Business analytics contro la complessità di Big Data e Internet of Things

La digitalizzazione della vita privata e dei modelli di business, con la proliferazione di cloud, mobility, social media e smart object, apre numerose questioni sulla raccolta, l’utilizzo e le potenzialità di enormi quantitativi di dati. Ecco come gli analytics possono aiutare le imprese a gestire la complessità crescente della società attuale.

Articolo di Maria Luisa Mignemi, Regional Professional Services and Presales Director - SAS

E’ scontato oggi che social media, mobility, analytics e cloud computing, ormai correntemente definiti con l’acronimo di Smac, stiano pilotando le nostre abitudini private e professionali verso una nuova frontiera digitale, rivoluzionando i comportamenti di acquisto, i modi di comunicare, i modelli di business.

Ma un altro fenomeno dirompente promette di accelerare la digital disruption: l’Internet of Things è destinata ad aggiungere un altro livello di controllo alle nostre vite, trasformando consumi, azioni, stati fisici e addirittura emozionali in evidenze matematiche.

Secondo Cisco e NetConsulting, nel 2013, a livello mondiale, gli oggetti intelligenti hanno raggiunto quota 10 miliardi e nel 2020 saranno addirittura 50: troveranno applicazione in diversi campi dall’automazione alla domotica fino al medicale, generando tera e tera di informazioni che viaggeranno sulla rete e andranno ad alimentare i database delle aziende.

Siamo nell’era dei big data, dove chiunque può avere accesso alla conoscenza e realizzare il proprio business anche con capitale limitato: non a caso l’economista Jeremy Rifkin parla di “terza rivoluzione industriale a costo marginale zero”, perché basta una semplice connessione a Internet per sfruttare le opportunità del digitale e addirittura proporsi sul mercato come innovatori, senza rigide barriere di ingresso.

I bit diventano sapere predittivo (dallo storico è possibile trarre deduzioni matematiche per tarare le decisioni future), ma esiste il rovescio della medaglia: tracciare ogni singola operazione genera un surplus informativo e il rischio è di non riuscire a isolare le informazioni corrette su cui concentrare l’attenzione, perdendosi in dettagli inutili o incoerenti ai propri obiettivi. Archiviare e mantenere i dati è anche altamente dispendioso, sia perché bisogna minimizzare il pericolo di furto o violazione, attivando misure di sicurezza adeguate, sia perché occorrono spazi e sistemi di storage in grandi volumi e performanti.

C’è poi un discorso di privacy per chi genera e rilascia (più o meno consapevolmente) i propri dati attraverso il web o gli smart object: a chi appartengono queste informazioni? E’ lecito da parte delle aziende considerarsi proprietarie dei dati personali degli utenti? Come suggeriva Alex “Sandy” Pentland del MIT Media Lab, nell’intervista di Harvard Business Review, “sì” nella misura in cui si arriva al “New Deal on Data”, cioé a uno scenario futuribile caratterizzato dalla totale trasparenza: l’individuo deve essere cosciente di quello che capiterà ai propri dati, scegliendo liberamente a chi concedere l’accesso e per quali scopi. Solo in questo modo il cittadino, il cliente, il dipendente comprenderà i vantaggi effettivi che può trarre dal rilasciare a soggetti terzi le proprie informazioni riservate: perché big data e analytics, se servono in ultimo alle imprese per aumentare giro d’affari e profitti, permettono in prima battuta di migliorare il servizio reso. Oggi aziende come Google o Facebook si dannano per giustificare di fronte a milioni di utenti tutti i dati che fagocitano e devono essere sempre in grado di erogare servizi all’altezza delle aspettative.

Gli strumenti di business analytics possono aiutare le aziende a districarsi nel mondo complesso di big data e Internet of Things: innanzitutto, consentono di individuare e processare rapidamente le informazioni a valore, permettendo alle aziende di focalizzarsi su attività di reale efficacia per l’utente in primo luogo e per il business di conseguenza (non ha senso chiedere dati che poi non vengono utilizzati, con il rischio, tra l’altro, di spazientire chi li fornisce). In seconda istanza, danno la possibilità di innescare un processo di “democratizzazione” e condivisione della conoscenza, proprio a partire dall’interno dell’ecosistema aziendale: se prima i business analytics erano appannaggio esclusivo del Chief Information Officer, del top management e del Chief Marketing Officer, oggi l’accesso alle informazioni si sta estendendo anche verso la base della piramide. Si assiste a un’evoluzione culturale: la dirigenza è disposta ad aprire lo “scrigno” perché rendere disponibile, con i dovuti livelli di protezione e policy, il patrimonio informativo aziendale abilita un circolo virtuoso sia in termini di produttività interna sia di customer satisfaction (il servizio guadagna in qualità, velocità, puntualità).

Anche la tecnologia si sta muovendo per assecondare il cambio di mindset: gli strumenti di analytics diventano sempre più facili e intuitivi sia nell’utilizzo sia nella consultazione della reportistica. Le soluzioni SAS per la data visualization consentono all’utente, indipendentemente dal background informatico, di individuare e avere visibilità precisa e completa sui dati e gli aggregati rilevanti per la sua attività lavorativa, senza preoccuparsi di tutta la complessità retrostante la raccolta e l’elaborazione dei big data.