Mentre il mercato Data Management & Analytics in Italia cresce a un tasso del 18%, raggiungendo il valore di 2,8 miliardi di euro, le progettualità di analisi dei dati sviluppate dalle grandi aziende italiane evolvono, in termini di impatti e finalità. Dalla Ricerca 2023 dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management di Milano emerge che negli ultimi tre anni il 73% delle grandi aziende ha portato avanti almeno una sperimentazione (un proof of concept) in ambito Advanced Analytics e circa tre aziende su quattro hanno valutato almeno un’idea progettuale.
Vediamo più nel dettaglio cosa sono gli Advanced Analytics e in che modo implementare progetti in azienda.
Con il termine Advanced Analytics si fa riferimento a tutte le metodologie che ricadono in una delle seguenti categorie: Predictive Analytics, Prescriptive Analytics e Automated Analytics.
Queste metodologie, pur partendo dall’analisi esplorativa e dalla visualizzazione dei dati a disposizione – attività che rimangono fondamentali –, si pongono finalità più complesse, di predizione e ottimizzazione di una o più variabili target. L’obiettivo ultimo è fornire un più ampio supporto decisionale ai decisori aziendali, in taluni casi andando ad automatizzare delle specifiche azioni.
Negli ultimi anni, l’Osservatorio Big Data & Business Analytics ha studiato numerose implementazioni di successo, evidenziando i benefici concreti per le aziende protagoniste. Un esempio significativo è Philips, che ha sviluppato un progetto di manutenzione predittiva per il settore sanitario, implementando oltre 80 modelli di Machine Learning per ridurre i fermi dei macchinari ospedalieri e offrire un servizio più efficiente a cliniche e ospedali. Un altro caso è quello di Prénatal Retail Group, che, grazie all’integrazione di diverse fonti dati e all’uso di modelli avanzati, sta potenziando la capacità di comprendere e anticipare le esigenze dei propri clienti, migliorando così la personalizzazione dell’offerta.
Questi esempi dimostrano come gli Advanced Analytics non sia solo una leva tecnologica, ma un elemento chiave per il successo aziendale. Dalla Supply Chain alla Customer Experience, dalla gestione del rischio alla manutenzione intelligente, le aziende che adottano queste tecnologie possono ottenere un vantaggio competitivo tangibile, aumentando l’efficienza e migliorando la loro capacità di innovare.
Gli Advanced Analytics permettono alle aziende di sfruttare i dati per ottimizzare le operazioni, migliorare le decisioni e offrire un’esperienza personalizzata ai clienti. Ecco i principali vantaggi:
In alte parole, l’adozione dell’Advanced Analytics non solo migliora l’efficienza aziendale, ma aiuta a rimanere competitivi in un mercato sempre più orientato ai dati.
Implementare un progetto di Advanced Analytics non è semplice, la complessità da gestire cresce esponenzialmente in termini di metodologie di analisi utilizzate, fonti e tipologie dei dati, tecnologie e competenze necessarie, interlocutori coinvolti e molto altro. Il tema più critico è passare dalla fase di sperimentazione alla fase implementativa su larga scala, estraendo valore grazie alla trasformazione data-driven di processi consolidati.
L’Osservatorio, con il supporto dell’Advisory Board (composto da 22 manager in ambito Data Management & Analytics di grandi organizzazioni italiane), ha provato a identificare alcune buone pratiche per portare a regime un progetto di Advanced Analytics.
Ecco, dunque, di seguito le 5 best practice elaborate nell’ambito della Ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics:
Matematica, statistica, informatica, conoscenza di dominio, i progetti di Advanced Analytics sono multidisciplinari per definizione e questo aspetto deve riflettersi costantemente nelle tecnologie e nel team.
È condizione necessaria disegnare l’output del progetto mettendosi nei panni dell’utente di business, coinvolgendolo fin dalle prime fasi e poi via via in maniera continuativa, al fine di facilitarne l’utilizzo.
Secondo i dati dell’Osservatorio, le sperimentazioni in questo ambito durano meno di tre mesi e la loro durata media è diminuita per le grandi aziende italiane. Essere in grado di prototipare velocemente aiuta a dimostrare fin da subito i benefici del progetto, aumentando il commitment e facilitando la successiva implementazione.
Nella fase di proof of concept, le aziende sperimentano su set di dati limitati e, su questi, raggiungono buoni risultati. Tuttavia, la messa in produzione implica standard di qualità, integrità e completezza dei dati molto elevati su larga scala. I costi e le risorse necessarie a raggiungere tali standard devono essere stimati fin dall’idea progettuale.
La capacità di accettare il fallimento è cruciale in progetti che hanno un risultato (connesso a modelli basati sulle probabilità) intrinsecamente incerto. Inoltre, in quest’ambito, anche una sperimentazione fallita può essere altamente informativa e indirizzare egualmente le scelte strategiche.
In ultimo, un consiglio più emozionale che professionale: essere pronti a stupirsi! I dati, se trattati con i giusti strumenti, dicono la verità e la verità non è quasi mai in linea con la nostra percezione.
Nonostante i numerosi vantaggi, l’adozione dell’Advanced Analytics presenta diverse sfide. La complessità tecnologica e la necessità di infrastrutture scalabili possono rappresentare un ostacolo per molte aziende, così come l’integrazione dei dati provenienti da fonti eterogenee. Un’altra criticità riguarda la qualità e la governance dei dati, poiché garantire informazioni affidabili è essenziale per ottenere risultati accurati.
La carenza di competenze specializzate è un altro fattore limitante: l’analisi avanzata dei dati richiede professionisti con competenze in Data Science, Machine Learning e Cloud Computing, spesso difficili da reperire. Inoltre, la sicurezza e la conformità normativa impongono alle aziende di gestire i dati nel rispetto delle regolamentazioni, aumentando la complessità operativa.
Superare queste sfide richiede una strategia chiara, investimenti mirati e un approccio graduale. Le aziende che riescono a integrare l’Advanced Analytics nei loro processi, affrontando questi ostacoli con le giuste risorse e competenze, possono ottenere un reale vantaggio competitivo e trasformare i dati in un asset strategico per il futuro.
Contenuti suggeriti dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics
