Big Data Value – fattori critici di successo
Al momento siamo al picco delle aspettative sui Big Data, tutti i social network del settore ne parlano, c’è un proliferare di soluzioni, movimenti dei maggiori vendor, nascita di start up quasi settimanale, progetti pilota su ogni funzione aziendale (R&D, Marketing, etc) delle maggiori aziende.
La domanda nasce spontanea: è una nuova bolla spinta dell’offerta tecnologica mondiale o un reale opportunità di vantaggio competitivo per le aziende?
Dalle prime analisi sulle sperimentazioni in atto nel mercato USA emerge che «Su un campione di più di 400 grandi aziende USA, i primi utilizzatori dei Big Data Analytics hanno guadagnato un vantaggio significativo rispetto al resto del mercato e che le aziende leader hanno:
- due volte più probabilità di essere tra le prime per performance finanziarie all’interno del loro mercato.
- Cinque volte più probabilità di prendere decisioni molto più velocemente dei competitor.
- Tre volte più probabilità di implementare le decisioni esattamente secondo quanto pianificato.
- Due volte più probabilità di prendere decisioni chiave utilizzando dati analitici.»
Ma a tutti i primi utilizzatori dei Big Data Analytics è risultato evidente che approciare i Big Data è prima di tutto un Programma di Business più che un progetto tecnologico.
In sostanza un Programma di Business in cui vanno presidiati e pianificati interventi che si articolano su 6 fattori critici:
Commitment e obiettivi: al fine di migliorare l’offerta esistente di prodotti e servizi, migliorare i processi aziendali interni, creare nuovi prodotti o servizi e trasformare il proprio modello di business,supportare marketing, vendite. Business Model Value: analisi del valore potenziale per area funzionale, fino arrivare ad individuare i casi d’uso a maggio valore aggiunto, attraverso case study, brainstorming, esigenze funzionali, etc… Information mapping: individuazione e sintesi delle fonti interne ed esterne disponibili e potenzia-le valore e Data policy. Approccio: definizione dell’approccio progettuale ottimale, sperimentazione, inserimento, model-lo Agile, prototipazione, etc Sourcing del solution partner strategico delle iniziative Organizzazione e processi per estrarre valore dalle soluzioni, con modello decentralizzati, centri di compe-tenza trasversali, centralizzati, ibridi. Tecnologia e metodi: individuazione e selezione delle soluzioni nel vasto e crescente insieme degli strumenti disponibili sul mercato, Natural language processing (NLP), Neural networks, Network analysis, Cluster analysis, Predictive modeling. Skills: competenze Analytics e statistiche, gestione talenti. Change Management: processo per creare la cultura bigD ed adattare il modello organizzativo.
