In questo articolo parleremo degli strumenti di analisi delle informazioni per pura necessità di Business.
Come avevamo spiegato ormai diversi anni fa su questo articolo di questo blog, vi era in atto una trasformazione del web non più inteso come raccolta di documenti ma come pura raccolta di dati.
In tutto il decennio appena trascorso sono aumentati a dismisura gli applicativi che generano dati: cose, animali, piante e persone generano ogni giorno milioni di dati attraverso qualsiasi tipo applicativi di qualsiasi natura (IoT, Industria 4.0, social, web, forum, ecommerce, ERP…).
Ai tempi della scrittura di questo articolo avevo posto una domanda:
politica di apertura o di chiusura delle informazioni aziendali (ovviamente non parliamo delle informazioni riservate dei dipendenti o coperte da GDPR)? la risposta l’avremmo ricevuta soltanto in futuro. Oggi possiamo certamente dire che le aziende, per cogliere maggiori opportunità di business, sono quasi obbligate a condividere tutte le informazioni con il pubblico. Il cliente, ad esempio, è abituato da tempo a leggere le recensioni che descrivono la qualità di servizio o del prodotto. Se un’azienda, che lancia un prodotto, non prevede la possibilità di acquisire recensioni allora potrebbe avere minori opportunità di business.
Il discorso non vale solo per l’apertura dei dati verso il grande pubblico (dipende molto dal tipo di business) ma, in generale, dalla condivisione verso uno o più partner esterni all’organizzazione; per cogliere, ad esempio, le opportunità del cloud le aziende devono accettare di esporre i propri dati presso i partner provider.
Quando si parla di condivisione dati si sottintendono logiche di interfaccia applicativa o integrazioni che ogni azienda deve governare ed implementare. Sono esplosi quindi sistemi applicativi di ETL (Extract/Transform/Load).
Oggi quindi, andando oltre, la domanda che le organizzazioni devono porsi sarebbe:
con tutta questa mole di dati riesco a creare informazioni utili e, di conseguenza, valore per la mia organizzazione?
In questi anni sono nate terminologie come data scientist, BigData, DataLake, data integrator… che hanno come unico scopo la progettazione e lo sviluppo di applicativi per rispondere alla domanda sopra.
Esistono quindi persone e tecnologie che, seguendo una determinata strategia, riescono a rispondere tranquillamente alla domanda che abbiamo fatto sopra. Da una parte ci sono evidenti vantaggi di riduzione dei processi decisionali e dall’altra un utilizzo intelligente dei dati attraverso algoritmi che se usati bene offrono spunti per nuove opportunità di business.
