Analytics, il cui mercato, secondo gli analisti di NetConsulting cube, è previsto crescere al 2022 del 9%.

Nel corso del 2019 il mercato delle soluzioni di Data Intelligence in Italia ha proseguito il proprio andamento positivo, con un tasso di crescita a doppia cifra pari a +16% rispetto al 2018, raggiungendo un valore di circa 1 miliardo di euro

L’85% del mercato è composto dalla spesa per soluzioni software, sia on premise che Cloud - database, strumenti per l’acquisizione, l’elaborazione, la visualizzazione e l’analisi dei dati, applicativi specifici per processi aziendali - e per i relativi servizi di consulenza, integrazione, sviluppo e implementazione. La quota di mercato restante è attribuibile alla spesa per sistemi hardware, dove la componente che evidenzia il peso maggiore è rappresentata dai dispositivi di storage e networking.
Oggi più che mai i dati rivestono un ruolo sempre più strategico all’interno delle organizzazioni aziendali per la “ripartenza”, con l’obiettivo di indirizzare in maniera efficace il proprio business ed efficientare i processi aziendali. Diventa fondamentale per un’azienda intraprendere un percorso per diventare una data-driven company, ovvero un’organizzazione che si fa guidare dai dati, ponendoli al centro della propria strategia aziendale, dei propri sistemi e processi. Facile a dirsi, ma difficile da concretizzare se non si considera di partire dall’implementazione di una Data Strategy. Essere un’organizzazione data-driven infatti, non è solo una questione di tecnologia, ma di strategia, mentalità e cultura che deve essere abbracciata a tutti i livelli dell’organizzazione, in cui l’analisi e l’interpretazione dei dati costituisce la base di tutte le decisioni strategiche aziendali. 

 

Le aziende italiane, come emerge da un’indagine realizzata da NetConsulting cube tra luglio e settembre 2020 su un panel di grandi imprese operanti in diversi settori, sembrano aver maturato la consapevolezza dell’importanza di dotarsi di una Data Strategy: oltre il 75% del campione infatti dichiara di avere già implementato una strategia in ambito dati o di essere attualmente in fase di implementazione.
L’analisi ha inoltre evidenziato le priorità che guidano l’implementazione di una Data Strategy nelle aziende: la totalità delle organizzazioni è attualmente impegnata nell’introduzione di tecnologie di Machine Learning/Artificial Intelligence in grado di estrapolare valore e insights dai dati a disposizione delle aziende, rendendo i processi aziendali “intelligenti”. Il 90% delle aziende rispondenti sta inoltre ridisegnando l’architettura di gestione dei dati, dotandosi di una Data Platform per implementare un’organizzazione e archiviazione ottimale dell’enorme mole di dati eterogenei a disposizione. 
Un altro tema centrale che guida la Data Strategy delle aziende è quello della Data Governance, ovvero la definizione dell’insieme di processi, ruoli, policy, standard e metriche finalizzato a garantire un utilizzo efficace ed efficiente, ma anche sicuro, dei dati aziendali.
Infine, nell’implementazione di una Data Strategy, non possiamo non citare il tema della cruciale della Data Quality, ovvero l’insieme delle procedure volte a misurare e migliorare la qualità dei dati gestiti. La qualità della base dati su cui l’azienda prenderà le proprie decisioni è un aspetto fondamentale per l’efficacia dei processi di decision-making basati su queste informazioni. 

NTT DATA, vantando diverse esperienze in ambito Data Intelligence, si pone come partner delle aziende nel percorso per diventare data-driven company, partendo dall’analisi dei processi di business fino al disegno e al delivery della soluzione tecnologica. 
Nello scenario di incertezza in cui si trovano ad operare oggi le aziende, il valore che è possibile ricavare dai dati è immenso. Il futuro sarà delle aziende che realmente riusciranno a farsi guidare dai dati nelle proprie decisioni di business, in una strategia che abbracci tecnologia, metodologia, processi, persone e cultura aziendale. 

 

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