L'ANALISI

Big data, rivoluzione a portata di Cio

La gestione dei “grandi dati” da parte delle aziende richiede una mutazione nei processi innovativi di cui deve farsi carico il chief information officer. Per Gartner serve che l’impresa faccia “rodaggio” sui propri dati interni

Pubblicato il 07 Mag 2013

Patrizia Licata

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L’innovazione che ruota intorno ai Big data va oltre il mero aspetto tecnologico. Secondo l’ultimo report di Gartner, “Cio advisory: Getting value from Big data requires innovative business thinking and process change”, i Cio che vogliono trarre il massimo valore dai Big data devono portare le loro organizzazioni ad abbracciare un concetto più ampio di innovazione, adottare un modo creativo di pensare e modificare i processi. Mostrando all’intera organizzazione quali sono i concreti benefici prodotti dai Big data e dall’analytics, i Cio ne costruiranno la business case.

“I Big data richiedono che un’azienda abbracci l’innovazione su due livelli”, spiega Hung LeHong, research vice president di Gartner. “Sicuramente la tecnologia è di per sé innovativa, ma c’è un secondo aspetto: le aziende devono essere disposte a innovare il modo in cui svolgono il supporto alle decisioni e l’analisi. Ciò non rappresenta un problema di tecnologia ma di gestione del processo e del cambiamento”.

LeHong continua: “Le tecnologie dei Big data offrono modi innovativi per analizzare i problemi di business esistenti e le opportunità che si prospettano. Nuove fonti di dati e nuovi strumenti di analytics possono migliorare l’organizzazione in modi che non esistevano prima, portando un valore aggiunto”.

La capacità dei Big data di analizzare i dati non strutturati che arrivano da fonti disparate e si presentano in enormi volumi può creare nuove opportunità di business, ma per estrarre valore dalle tecnologie dei Big data occorre un modo di pensare innovativo e la disponibilià ad accettare queste nuove fonti e i nuovi metodi. Secondo Gartner, i Cio dovrebbero trattare i progetti sui Big data come progetti di innovazione che presuppongono un piano di gestione del cambiamento. Le aziende hanno bisogno di tempo per riuscire a ritenere affidabili le nuove fonti di dati e i nuovi strumenti di analytics ed è consigliabile iniziare con piccoli progetti-pilota che danno piena trasparenza sui dati, il processo di analisi e i risultati.

Potrebbe essere utile iniziare dai dati interni all’azienda: i Big data non sono solo quelli che derivano da fonti esterne e i Cio più creativi possono sfruttare il valore delle fonti di informazioni che già sono nell’organizzazione e non sono mai state usate prima. I Cio dovranno lavorare con gli altri dipartimenti per capire dove sono tutte le fonti interne di dati e come sfruttarle. Con un atteggiamento creativo, tutti i dati possono essere resi in qualche modo preziosi; naturalmente sarà compito dei Cio assicurarsi che ci sia un obiettivo di business nel conservare e analizzare anche questi dati.

Alcune aziende usano le tecnologie dei Big data per rendere più veloci i loro strumenti di analytics: anche questo, sottolinea Gartner, richiede modifiche nei processi; tuttavia gli early adopters che hanno reso più veloce l’analisi e modificato i processi ne traggono già il massimo beneficio. Per esempio, in alcune aziende, analisi più rapide significano capacità di elaborare i dati di vendita di un’intera settimana in pochi minuti, con effetto immediato sulle decisioni sui prezzi, gli sconti, ecc.

“Prima di imbarcarsi in grandi investimenti in Big data, i Cio devono assicurarsi che il team di valutazione abbia una chiara comprensione di come analytics più veloci miglioreranno i risultati operativi”, sottolinea LeHong. “Su questa chiara valutazione costruiranno la business case”.

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