I big data e le grandi analisi riguardo ad essi portano a
grandi responsabilità e grandi decisioni da prendere in azienda. Le
organizzazioni che cercano di diventare più competitivi dei proprio competitor
devono avere una cultura di analisi, comprendente tutti gli elementi e le
variabili che entrano in gioco. Tuttavia, queste organizzazioni devono
affrontare sfide mantenendo la privacy dei consumatori mentre si radunano e
utilizzano tutte queste informazioni sensibili sui propri clienti e che
permettono loro di studiare prodotti e servizi migliori.
In questa piccola analisi abbiamo voluto evidenziare cosa ci
vuole per fare davvero la differenza nell’analisi dei Big Data a grande
livello. I Big Data alla fine non sono altro che numeri, statistiche su come
procedono le attività della tua azienda ma se non sei in grado di leggerli non
potrai mai prendere la decisione giusta per ottimizzare. Nella terza parte,
invece, vedremo le implicazioni
culturali, tecnologiche ed etiche delle analisi avanzate dei big Data.
Cultura e competenze
Senza la giusta cultura e qualifiche del caso, la capacità
di trarre valore aggiunto dai dati di grandi dimensioni è decisamente ridotta. Puoi
avere a disposizione milioni di dati sulla tua azienda, sul mercato,
sull’andamento della domanda e dell’offerta, persino dei dati dettagliati sui
tuoi competitor ma se non sei in grado di leggerli nel modo corretto riuscendo
ad individuare ad esempio quali sono le variabili in gioco, quali sono le
motivazioni di certi picchi o periodi di stanca (dovuti ad esempio a una
stagionalità oppure ad un incidente avvenuto nel tuo stabilimento che non
costituisce un pattern ma che, al, contrario è del tutto casuale) potresti
prendere addirittura decisioni dannose per il tuo business. Sviluppare le
qualifiche giuste per comprendere i dati è la chiave, nonostante possa apparire
come abbastanza scontato invece la maggior parte delle aziende non hanno
abbastanza persone esperte in analisi. Quindi che si fa?
Ebbene, un primo approccio è di collaborare con un fornitore
software che vi metta nelle condizioni di apprendere l’utilizzo dei programmi
nel modo corretto e il modo di trarne il massimo beneficio, riuscendo allo
stesso tempo ad ammortizzare la 'curva di apprendimento'. Se non si ha la
capacità o funzionalità, è necessario guardare al di fuori dell'organizzazione
e collaborare con coloro che possono aiutarci. In caso contrario, si sta per
essere sorpassati dai competitor più avveduti.
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Tecnologia
Una principale implicazione tecnologica nell’analisi dei big
data è che i sistemi di archiviazione dati convenzionali non riescono a
contenere il volume, la velocità e varietà di dati che sono necessari in questo
genere di analisi e che vi è una necessità di un'infrastruttura dati che
possono non solo gestire l’archivizione di una grande mole di dati, ma soprattutto
consentire un'analisi rapida e una continua interrogazione.
Quello che è importante da capire è che una così grande mole
di dati spinge i confini della tecnologia, la tecnologia deve adattarsi ai
software e così deve essere fatto.
Etica
Senza le garanzie giuste, il potenziale dei Big Data può
essere ostacolato da gioco circolare del consumatore. Basta guardare le recenti
notizie su come la National Security Agency (NSA) degli Stati Uniti avrebbero
rintracciato individui accedendo ai dati dei social media. Facebook sta
scommettendo molto del suo futuro sulla raccolta quanti più dati su persone
possibile, in modo che la prospettiva che gli utenti si allontanino dai social
network sarebbe catastrofica. Le politiche del governo sono un buon inizio, ma
le aziende devono mettere in pratica ciò che predicano.
Una delle principali autorità sul tema di grande
riservatezza dei dati è la Stanford University School of Law. Un documento
suggerisce che l’etica dei dati dovrebbe concentrarsi sull'uso appropriato dei
big data e la trasparenza su come 'apprendimento automatico' viene utilizzato
per prevedere i risultati (come previsioni sulla domanda, sui periodi delle
domanda, ecc). La sfida qui è che questi algoritmi sono lo spartiacque che
differenziano le rispettive società e non c’è molto margine di collaborazione
perchè ogni notizia data e resa open è regalata nelle mani del proprio diretto
competitor. E’ come se la Ferrero offrisse al mondo la ricetta precisa di come
fa la Nutella perchè con il parere di tutti si potrà fare un prodotto migliore
e più largamente apprezzato. L'apertura di questi "scatole nere" significherebbe
essenzialmente eliminare il vantaggio competitivo, che in questo momento è
tutto. In altre parole, 'non succederà'.
In ultima analisi, è imporante che si resti fedeli al mantra
che le analisi devono essere utilizzate per il miglioramento dell'esperienza
del consumatore con le nostre piattaforme, prodotti e servizi che siano
altrimenti diventerà un boomerang negativo che vi si ritorcerà contro.
Cosa fa un MES?
Software per la Gestione della Produzione...
E voi come utilizzate i big data nella vostra azienda, vi
appoggiate ad un software che riesca a coniugare i dati della produzione e
della gestione del magazzino o girate ancora con la penna e un foglio di carta?
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