Prevedere scenari futuri: Qlik trasforma l’approccio alla Business intelligence

Viviamo in un mondo denso di avvenimenti che sconvolgono la quiete e mettono in discussione i paradigmi consolidati. Questa situazione è anche la sfida principale da affrontare quotidianamente: i mercati cambiano repentinamente nella logica dell’economia digitale intrisa di dati. In questo scenario, le organizzazioni devono rispondere prontamente agli eventi, per aumentare la loro competitività. La gestione del flusso di informazioni, dunque, ha un ruolo centrale: bisogna governare gli innumerevoli dati di cui le aziende dispongono e sfruttarli per creare valore aggiunto.

Se n’è parlato durante l’evento QlikWorld Milano presso il Museo Alfa Romeo di Arese: “Abbiamo bisogno di strumenti per prendere le decisioni più funzionali per affrontare il business”, ha affermato Stefano Nestani, Country Manager di Qlik, azienda di Business Intelligence (BI), Analytics e integrazione dei dati. Del resto, oggi le nuove tecnologie permettono di adattarsi alle contingenze, gestendo la mole di dati che fruisce nelle aziende in tempo reale per reagire a situazioni inaspettate (si pensi ai noti problemi lungo le Supply chain o ai rincari delle materie prime e dell’energia). “I software di analisi si sono evoluti e non sono più quelli di anni fa. L’Intelligenza Artificiale e il Machine learning permettono di governare scenari complessi”, ha continuato il manager.

Serve prevedere in tempo reale

Data warehouse – un tipo di sistema di Data management progettato per abilitare e supportare le attività di Business Intelligence (BI) – e automazione devono percorrere tutta la filiera del dato, dall’acquisizione, all’analisi, alla possibilità di utilizzarlo per fare previsioni per il futuro. “Rispetto l’analytics, vogliamo sdoganare il concetto dell’analisi dei dati in modo passivo”, ha dichiarato Giorgio Dossena, Presales Manager di Qlik. È corretto analizzare la serie storica per capire che cosa è successo, ma serve fare analisi per predire quello che avverrà (sulla base del passato). “Disponendo di una serie di dati, se questi sono analizzati, è possibile risalire agli avvenimenti trascorsi, ma se ci si ferma qui è poco utile. Ecco perché si passa da un concetto di BI ‘passiva’ a una ‘attiva’, che permetta di sfruttare le informazioni in modo diverso e innovativo”, ha continuato Dossena.

Oltre a questo, c’è un aspetto in più da valutare: oltre a predire, serve farlo in tempo reale. “Se si guardano i dati di ieri per capire che cosa potrebbe accadere domani, è già troppo tardi. Oggi molti fenomeni sono così repentini che serve agire in modo estremamente rapido e reattivo; per questo serve considerare le attività in real time”, ha detto il manager di Qlik. Un esempio riguarda la previsione delle manutenzioni: “In questo caso il dato deve essere fresco e attuale, nell’ottica di predire ‘adesso’ quello che accadrà tra un minuto”. È così che i processi devono essere ripensati in modo nuovo e veloce ed è importante automatizzare il sistema di trasformazione e gestione delle informazioni per renderlo più agile, ripensando i processi in modo che siano rapidi e flessibili.

Integrare i dati con la Business Intelligence

Per questi motivi, unire la Data integration con la BI potrebbe essere una soluzione, così da rendere i processi armonici. E anche i servizi e le tecnologie devono supportare questo paradigma. “Spesso l’interazione tra questi due elementi è limitata. Talvolta quando si parla di progetti in questo ambito si pensa che lo scopo sia di integrare i dati; ma non è così: l’obiettivo è estrarre informazioni per creare strategie”, ha spiegato Dossena.

Una volta che si interiorizza il senso delle attività, ci sono piattaforme che permettono di fare diversi tipi di analisi. “Servono sistemi coesi e uniformi, e pure strumenti integrabili in realtà diverse ed eterogenee; ecco perché proponiamo servizi differenti a seconda del business delle aziende, delle richieste, del livello di competenza”, ha spiegato il manager. Le imprese devono essere supportate nel reinventarsi e nell’intraprendere percorsi alternativi e attuali: “Non si tratta del traguardo di un percorso, ma continuiamo a lavorare per migliorare sempre più, facendo investimenti che possano aiutare i partner e guidarli nella loro strategia”.

I benefici riguardano una maggiore efficienza, più efficacia e pure un ritorno degli investimenti. “Bisogna riportare le informazioni in modo semplice, intuitivo e agile. Serve sapere da dove provengono, se hanno subito trasformazioni, chi ha agito per modificarle”, dice Dossena. Tutto questo è legato a come i dati sono utilizzati perché talvolta “c’è una distanza tra chi li gestisce, chi li estrae e chi li utilizza”.

Dal controllo dei treni al monitoraggio dell’energia

Si passa così da paradigmi tradizionali a sistemi in cui fruiscono tanti dati differenti, integrandosi per ottimizzare i processi. “I dati sono una miniera d’oro; noi, per esempio, sfruttiamo quelli che provengono dall’Internet of Things per creare algoritmi predittivi”, ha detto Alberto Giorgi, Lead of Data Architecture and Front-end Platforms CoE di Gruppo Iveco, società per la produzione di veicoli industriali. A confermare lo scenario è anche Carlo Castelli Avolio, Head of Business & Service Management di FSTechnology, società del Gruppo Ferrovie dello Stato Italiane dedicata alla tecnologia e all’innovazione: “Monitoriamo in tempo reale come funzionano i treni e allo stesso modo vediamo i dati sull’automazione”. Così è possibile intervenire in modo rapido se ci sono criticità e sapere, per tempo, che tipo di manutenzione è richiesta.

Per Enel, invece, avere una serie di dati storici che permettono l’analisi dell’effetto dei cambiamenti climatici e fare stime dei mesi successivi è prezioso e, come ha affermato Maurizio Pontini, Chapter Leader of Data Competence Center Administration, Finance and Control Digital Hub della multinazionale dell’energia, “consente di pianificare la produzione in modo puntuale”. L’obiettivo principale è quello di supportare una strategia decisionale basata sul disporre dei dati in tempo reale. In questo modo, si riesce a monitorare la produzione di energia in un mondo in cui l’impatto ambientale è sempre più decisivo: “È un percorso che se intrapreso nel modo corretto, porta vantaggi concreti”.

Federica Biffi

Laureata magistrale in Comunicazione, Informazione, editoria, classe di laurea in Informazione e sistemi editoriali, Federica Biffi ha seguito corsi di storytelling, scrittura, narrazione. È appassionata di cinema e si interessa a tematiche riguardanti la sostenibilità, l’uguaglianza, l’inclusion e la diversity, anche in ambito digital e social, contribuendo a contenuti in siti web.
Ha lavorato nell’ambito della comunicazione e collabora con la casa editrice ESTE come editor e redattrice.

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