I big data per trasformare i dati in decisioni? Parliamone.

Nel mondo aziendale moderno, i dati rappresentano una delle risorse più preziose. Tuttavia, non è la quantità di dati raccolti a determinare il successo di un’organizzazione, bensì la capacità di analizzarli e trasformarli in decisioni strategiche. L’uso intelligente dei big data consente alle aziende di migliorare i propri processi decisionali, aumentando la competitività e l’efficienza operativa.
In questo articolo, esploreremo come le aziende possano sfruttare i big data per prendere decisioni più informate, concentrandoci su tre aspetti fondamentali: l’analisi avanzata dei dati, l’uso degli ERP (come Business Experience di NTS Informatica) come strumenti strategici e l’applicazione dei big data nelle strategie aziendali, con un focus particolare sulle realtà manifatturiere.

I big data per trasformare i dati in decisioni – estrarre valore dalle informazioni

Analisi predittiva

L’analisi dei dati non consiste semplicemente nell’accumulare informazioni, di per sé attività fine a se stessa, ma nell’estrapolarne insight significativi. Le aziende che aspirano a trasformarsi davvero in realtà “data-driven” devono adottare metodologie mirate a filtrare, organizzare e interpretare i dati raccolti.
L’analisi predittiva, ad esempio, è una delle applicazioni più efficaci dei big data. Attraverso algoritmi di machine learning, le aziende possono identificare pattern nascosti e prevedere tendenze future. Un esempio concreto di questa situazione è chiaramente riscontrabile nell’ambito del settore retail, dove le catene di supermercati utilizzano da anni modelli predittivi per ottimizzare la gestione degli stock, con l’obiettivo di evitare o ridurre gli sprechi e minimizzare i costi di magazzino. Grandi catene statunitensi come Walmart utilizzano da tempo modelli capaci di prevedere la domanda di specifici prodotti in base a molteplici fattori, come stagionalità, comportamenti dei consumatori, ecc.

Analisi prescrittiva

Un altro approccio strategico è l’analisi prescrittiva, che rispetto a quella predittiva non si limita a prevedere possibili scenari, ma suggerisce anche agli operatori le azioni più adeguate da intraprendere. Questa metodologia è ampiamente utilizzata nel settore della logistica, dove le aziende sfruttano i dati per ottimizzare i percorsi di consegna della merce, riducendo tempi e costi di trasporto. Vettori logistici leader nel settore utilizzano sistemi di route optimization basati sull’Intelligenza Artificiale per calcolare il percorso ottimale di ogni spedizione, migliorare la puntualità e ridurre i costi operativi.
Nel settore manifatturiero i sistemi di “visione artificiale” basati su IA vengono integrati nelle linee produttive per acquisire capacità di controllo qualità in tempo reale. Una serie di sensori ottici e videocamere ad alta definizione forniscono immagini che vengono poi processate da algoritmi con capacità avanzate di “deep learning”. In questo modo, è possibile identificare anche difetti minimi negli articoli prodotti o nei singoli componenti, come imperfezioni, sbavature, crepe, errori di verniciatura. Un leader mondiale dell’automobile come Toyota, ad esempio, sfrutta sistemi simili per individuare micro difetti nella fase di verniciatura, evitando così l’immissione nella catena di distribuzione di prodotti difettosi.

Manutenzione predittiva

Anche l’utilizzo della manutenzione predittiva (con sensori IoT installati sui macchinari industriali) sta guadagnando consensi significativi. I sensori raccolgono una massa di dati (temperatura, vibrazioni, pressione, cicli di utilizzo…), poi dati in pasto a modelli predittivi che li analizzano per anticipare i possibili guasti. In ambito manifatturiero, esistono già piattaforme capaci di collegare macchinari industriali a infrastrutture cloud avanzate per analisi in tempo reale. A beneficiare di queste tecnologie sono gli impianti produttivi, che riescono così a evitare i fermi macchina imprevisti.
Nel settore automotive, ormai di pubblico dominio è la filosofia di Tesla, che ha sposato da sempre un approccio data driven. Ogni singola automobile, in tempo reale, trasmette milioni di dati relativi a molteplici parametri di riferimento: consumi, condizioni ambientali, stile di guida, anomalie o malfunzionamenti del veicolo, ecc. I big data così estrapolati vengono setacciati e analizzati per aggiornare il software di bordo, perfezionare la guida autonoma e, in generale, migliorare la guida autonoma e ottimizzare le prestazioni. Si tratta di un esempio molto significativo per esplicitare un concetto importante: i big data, oggi, non sono più utilizzati solo come un volano per prendere decisioni, ma anche per realizzare sistemi che imparano e si adattano dinamicamente in un’ottica di continuo miglioramento.

I big data per trasformare i dati in decisioni – Il ruolo degli ERP

E gli ERP?

Il ruolo dei software gestionali ERP (Enterprise Resource Planning) nell’evoluzione tecnologica delle aziende viene ancora troppo spesso sottovalutato. I software ERP costituiscono tuttora il vero motore della gestione dei dati aziendali, un’infrastruttura solida per raccogliere, elaborare e analizzare informazioni. Integrandosi con strumenti di business intelligence e analytics, gli applicativi ERP possono raccogliere le informazioni provenienti da diverse aree operative dell’azienda (dall’amministrazione alle vendite, dalla produzione alla logistica, dal settore HR all’area finanza…) e convogliarle in un’unica piattaforma. Il principale beneficio di questo sistema è la possibilità offerta al management di guadagnare una visione d’insieme dell’impresa, per poi assumere decisioni più informate e aggiornate.
Nel settore manifatturiero, sistemi ERP avanzati possono offrire capacità di elaborazione in tempo reale su enormi volumi di dati, permettendo dinamiche molto spinte . I responsabili della produzione possono analizzare gli scostamenti di rendimento in tempo reale, confrontando KPI strategici [OEE (Overall Equipment Effectiveness), throughput, tempo medio tra i guasti, ecc.]. Livelli simili di dettaglio sono indispensabili per identificare con facilità “colli di bottiglia” produttivi o macchinari inefficienti.
Facciamo un esempio pratico: un’azienda manifatturiera attiva nel settore metalmeccanico nazionale ha integrato un ERP con moduli di IA per monitorare la produttività delle officine. I dati provenienti dalle macchine sono aggregati all’interno del sistema ERP e poi visualizzati con appositi report in tempo reale. Nell’eventualità in cui una macchina rallenti al punto di superare un soglia critica, il sistema provvede a generare un alert per avvisare gli operatori e propone all’operatore un’analisi cause/soluzioni basata sullo storico di precedenti simili. Un tale approccio può facilmente contribuire a ridurre i tempi morti in misura significativ (fino a raggiungere percentuali di riduzione in doppia cifra).

ERP, IoT e MES

Gli ERP più moderni consentono inoltre l’integrazione diretta con sensori IoT e sistemi MES (Manufacturing Execution System), come Master Factory di NTS Manufacturing, agendo come ponti di collegamento tra l’ambito “fisico” della produzione (i macchinari) e quello digitale dell’analisi. In questo modo le aziende manifatturiere sono in grado di analizzare i dati storici, ma anche di svolgere simulazioni e modellazioni predittive, integrando i dati provenienti dalle officine nella pianificazione.

I big data per trasformare i dati in decisioni – il valore del data-driven decision making

Leve strategiche

I dati non sono solo strumenti operativi, ma vere e proprie leve strategiche. Le aziende che agiscono in mercati globali, utilizzano  utilizzano i big data per affrontare sfide estremamente complesse come l’instabilità geopolitica, la grande volatilità dei costi energetici e le situazioni di crisi delle supply chain. La recente instabilità internazionale (dalla guerra in Ucraina alla crisi di Gaza e del Mar Rosso) ha evidenziato con drammatica chiarezza l’importanza di poter reagire rapidamente agli shock esterni. Le grandi aziende di trasporto navale utilizzano piattaforme di analisi avanzata per ottimizzare le rotte sulla base di parametri, monitorati in tempo reale, come traffico marittimo, condizioni meteo, capacità di ricezione portuale e situazioni di allarme geopolitico. Si tratta di precauzioni fondamentali per poter ricalibrare la propria logistica su scala globale con precisione e soprattutto tempestività, ridimensionando gli effetti negativi provocati dai ritardi e dagli eventi imprevisti.
Nel settore alimentare, molte aziende usano i big data per migliorare la gestione delle materie prime. I dati climatici e geopolitici vengono incrociati con le previsioni agricole sui raccolti per pianificare con precisione gli approvvigionamenti.
Nel manifatturiero, le aziende dipendono dagli approvvigionamenti regolari di componenti. I big data permettono di analizzare scenari di rischio (blocchi doganali, sanzioni internazionali, fluttuazioni valutarie, ecc.) e simulare scenari alternativi.
In questo contesto, la capacità di integrare l’analisi dei dati nei processi decisionali non è più solo un vantaggio competitivo, ma una necessità per la sopravvivenza delle imprese, soprattutto se fortemente attive nell’esportazione o importazione. Per maggiori dettagli su questo argomento vi rimandiamo a un precedente articolo del nostro Magazine.

Conclusione

L’era dei big data ha trasformato radicalmente il modo in cui le aziende prendono decisioni. L’adozione di strumenti di analisi avanzata, l’integrazione con i sistemi ERP e un approccio strutturato al data-driven decision making sono tutti elementi che consentono alle imprese di migliorare la propria efficienza, controllare i rischi causati dagli scenari imprevedibili e ottenere un vantaggio competitivo.
Le aziende che investono in queste tecnologie e credono in questo approccio alla pianificazione, ottimizzano i propri processi interni ma sono anche in grado di adattarsi con maggiore agilità agli inevitabili cambiamenti del mercato. In un momento in cui l’orizzonte della globalizzazione perde terreno di fronte a una rinnovata instabilità del panorama politico e delle dinamiche storiche, la capacità di trasformare i dati in decisioni è una delle chiavi per garantire il successo aziendale a lungo termine. Una dura ma preziosa verità, specialmente per le realtà manifatturiere, che devono saper coniugare produttività e mantenimento degli standard qualitativi con capacità di resilienza e visione globale.