Ciò che stiamo affrontando ma che ormai è parte del nostro vivere quotidiano nell’Analytics Economy è una moltitudine di dati che impattano su tutte le attività aziendali e su cui è oggi possibile costruire un valore di business a patto di essere in grado di tradurli in informazioni utili. Oggi questa capacità deve diventare pervasiva nelle aziende perché è il vero elemento differenziante sul mercato.

Potremmo riassumere così, in estrema sintesi, i messaggi chiave emersi nel corso della serata che SAS Italy ha voluto dedicare ad alcuni clienti e prospect, chiamati ad un confronto e dibattito aperto sul tema dell’Analytics Economy, quel nuovo paradigma economico dove gli Analytics vengono portati ovunque si trovino i dati e dove, al contempo, creatività, intuito e ragionamento diventano fondamentali per costruire un’unica strategia analitica e comunicare con le macchine.

I dati, fulcro della differenziazione delle imprese

«I dati sono il vero fulcro su cui si può basare la differenziazione sul mercato di un’azienda e la capacità intellettuale di analizzarli, di modellarli bene, fa la differenza», esordisce Marco Icardi, Regional Vice President di SAS e Ceo di SAS Italia. «Secondo me il binomio che oggi porta un’azienda al business digitale è dato da “dati e analisi” (modelli) e la differenziazione di valore delle aziende (che prima si basava sull’innovazione di prodotto) oggi diventa sempre di più basata sulla capacità di elaborare in maniera dinamica i dati e le informazioni».

Da prodotto a servizio, da servizio a experience: analytics cardine del cambiamento

Molte realtà sono da tempo alle prese con una trasformazione dei modelli di business incentrata sul passaggio dall’innovazione di prodotto verso quella di servizio. Percorsi che hanno già richiesto il supporto dell’analisi dei dati, oggi ancor più determinante in questa nuova “economia del dato” dove l’innovazione di servizio dev’essere integrata con l’experience dell’utente che ne usufruisce. «La capacità di profilazione degli utenti sulla quale costruire servizi differenzianti (ancor meglio se addirittura personalizzati) è oggi una delle sfide maggiori per quasi tutte le tipologie di aziende con le quali ci troviamo a interloquire», commenta Icardi. «Oggi i prodotti, i servizi (ma anche le piattaforme software) si copiano in pochi mesi. Sono il valore accumulato sui dati e l’esperienza e le competenze maturate sui modelli analitici a rappresentare gli elementi distintivi di competitività ed innovazione».

Peculiarità che le aziende possono raggiungere, tuttavia, solo attraverso adeguate competenze, non solo di dominio verticale di business e di processo (indiscutibilmente necessarie) ma anche, e soprattutto, di analisi e modellazione specifiche per guidare il corretto utilizzo dei dati in contesti di industry diversificati.

«In una tavola rotonda cui ho partecipato pochi giorni fa – racconta Icardi – è emerso che le maggiori sfide cui devono far fronte oggi i Ceo delle aziende italiane sono la digitalizzazione, l’innovazione e la focalizzazione sui clienti. Far finta che queste tendenze non stiano impattando sulle proprie aziende potrebbe essere pericoloso, siamo tutti esposti e coinvolti in una profonda trasformazione dei modelli di business che negli ultimi cinque anni ha già mostrato tutta la dirompente forza con la quale coinvolge le organizzazioni di tutto il mondo».

Ci stiamo spostando verso modelli di “affari” e di proposta di beni e servizi cui solo cinque anni fa non eravamo abituati ma che, in modo persino naturale, sono già oggi parte del nostro quotidiano. «Non c’è da stupirsi quindi se sono gli stessi amministratori delegati a prevedere prossimi investimenti tecnologici per le proprie aziende – prosegue il suo racconto Icardi -. Le soluzioni per l’analisi dei comportamenti di clienti/utenti e l’intelligenza artificiale sono le due aree di investimento con maggior focus d’attenzione da parte dei numeri uno aziendali».

Un’Italia che cresce tra IoT, mobile e analytics: ma la strada è in salita

Fortunatamente in questo scenario di sfide continue, l’Italia è un mercato che sta mostrando di poter crescere, investire, innovare (seppur con qualche area grigia in alcuni ambiti tecnologici). A dare il “quadro di speranza” è Stefano Mainetti, Ceo dell’incubatore d’impresa e startup PoliHub e professore del MIP – School of Management del Politecnico di Milano che sgombera subito i dubbi sul “dovere” delle aziende di accelerare il passo di trasformazione digitale: «oggi il tema dell’innovazione va visto non tanto nell’accezione delle invenzioni quanto in quella della capacità per le aziende di trasformarsi per adottare tali innovazioni (quindi con un risvolto sociale ed organizzativo importante). Oggi l’innovazione è “a pinna di squalo”, quando arriva è un Big Bang!».

Entrando nel merito di ciascuna delle tendenze tecnologiche oggi in atto (IoT, Mobility, Advanced Analytics), scopriamo allora che in Italia l’IoT gode di ottima salute: «parliamo di un mercato locale di 2,8 miliardi di euro con una crescita media del 40%, spinta prevalentemente dalle tecnologie legate alle reti cellulari (+47%) – evidenzia Mainetti -. Quello della Mobility è un altro interessantissimo mercato in fortissima crescita: +100% anno su anno dei Mobile Remote Payment e un mercato complessivo italiano che sfiora i 4 miliardi di euro, numeri che con il 5G cresceranno ancora».

L’eCommerce, nonostante il ritardo con cui l’Italia vi si è avvicinata, è un business molto solido che nel nostro paese ha dimostrato di saper crescere costantemente a due cifre. «Purtroppo però la crescita del business è trainata dalle multinazionali che hanno saputo cavalcare l’onda prima dell’Italia – punta il dito Mainetti -. Anche se i numeri sono molto positivi e incoraggianti, l’Italia sta pagando un conto salato per il ritardo con cui ha compreso il valore di un business model come questo».

Se guardiamo al mondo del Cloud, dei Big Data e degli Analytics, l’Italia in questo caso riesce fortunatamente a mostrare un potenziale di crescita e innovazione: «le aziende leader oggi fanno evolvere i propri sistemi fino ad avere architetture completamente automatizzate attraverso le quali costruire nuovi servizi; in quest’accezione, il Paas sta diventando “la cassetta degli attrezzi” con la quale sperimentare percorsi di innovazione per esempio nell’ambito degli Advanced analytics e dell’intelligenza artificiale», descrive Mainetti. «Quello degli Analytics è un mercato che ha fatto +22% rispetto allo scorso anno, superando il miliardo di euro come volume d’affari. La “good news” è che a far crescere questi investimenti contribuiscono anche le PMI: siamo di fronte ad un importante cambio di passo».

Certo questo cambio di passo, soprattutto nell’ambito degli Analytics non è semplice. «tutte le aziende sono in grado oggi di fare analisi descrittive – commenta Mainetti – ma quando si deve fare il salto verso le analisi predittive o ancor di più verso quelle prescrittive o totalmente automatizzate, i percorsi si complicano e le aziende devono far fronte a sfide che non sono solo tecnologiche ma anche organizzative e, soprattutto, legate alle competenze. Non stupisce dunque che quasi la metà delle aziende italiane che abbiamo monitorato quest’anno prevede, per il 2018, di inserire nel proprio staff almeno un Data Scientist».

Le tecnologie più promettenti: dagli analytics all’intelligenza artificiale

Guardando poi in prospettiva al vicino futuro che ci attende, «è chiaro che le tecnologie legate agli Advanced Analytics e all’Intelligenza Artificiale fanno parte di quelle tendenze di innovazione dove le aziende stanno riponendo le maggiori “speranze” per il loro cambiamento organizzativo e di business», invita a riflettere in chiusura Mainetti.

«Un miliardo e 294 milioni di siti web nel mondo che aumentano ad un ritmo vertiginoso (verificabile su Internet Live Stats) significa nuove aziende, nuovi servizi, nuove idee che nascono e crescono quotidianamente nel mondo», aggiunge Icardi. «Ignorare questi fenomeni o non percepirli correttamente all’interno delle nostre aziende ci posiziona un passo indietro ai competitor. Oggi ancor di più ove la variazione dei dati e la capacità di elaborazione dell’enorme volume di dati, prodotti dai sensori e dai dispositivi IoT, aprono nuove sfide di gestione e analisi dei dati in tempo reale. Sfide che richiedono piattaforme tecnologiche che viaggino in cloud, che abbiano il real-time, che permettano l’instant processing dei dati che arrivano dai “generatori di informazioni” (sensori, dispositivi vari, macchine, “cose”). La sfida è riuscire ad elaborare le informazioni là dove esse vengono generate: è questo il tipo di visione prospettica che devono avere le aziende che intendono percorrere una strada nel percorso digitale».

Una strada che tecnologicamente è percorribile solo con piattaforme aperte: «nessuno di noi credo possa più avere la presunzione di incorporare piattaforme, competenze e servizi in un verticale complessivo e nessuno di noi può avere la pretesa di fare tutto da solo e “in casa” – è il monito di Icardi -. Oggi la sensoristica richiede ingegneria di un certo punto, la connettività è un’altra competenza e tecnologia, la capacità di elaborare i dati in modo dinamico è un’altra ancora. Il tutto richiede un complesso sistema con diversi strati di tecnologia e servizi e competenze multidisciplinari per elaborare le informazioni e contestualizzarle nel processo di business dove servono».

Per sostenere l’Analytics Economy, ancor di più in aziende che intendono abbracciare anche la componente di Intelligenza Artificiale, «servono gli adeguati pilastri tecnologici e organizzativi – commenta Angelo Tenconi, Analytics & Technology Director di SAS -; sono necessari i sistemi IT in grado di “sopportare” e supportare progetti in chiave digitale (sapendo a priori che è necessario ragionare sulla coesistenza ed integrazione di sistemi legacy con tecnologie più moderne e open); analogamente sono cruciali le cosiddette “things” che aiutano ad automatizzare i processi e al contempo rappresentano le fonti (sensori e dispositivi) che generano dati utili per l’azienda; è vitale modellare un ecosistema di fornitori e partner che collaborino ma soprattutto integrino visone e tecnologie; infine, non vanno dimenticati gli utenti che sono ormai abituati ad avere una interazione diretta e sempre più digitale con le aziende (considerazioni che valgono ovviamente anche nelle relazioni B2B)».

Di questi quattro pilastri l’intelligence (che dal punto di vista tecnologico va intesa come strumenti di Advanced analytics e di intelligenza artificiale) ne è il collante. «Poter reagire velocemente è oggi la discriminante per sopravvivere e prosperare nel proprio business», osserva Tenconi. «I dati e la loro analisi nel momento e nel luogo giusto diventano allora il vero motore dello sviluppo».

E se spostare le capacità di Analytics vicino a dove viene prodotto il dato diventa fondamentale per accelerare progetti di IoT e Intelligenza Artificiale, il “motore” tecnologico «deve essere rappresentato, a nostro avviso, da una piattaforma che assicuri all’azienda la capacità di gestire tutti i tipi di dati, integri funzionalità di discovery per sviluppare Advanced Analytics e consenta di portare questi modelli analitici in ambienti produttivi», conclude Tenconi.