Impresa 4.0, ecco come gli Advanced Analytics fanno evolvere i servizi
Gli Advanced Analytics costituiscono una delle principali leve a supporto della rivoluzione digitale delle aziende, che trova la sua espressione nel paradigma "Impresa 4.0", che richiede la capacità di trasformare i dati in decisioni consapevoli e corrette e di utilizzarli in applicazioni innovative e creative, diventa un elemento di differenziazione per tutte quelle aziende che operano in un contesto altamente dinamico e competitivo.
I dati da gestire stanno crescendo in modo esponenziale, non solo come volumi, provenendo da innumerevoli fonti (sensori, dispositivi IoT connessi, social media), ma anche come varietà e velocità di produzione. Grazie agli Advanced Analytics, che rappresentano la naturale evoluzione delle tecniche tradizionali di Business Intelligence, e tramite sistemi automatici e semi-automatici, è possibile operare estrazioni complesse sui dati, per estrapolare quelle informazioni implicite, precedentemente sconosciute ma potenzialmente utili all’azienda.
L’innovazione tecnologica è stata determinante nel campo del big data management: sofisticate tecniche e strumenti di advanced analytics, tra cui machine learning, predictive modeling and forecasting, data/text mining, pattern matching, neural networks, network and cluster analysis, consentono a costi contenuti ed in tempi rapidi di elaborare grosse moli di dati, aprendo le porte alla definizione di nuove strategie del valore basate sui dati, secondo un approccio data-driven.
Sugli Advanced Analytics si basa anche il processo di evoluzione del Customer Service: elevati standard di sicurezza, affidabilità e continuità di esercizio rappresentano elementi cruciali per sistemi complessi ad alta tecnologia, come elicotteri, velivoli, radar. Questo settore, prima di altri, ha sentito l’esigenza di rendere sempre più efficiente il processo di manutenzione, al fine di garantire gli alti standard richiesti dal mercato. In tale contesto ben si colloca una delle applicazioni più interessanti, la “Predictive Maintenance”, basata sull’utilizzo di dati misurati su impianti o sistemi, che descrivono le condizioni attuali di operatività degli apparati, e che, alimentando opportuni modelli "predittivi", definiti attraverso l’analisi di dati storici, consentendo di prevedere il tempo residuo prima del guasto e quindi di attivare le operazioni di manutenzione sulla base della reale necessità.
Gli ambiti di applicabilità degli Advanced Analytics sono innumerevoli nei più diversi contesti e settori.
Se da un lato permettono di aumentare l'efficienza dei processi operativi all’interno e lungo la supply chain, ottimizzando l’utilizzo delle risorse e riducendo i costi, dall’altro costituiscono la base per concepire nuovi prodotti e servizi a valore aggiunto da offrire ai clienti, accrescendo il vantaggio competitivo dell’azienda sul mercato.
I dati da gestire stanno crescendo in modo esponenziale, non solo come volumi, provenendo da innumerevoli fonti (sensori, dispositivi IoT connessi, social media), ma anche come varietà e velocità di produzione. Grazie agli Advanced Analytics, che rappresentano la naturale evoluzione delle tecniche tradizionali di Business Intelligence, e tramite sistemi automatici e semi-automatici, è possibile operare estrazioni complesse sui dati, per estrapolare quelle informazioni implicite, precedentemente sconosciute ma potenzialmente utili all’azienda.
L’innovazione tecnologica è stata determinante nel campo del big data management: sofisticate tecniche e strumenti di advanced analytics, tra cui machine learning, predictive modeling and forecasting, data/text mining, pattern matching, neural networks, network and cluster analysis, consentono a costi contenuti ed in tempi rapidi di elaborare grosse moli di dati, aprendo le porte alla definizione di nuove strategie del valore basate sui dati, secondo un approccio data-driven.
Sugli Advanced Analytics si basa anche il processo di evoluzione del Customer Service: elevati standard di sicurezza, affidabilità e continuità di esercizio rappresentano elementi cruciali per sistemi complessi ad alta tecnologia, come elicotteri, velivoli, radar. Questo settore, prima di altri, ha sentito l’esigenza di rendere sempre più efficiente il processo di manutenzione, al fine di garantire gli alti standard richiesti dal mercato. In tale contesto ben si colloca una delle applicazioni più interessanti, la “Predictive Maintenance”, basata sull’utilizzo di dati misurati su impianti o sistemi, che descrivono le condizioni attuali di operatività degli apparati, e che, alimentando opportuni modelli "predittivi", definiti attraverso l’analisi di dati storici, consentendo di prevedere il tempo residuo prima del guasto e quindi di attivare le operazioni di manutenzione sulla base della reale necessità.
Gli ambiti di applicabilità degli Advanced Analytics sono innumerevoli nei più diversi contesti e settori.
Se da un lato permettono di aumentare l'efficienza dei processi operativi all’interno e lungo la supply chain, ottimizzando l’utilizzo delle risorse e riducendo i costi, dall’altro costituiscono la base per concepire nuovi prodotti e servizi a valore aggiunto da offrire ai clienti, accrescendo il vantaggio competitivo dell’azienda sul mercato.
