IoT Analytics, aziende a caccia di risparmio e controllo

Contenimento dei costi, controllo dei risultati e innovazione di prodotto o servizio i tre elementi che spingono le imprese a scommettere sui Big Data. A sorpresa nessuno spavento della Data Governance. Ecco tutti i risultati dello studio Qlik-Sda Bocconi

Pubblicato il 17 Ott 2017

Contenere i costi, monitorare le performance operative e innovare prodotti e servizi. Sono questi gli obiettivi alla base dell’utilizzo di Analytics da parte delle aziende mappati dalla ricerca elaborata da Qlik, azienda specializzata in Data Analysis e Sda Bocconi, con il coinvolgimento di Esqogito, Horsa, ITReview e Synthese.  Del resto, in un contesto digitale fortemente dinamico, gli strumenti di Business Intelligence e gli Analytics possono essere applicati in modo più ampio e innovativo. Le attività di ricerca si sono focalizzate su due filoni: le IoT Analytics, con particolare attenzione alla prospettiva dell’Industrial IoT, e le Predictive Analytics.

Quanto le imprese oggi sono consapevoli di ciò? E quanto questa consapevolezza si trasforma in azioni concrete? A queste domande hanno risposto oltre 130 aziende appartenenti a diversi settori merceologici (48,9% manifatturiero, 25,9% servizi, 20,7% PA, 4,4% distribuzione e retail). Lo scenario che emerge presenta diversi spunti di analisi interessanti. Del resto, sottolinea una nota firmata da Qlik, viviamo in un’era in cui operazioni, azioni e comportamenti delle “cose” diventano una nuova fonte di dati da analizzare. Un panorama in cui gli Analytics per l’Internet of Things sono utili non solo per monitorare in modo intelligente le azioni e gli stati delle cose o delle persone, ma anche per disporre di una grande base di dati molto analitici da cui estrarre insight su fenomeni di varia natura, come quelli per la predizione della manutenzione di un impianto produttivo.

L’incremento possibile del fatturato, il possibile recupero di efficienza operativa e la possibile riduzione dei rischi aziendali (es. sicurezza informatica), sono alcuni esempi di obiettivi perseguibili con l’IoT e con le informazioni e le insight generate dalle IoT Analytics. Il 41,5% delle aziende intervistate utilizza già tecnologie IoT, mentre il 23,7% investirà in questa direzione nel breve termine. Il 30,4% afferma di non considerare le tecnologie IoT una priorità aziendale: si tratta prevalentemente di imprese della PA e dei servizi. Le motivazioni principali che portano a investire in questa tecnologia risiedono nel contenimento dei costi operativi di produzione, acquisti, logistica (23,9%), seguite subito (22,7% dei casi) dal controllo delle performance operative di impianti, macchine, reti e infrastrutture, e dalla possibilità di inventare nuovi modelli di business. Nel 20,5% dei casi, invece, il motivo è la disponibilità di dati per fare innovazione di prodotto/servizio.

«Con nostra grande sorpresa – commenta Rosagrazia Bombini, VP & Managing Director Italy di Qlik – la data governance in questo ambito non sempre viene considerata un problema: data privacy, data quality e data ownership non sono particolarmente menzionate come criticità all’introduzione dell’IoT. Ma siamo convinti che sia solo una questione di tempo». Effettivamente tra le criticità e gli ostacoli all’introduzione dell’IoT in azienda figurano altri fattori: al primo posto i costi di investimento per la progettazione e realizzazione (27,3%) e poi le competenze e l’organizzazione aziendale viste da diversi punti di vista (come complessità percepite o rilevate nella progettazione e gestione dei sistemi IoT per il 23% delle aziende, oppure come unità organizzative, ruoli specifici e cultura digitale aziendale per il 22%.

Interessante notare poi che Sda Bocconi e Qlik hanno rilevato una maggioranza relativa di aziende (39,6%) per cui l’adozione di tecnologie IoT implica il ridisegno complessivo delle strategie di Data Analysis. Un altro gruppo, meno nutrito, dichiara invece che l’impatto prevalente avviene sui ruoli professionali e sulle competenze necessarie per sfruttare al meglio questi sistemi di Operation Technology e di Analytics, e sulle piattaforme tecnologiche di base, sia operazionali, sia analitiche.

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