Le piccole e medie imprese temono che la barriera d’accesso alle tecnologie di analisi dei Big Data siano onerose. In realtà, le nuove tecnologie sono molto più accessibili ed efficaci di quanto si pensi. Intwig: «Secondo i nostri studi, un approccio positivo è efficace anche solo per rendere più rapida e interattiva la reportistica aziendale riducendo del 70% i tempi di produzione e di almeno il 50% i costi necessari per realizzare report con i metodi tradizionali»

Negli ultimi anni le imprese hanno attraversato – o stanno ancora attraversando – una profonda trasformazione digitale. La  transizione digitale si riferisce al processo attraverso il quale le imprese adottano tecnologie per migliorare l’efficienza, l’innovazione e la competitività. Un aspetto importante di questo processo è la produzione di dati, che è sempre più pervasiva per le imprese e che, in linea di principio, permette loro di prendere decisioni in modo più veloce ed efficiente.

Negli ultimi anni le imprese hanno attraversato – o stanno ancora attraversando – una profonda trasformazione digitale. La  transizione digitale si riferisce al processo attraverso il quale le imprese adottano tecnologie per migliorare l’efficienza, l’innovazione e la competitività. Un aspetto importante di questo processo è la produzione di dati, che è sempre più pervasiva per le imprese e che, in linea di principio, permette loro di prendere decisioni in modo più veloce ed efficiente.

I dati utili a disposizione delle Aziende

1. Dati relativi ai clienti: comprendono caratteristiche sociodemografiche, storico degli acquisti e preferenze di acquisto. Questi dati possono essere utilizzati per migliorare la relazione con il cliente, personalizzare le offerte e sviluppare strategie di marketing mirate.

2. Dati economici: includono informazioni sulla contabilità, la gestione delle fatture, i flussi finanziari e la pianificazione del budget. Questi dati sono fondamentali per monitorare l’andamento dell’azienda e prendere decisioni di investimento e di espansione.

3. Dati sulle risorse umane: riguardano informazioni sui dipendenti relative ad area di provenienza, attività, ruolo, stipendio, orari, permessi e ferie. Questi dati possono essere utilizzati per gestire efficacemente il personale, migliorare la produttività e rendere più efficaci le strategie di retention o acquisition.

4. Dati di produzione e logistica: includono informazioni sulle forniture, le scorte, le spedizioni e il controllo qualità. Questi dati sono essenziali per ottimizzare i processi di produzione e di distribuzione, ridurre i costi e migliorare la qualità dei prodotti.

5. Dati di marketing: comprendono tutti i KPI (indicatori chiave di prestazione) relativi a canali di comunicazione, campagne pubblicitarie, analisi dei dati di vendita e strategie di branding, anche in un’ottica di funnel.

Questi dati sono a disposizione di pressoché tutte le aziende ma non vengono sfruttati al massimo per mancanza di tempo, competenze interne o piattaforme efficaci. Come evidenziato da molti studi, esiste una grossa differenza di approccio fra piccole e grandi aziende: le prime, più innovative e infrastrutturate; le seconde, un po’ attardate nel percorso di transizione digitale. Secondo l’Osservatorio “Big Data & Business Analytics” del Politecnico di Milano, nel 2022 solo il 55% delle PMI italiane ha portato avanti investimenti in tecnologie o competenze di Data Management & Analytics o prevede di farlo entro fine anno.

Quali sono gli obiettivi di questi investimenti? Il 52% delle aziende ha espresso l’esigenza di mettere a punto processi per l’integrazione di dati interni provenienti dai diversi software aziendali. La seconda esigenza è quella di rendere più accessibili i dati attraverso strumenti di Data Visualization per finalità di Business Intelligence. Solo poco più di un terzo (38%) delle PMI ad oggi svolge analisi predittive.

Data Visualization

Quali sono i limiti di accesso a queste tecnologie?
Si pensa che la barriera d’accesso a tecnologie di analisi dei Big Data siano onerose sia in termini di investimento che di tempo di implementazione. In realtà le nuove tecnologie, spesso basate su servizi in cloud o SaaS, (Software as a Service) sono molto più accessibili ed efficaci di quanto si pensi.

In base ad alcune nostre stime, infatti, questo approccio è efficace anche solo per rendere più rapida ed interattiva la reportistica aziendale riducendo del 70% i tempi di produzione e di almeno il 50% i costi necessari per realizzare report con metodi tradizionali.

Di fronte alla complessità e alla velocità della gestione dei processi decisionali, interni ed esterni all’azienda, INTWIG propone la creazione di una nuova architettura di dati e informazioni che consente di avere una visione unificata e sintetica delle performance aziendali in grado di guidare efficacemente le scelte in funzione degli obiettivi prefissati.
Si tratta di un’evoluzione dei sistemi di Business Intelligence e ERP che consente di costruire un sistema di lettura univoco delle prestazioni. Un processo che permette di raccogliere dati, integrarli e analizzarli attraverso strumenti di Big Data Analytics utili a creare dashboard, report e grafici di facile lettura rendendo più efficace ed efficiente il processo decisionale.

Migliorare le prestazioni: rendere più efficiente il processo decisionale, attraverso un sistema univoco di lettura dei dati

Ma quali strutture sono necessarie per realizzare una soluzione del genere? La piattaforma è realizzata utilizzando le seguenti tecnologie:

» Un software ETL per la connessione dei dati

» Un data warehouse

» Strumenti per Advanced Data Analytics e Artificial Intelligence

» Software per la realizzazione di dashboard

Si può ottenere un’ottima soluzione anche senza investimenti ingenti e soprattutto senza rivoluzionare la dotazione software

I vantaggi della digitalizzazione

Efficienza: l’automazione dei processi riduce il tempo e le giornate di lavoro necessari per eseguire le attività di reporting

Velocità: le imprese possono cogliere più rapidamente le nuove opportunità di mercato o le minacce al business, e di conseguenza agire in tempo

Maggiore visibilità sui processi: le imprese possono monitorare meglio le prestazioni e i risultati delle attività

Riduzione dei costi: la digitalizzazione può ridurre i costi operativi e migliorare la gestione del budget

La vera sfida che porta la digitalizzazione dei processi e l’adozione di questi strumenti è la necessità di ragionare sui processi aziendali e aggiornare le competenze dei dipendenti.

Secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano, infatti, rispetto all’aspetto organizzativo si riscontrano grosse criticità che limitano l’adozione di un approccio data-driven nelle aziende di piccole e medie dimensioni. Nel 39% delle PMI non sono presenti figure dedicate
– neanche parzialmente – alle attività di analisi dati. Spesso questo aspetto è il reale vincolo a sbloccare gli investimenti per le PMI. Va però considerato che in un mondo che si evolve velocemente in questa direzione restare fermi e non investire aumenta il rischio che un competitor che intraprende questo percorso possa avvantaggiarsi.

In alcuni settori questo è già realtà, basta pensare a quali vantaggi competitivi Amazon trae dall’utilizzo dei dati rispetto agli operatori più tradizionali.