Digital Business Transformation: I Big Data
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In questo articolo comprenderemo come, grazie alla digitalizzazione, le imprese abbiano cambiato l’approccio ai dati. Più nello specifico approfondiremo il concetto dei Big Data e ci concentreremo nel capire i principi sui quali impostare una data strategy.
Indice dei contenuti:
1) Il valore dei dati
Nel precedente articolo (link qui) abbiamo analizzato il secondo dei cinque pilastri strategici ovvero la competizione. Oggi invece, parleremo del terzo pilastro strategico su cui poter definire un processo di Digital Business Transformation: i dati. Innanzitutto, è necessario capire da subito che, a causa della digitalizzazione, il ruolo dei dati nelle aziende sta cambiando radicalmente non solo per le grandi aziende, ma soprattutto per le piccole e medie imprese. Le aziende, ad oggi, vedono e gestiscono i dati come una fonte di nuovi ricavi, di vantaggio strategico e di innovazione.
Rogers afferma nei suoi studi che gestire un’impresa nell’era Digitale vuol dire cambiare le assunzioni riguardo l’importanza e il significato dei dati. Infatti, tradizionalmente pur avendo comunque un valore nelle aziende, i dati venivano usati per lo più per misurare e gestire i processi di business, nonché nel realizzare pianificazioni a lungo termine. Al tempo stesso, il processo di produzione dei dati era molto costoso ed era ancora più costoso immagazzinare i dati in dei database separati. Inoltre, i dati sono stati utilizzati per lo più per ottimizzare i processi operativi. Al giorno d’oggi è possibile generare dati velocemente e a costo minimo, mentre continua ad essere molto complesso capire come trasformare i dati in informazioni utili per il proprio business. Nel contempo, è nato il concetto di Big Data per il cui sfruttamento è necessario saper utilizzare i moderni strumenti computazionali. Tutto ciò ha cambiato radicalmente il modo in cui le aziende gestiscono strategicamente i dati a loro disposizione; nella tabella sottostante viene offerto uno schema dei cambiamenti avvenuti.
Infine, il potenziale nascosto dietro l’enorme mole di dati che ogni azienda dispone rappresenta una miniera di informazioni che se correttamente sfruttate, tramite appositi strumenti di data science, permette di definire una data strategy. Tuttavia, prima di capire di cosa si tratta è necessario comprendere il concetto di Big Data.
2) Cosa sono i Big Data
Abbiamo varie definizioni di Big Data, ad esempio secondo Gartner i Big Data sono dati che a loro volta contengono una grande varietà di dati che vengono prodotti in volumi sempre più crescenti e a velocità sempre più elevata. Per Rogers i Big Data sono dati destrutturati che non possono essere gestiti dai tradizionali software di gestione e analisi dati; alcuni esempi di Big Data, come vediamo nell’immagine sottostante, sono: i post sui social media, i dati prodotti dai sensori, wearable, e dai sistemi di geolocalizzazione. Ma anche le views di una pubblicità, reazioni e condivisioni sui social media e contenuti in streaming sono Big Data. Insomma, sono dati ricchi di significato e di informazioni ma sicuramente difficili da gestire e analizzare tramite i tradizionali fogli di calcolo Excel. Il COVID-19 ha fatto sì che molti aspetti della nostra vita si svolgano in via del tutto digitale; ad esempio se pre pandemia il 15% degli americani erano soliti sfruttare la modalità di lavoro work from home, ora più del 50% lavora tramite la suddetta modalità. Inoltre, il numero di individui nel mondo che giornalmente utilizza internet ad Aprile 2020 ha raggiunto il picco del 59% della popolazione mondiale, ovvero un valore assoluto di quasi 5 miliardi di persone.
Gli studi di settori realizzati da IBM riguardo i Big Data ci permettono di usufruire di un interessante framework, chiamato The FOUR V’s of Big Data, grazie al quale possiamo comprendere in maniera semplice ed intuitiva le 4 caratteristiche tipiche dei Big Data. Queste caratteristiche sono:
- Volume: con cui si intende la grandezza dei Big Data e nello specifico la grande quantità che ne viene prodotta. Per avere una misura del volume dei Big Data, basta pensare che nel mondo 6 miliardi di persone possiedono un cellulare, la grande maggioranza delle aziende statunitensi dispongono di almeno 100 terabiytes di dati, è stimato inoltre che 3 trilioni di gigabytes di dati vengono prodotti ogni giorno ed infine, il volume di produzione dei dati è aumentato di 300 volte rispetto al 2005;
- Varietà: i Big Data “si manifestano” giornalmente sotto differenti forme, ad esempio sono forme di Big Data i dati prodotti dai wearables, i contenuti pubblicati su Facebook ma anche le ore di video viste su YouTube così come il numero di tweets su Twitter;
- Velocità: i Big Data vengono trasmessi ad elevatissima velocità. Ad esempio, mediamente il NYSE riceve in media, durante ogni sessione di compra-vendita titoli, 1 Terabite di infomazioni. Inoltre, le auto moderne sono equipaggiate di circa 100 sensori che trasmettono continuamente dati per monitorare la pressione delle gomme piuttosto che il livello del carburante;
- Veridicità: uno degli aspetti più delicati dei Big Data, ma più in generale dei dati, è la loro veridicità e quindi affidabilità. Ad esempio, la bassa qualità dei dati trasmessi ha una grave incidenza sull’economia statunitense di circa 3.1 trilioni di dollari l’anno. Inoltre il 30% dei leader nel mondo del business non ha piena fiducia delle informazioni e dei dati che utilizzano per prendere decisioni. Tutto ciò evidenzia una chiara necessità delle aziende di dover filtrare e interpretare correttamente i dati.
3) I principi su cui impostare correttamente una data strategy
Nel momento in cui le aziende hanno capito che era necessario gestire i dati come un asset chiave, conseguentemente è emersa l’esigenza di sviluppare una corretta data strategy. Ma cosa è una data strategy? Una data strategy consiste in un processo tramite il quale migliorare il modo in cui un’azienda acquista, archivia, gestisce, condivide e utilizza i dati. Impostare una corretta data strategy è di importanza fondamentale infatti, alcuni studi dimostrano che 60% dei progetti incentrati sull’utilizzo dei Big Data falliscono a causa della mancanza di una data strategy e di una cultura aziendale data-centric. Secondo Rogers, è possibile individuare cinque principi che dovrebbero guidare ogni azienda nella definizione della propria data strategy. Questi principi sono:
- Mettere insieme dati di differente forma e tipologia: è necessario guardare ai dati come una parte del tutto, per cui è importante capire che ogni forma e tipologia di dato ha una sua utilità. Perciò, è necessario unire e non differenziare i dati;
- Utilizzare i dati come uno strumento predittivo nel processo di decision-making: se si dispone di un insieme di dati, una volta resi interpretabili, è fondamentale che gli stessi vengano usati per prendere decisioni in ogni ambito aziendale. Ad esempio, Amazon utilizza i nostri risultati di ricerca per decidere quali prodotti mostrarci nelle prossime ricerche;
- Sfruttare i dati nel processo di innovazione di prodotti e servizi: i dati possono essere usati anche per ideare e testare nuovi prodotti e servizi. Infatti, Netflix utilizza i dati sulle nostre preferenze per sviluppare nuove serie; proprio come successo con House of Cards;
- Osservare sempre ciò che fanno i propri clienti: ovvero è importante attribuire grande rilevanza strategica ai dati comportamentali dei propri clienti. Infatti, questi dati ci dicono cosa effettivamente essi preferiscono e cosa no;
- Combinare dinamicamente i dati tra di loro: la digitalizzazione ha permesso di combinare tra di loro i dati, piuttosto che tenerli separati in dipartimenti aziendali. Per fare ciò sono necessarie architetture IT all’avanguardia. Questo vuol dire che i dati, se dinamicamente combinati, creano maggiore valore rispetto a quanto sono separati.
In conclusione, abbiamo quindi capito il valore che i dati rappresentano per le aziende, cosa sono i Big Data e infine quali sono i principi su cui impostare una corretta data strategy. Perciò, vi diamo appuntamento al prossimo articolo in cui analizzeremo il quarto dei cinque pilastri strategici della Digital Business Transformation: l’innovazione. Vedremo quindi come il digitale abbia cambiato il modo in cui le imprese generano innovazione, fornendo così opportunità di crescita incredibili al mondo della sperimentazione digitale.
N.B. Per chi volesse approfondire il tema della Digital Business Transformation, il team SuitUp vi suggerisce uno dei libri di testo più utilizzato a livello mondiale denominato: “The Digital Transformation Playbook” a cura del Professor David L. Rogers della Columbia Business School.
Dicci la tua nei commenti qui sotto e leggi l’articolo “Digital Business Transformation: Innovazione nell’era Digitale” su SuitUpBlog 🙂
Questo articolo è stato creato in collaborazione con Giovanni Gennaro Consulente Digitale presso una delle primarie società di consulenza in Europa.
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