Analisi dei dati: come prendere le decisioni migliori per la tua azienda

Insieme agli altri miglioramenti che propone Industria 4.0, il Data Analytics è imprescindibile per ottenere valore dall’informazione. E quando parlo di valore intendo che ci sono dati, passatemi la ridondanza, che lo avallano. Secondo un rapporto redatto da Forbes Insights ed EY, secondo l’opinione di 1.500 dirigenti di grandi aziende a livello mondiale, il 66% delle società dotate di una strategia analitica avanzata ben definita migliora margini operativi e vantaggi di più del 15%. È evidente, quindi, che nel percorso verso la digitalizzazione, l’analisi efficace delle informazioni generate nelle nostre aziende crea un’importante opportunità di crescita.

La sfida è, pertanto, sapere come strutturare tutte quelle informazioni per ottimizzare i processi, identificare le aree di miglioramento operativo, consolidare la relazione con i clienti, insomma, potenziare la crescita aziendale. Aiutati da software specifici e altri strumenti tecnologici, gli analisti, estraggono, selezionano, elaborano, analizzano e organizzano i dati per definire modelli, tendenze, associazioni, controlli che ci aiutano a prendere le decisioni migliori in qualsiasi momento, le più dirompenti se è possibile, in termini di orari di produzione, manutenzione, processi, gestione di inventari… Tutto in tempo reale, in modo automatico, con una conseguente maggiore riduzione dei costi.

Nel caso quanto sopra descritto non fosse sufficiente, il Data Analytics facilita il processo decisionale in modo rapido. Per dirla con chiarezza, non sarà più necessario inviare email ai vari reparti perché ci comunichino dei dati che, se non sono localizzati, richiederebbero del tempo. Con la digitalizzazione saremo in grado di sapere prima, ad esempio, di avere terminato il montaggio, se il risultato sarà eccellente, saremo in grado di prevedere scenari che potrebbero ritardare la produzione e porvi rimedio, persino i macchinari potranno risolvere da soli le situazioni.

Conclusione: l’analisi dei dati fa sì che non sfugga nessun dettaglio del processo di produzione.

Come tradurre ciò che ci dicono i dati? Prendiamo come punto di partenza l’analisi che esegue il consulente tecnologico Principa, cominciando con i quattro tipi di Data Analytics:

1. Che cosa succede? È la più fondamentale delle interpretazioni. Visualizziamo tutti i dati per fare un’analisi descrittiva del business, dei prodotti, dei clienti
2. Perché succede? Un secondo passo dell’analisi dei dati descrittiva è l’applicazione di strumenti di diagnostica per scoprire se esistono eventuali problemi e così risolverli
3. Cosa è più probabile che succeda? Qui rientrano pienamente le possibilità del Data Analytics in termini di predizione. La probabilità che si verifichi qualche contrattempo e che si possa risolvere prima che accada. Questa capacità consente di prendere migliori decisioni
4. Cosa devo fare? L’ultimo passo parte dal modello prescrittivo da cui si analizza quello che è successo, perché e quello che potrebbe succedere, e prendere così delle decisioni nel complesso.

Tuttavia il Data Analytics è solo uno dei pilastri della trasformazione digitale. Se a questo aggiungiamo la possibilità di apprendere dai dati (apprendimento automatico) e creare un’intelligenza artificiale, oltre a quella di collegare il nostro stabilimento a sensori (Internet delle cose) o di caricare i Big Data su cloud, allora avremo raggiunto il culmine di Industria 4.0.

Qualunque sia il grado di digitalizzazione di un’azienda, è indispensabile conoscere tramite i dati ognuno dei suoi processi e acquisire così un vantaggio competitivo che aumenti la redditività e ci aiuti a raggiungere modelli di business dirompenti. Se non ci si può permettere la trasformazione digitale in autonomia, questa nuova rivoluzione favorisce ambienti collaborativi per realizzarla. Non ci sono scuse per non trasformarci ed essere più competitivi. Scegliete il partner leader nel vostro settore.