Analytics e Internet of Things

Due aziende su tre adottano o stanno per adottare soluzioni IoT per contenere i costi e un quarto per controllare le performance

 

 In un contesto digitale fortemente dinamico, gli strumenti di Business Intelligence e le Analytics possono essere applicati in modo più ampio e innovativo. La domanda che ci si pone è però: quanto le imprese ne sono consapevoli e quanto di questa consapevolezza si trasforma in azioni concrete? Un aiuto a cercare dii capire il fenomeno viene da una ricerca di SDA Bocconi con aziende attive nel settore del Data Analytics come  Qlik .

La ricerca ha interessato le analitiche dell’Internet of Things e ha coinvolto 135 aziende del manifatturiero, Servizi, PA, Distribuzione e Retail. Quello che evidenzia la ricerca è che il 41,5% delle aziende utilizza già tecnologie IoT, mentre il 23,7% investirà in questa direzione nel breve termine. Il 30,4% d’altro canto non ritiene l’IoT una priorità aziendale, tra queste in prevalenza imprese della PA e dei servizi.

Per chi lo fa o si appresta a farlo le motivazioni principali per investire sono inordine decrescente nel contenimento dei costi operativi e di produzione, acquisti, logistica, controllo delle performance operative di impianti, macchine, reti e infrastrutture, e dalla possibilità di ideare nuovi modelli di business.

Tra le criticità e gli ostacoli all’introduzione dell’IoT in azienda, vanno invece annoverati al primo posto i costi di investimento per la progettazione e realizzazione, e a seguire le competenze e l’organizzazione aziendale viste da diversi punti di vista: come complessità percepite o rilevate nella progettazione e gestione dei sistemi IoT (22,7%), oppure come unità organizzative, ruoli specifici e cultura digitale aziendale .

La ricerca evidenzia anche che per la maggior parte delle aziende, quasi il quaranta per cento,  l’adozione di tecnologie IoT,  implica il ridisegno complessivo delle strategie di Data Analysis, e cioè i processi di generazione e analisi dei dati e di decisione, sistemi di data governance, piattaforme tecnologiche, unità organizzative dedicate, ruoli professionali e delle competenze necessarie, specialisti interni o esterni ben organizzati e dimensionati, competenze dei manager decisori che devono poi interpretare e utilizzare al meglio le nuove informazioni e insights prodotte con i nuovi dati dell’IoT. Un impegno di certo non da poco.

Seguono al secondo posto, con un ventitré per cento) coloro che dichiarano che l’impatto prevalente avviene sui ruoli professionali e  sulle competenze necessarie per sfruttare al meglio questi sistemi di Operation Technology e di Analytics, e sulle piattaforme tecnologiche di base, sia operazionali, sia analitiche.