Negli ultimi anni il web ha conosciuto una crescita esponenziale, a causa del fortissimo e progressivo fenomeno di digitalizzazione che sta investendo gran parte delle attività umane.
I milioni e milioni di utenti della rete producono una quantità di dati gigantesca, soprattutto attraverso l’utilizzo dei loro dispositivi mobili, ma anche le aziende generano ormai moltissimi dati all’interno della loro catena produttiva e organizzativa.
Con il tempo due cose sono diventate estremamente evidenti: la prima è che a livello potenziale i Big Data costituiscono una ricchezza enorme per aziende, istituzioni amministrative e molte altre entità di vario tipo; la seconda è che l’analisi dei Big Data è estremamente complessa ma va assolutamente effettuata al fine di estrarre dai dati ricevuti le informazioni necessarie a migliorare un processo produttivo o logistico.
Comprendere quali siano gli strumenti e le tecniche più utili ad eseguire analisi di questo tipo, quindi mettersi in condizione di utilizzarli, è diventata una sfida sempre più importante da raccogliere e da vincere per milioni di aziende in tutto il mondo.
I rischi di una cattiva analisi dei dati e l’importanza dell’AI
Sono sempre di più i leader aziendali che si sono resi conto della necessità di investire in nuove tecnologie che permettano un’analisi agevole ed efficace dei Big Data, poiché sono sempre più evidenti gli enormi progressi organizzativi che è possibile compiere all’interno di un processo produttivo o logistico utilizzando le informazioni derivate dall’analisi dei dati e dalla loro geolocalizzazione.
Le aziende che sono rimaste indietro nel processo di analisi dei dati generati all’interno delle loro strutture produttive e organizzative vanno necessariamente incontro a una maggiore esposizione ai rischi e ai costi di interruzione dei processi produttivi, poiché non sono in grado di visualizzare chiaramente né le tutte le fasi di un processo che si sviluppano all’interno dell’azienda né quelle che si sviluppano all’esterno di essa, tra la distribuzione e il consumo di un prodotto. Ne consegue che non sempre le aziende sono sempre in grado di individuare con precisione un potenziale rischio e intervenire tempestivamente per gestirlo.
È facile intuire che, in questo stato di cose, le aziende che sono in grado di analizzare correttamente i propri dati per ricavarne informazioni utili hanno un enorme vantaggio competitivo rispetto ad aziende dello stesso settore che non hanno investito sulla Big Data Analysis.
L’Intelligenza Artificiale è il fenomeno di evoluzione tecnologica che ha avuto un impatto trasformativo maggiore per le aziende alle prese con grandi moli di dati da analizzare. Particolarmente utili in questo campo sono alcuni settori specifici dell’intelligenza artificiale, cioè il machine learning e il deep learning, soprattutto utilizzate nella prospettiva di geolocalizzare i dati raccolti da varie fonti.
Le enormi potenzialità dell’uso dell’AI nella Big Data Analysis
La geolocalizzazione è senza ombra di dubbio il modello organizzativo più utile nella gestione analitica dei Big Data. Collegare dati a posizioni geografiche consente di ottimizzare enormemente i processi di produzione e distribuzione dei prodotti, anche prevedendo le necessità dei consumatori sulla base dei dati che loro stessi producono attraverso gli smartphone.
Per fare un esempio, analizzare i dati social degli abitanti di una certa area potrebbe far emergere che molti di essi stanno sperimentando sintomi influenzali. Sarà abbastanza semplice prevedere che in quella zona crescerà la richiesta di farmaci specifici e, quindi, un’azienda produttrice di farmaci potrebbe inviare una partita di quei prodotti ai propri punti vendita in maniera che possano gestire in maniera più efficace, puntuale e tempestiva le richieste dei clienti rispetto ai competitor, adattandosi cioè meglio alle richieste di mercato.
La predittività basata sull’analisi dei Big Data è applicabile su scala vastissima a un numero enorme di situazioni, moltiplicando gli effetti positivi sugli introiti delle aziende ma anche sul benessere dei cittadini coinvolti nelle analisi.
Cosa aspettarsi nel prossimo futuro?
Yasaman Kazemi è l’attuale Industry Strategy Lead per Esri. Grande esperta nell’ambito delle analisi avanzate, della pianificazione strategica e dell’ottimizzazione dei processi logistici aziendali in condizioni di incertezza, si è esposta nella previsione di alcuni degli ambiti in cui l’analisi dei Big Data possono fare la differenza attraverso il machine learning e il deep learning.
Secondo la Kazemi, attraverso un’analisi efficace dei Big Data in proprio possesso un’azienda può: adattarsi in maniera agile a nuovi modelli di vendita, prevedere i cambiamenti demografici del mercato globale, fornire un servizio più veloce ed efficiente, anche relativamente alla gestione delle scorte, fornire al proprio cliente un’esperienza migliore.
Muovere la propria azienda verso l’evoluzione dei sistemi di analisi dei Big Data è la prossima sfida dei CEO di tutto il mondo.
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