I Big Data, di per sé, sono fonti dati spesso disomogenee presenti sul cloud o nei server delle nostre imprese, oppure dall’IOT, l’Internet of Things, un network di oggetti fisici dotati della tecnologia che serve per comunicare e interagire tra loro stessi e con l’ambiente esterno. L’IoT è una fonte di dati enorme: raccoglie, infatti, i dati dagli oggetti, dovunque e qualunque essi siano.
Per sfruttare questa enorme mole di dati è necessario riordinarli, un compito che sta diventando sempre più complesso. Il processo di analisi dei big data riesce a dare un senso ai dati, scoprendo tendenze e modelli. L’apprendimento automatico, ovvero l’utilizzo del machine learning, può accelerare questo processo con l’aiuto di algoritmi decisionali. Può classificare i dati in entrata, riconoscere i modelli e tradurre i dati in informazioni utili per le operazioni aziendali.
Per questo motivo gli strumenti di business analytics negli ultimi anni si sono ritagliati un ruolo sempre più centrale: grazie alle numerose funzionalità di cui dispongono e alla precisione di analisi e simulazione che permettono sia sui dati aziendali sia sui big data.
In concreto, cosa è possibile fare con gli strumenti di business intelligence sulla mole di dati proveniente dagli IoT?
Tutti i settori possono ottenere importanti vantaggi da una base ordinata di dati. Le applicazioni sono pressochè infinite. Dal retail al manufacturing, passando per la logistica e il turismo, le aziende, attraverso la moltiplicazione dei dispositivi connessi possono oggi raccogliere tantissime informazioni sul funzionamento di macchine e device, sull’utilizzo che ne viene fatto fino ad arrivare alle informazioni relative alle persone che li utilizzano.
E’ possibile, per esempio, monitorare ogni singolo dispositivo connesso, confrontandone lo stato attuale con i dati storici per controllare le tendenze sui consumi, per ottimizzare i processi di approvvigionamento, di utilizzo, ma anche per migliorare il design o la qualità del prodotto stesso, per ottimizzare gli interventi di manutenzione programmata, riducendo i costi di operazioni superflue se non addirittura inutili.
Governare i big data, provenienti dall’IOT, con gli strumenti di Business Intelligence significa essere in grado di conoscere e comprendere una mole importante di dati interni, per esempio collegati ai dati della propria produzione e al proprio gestionale. In questo modo è possibile costruire e validare dei modelli in grado di rilevare ritardi ed anomalie e di migliorare il processo di pianificazione della produzione.
Oppure, grazie ai dati sul funzionamento di un impianto è possibile applicare la manutenzione predittiva e limitare l’interruzione della produzione.
I dati interni possono essere completati con numerosi dati esterni, per poter valutare in tempo reale i propri fornitori e ottenere il prezzo migliore o, addirittura, anticipare eventuali oscillazioni del mercato e trovare delle alternative valide in tempo utile.
I dati sull’utilizzo fatto dai consumatori possono contribuire anche al miglioramento delle versioni successive di un prodotto, riducendo i difetti e migliorando le funzionalità, Ad esempio se alcune funzionalità di un oggetto (un robot da cucina per esempio) non vengono mai attivate è inutile investire nel loro miglioramento, ma è meglio individuare le funzionalità più apprezzate dagli utenti in modo da sviluppare servizi aggiuntivi più graditi al mercato
Con Power BI , lo strumento di Business Intelligence Microsoft, unito all’esperienza di DSC Group, i dati diventano informazioni e le informazioni opportunità di business
