Fino a ieri i dati venivano analizzati per prendere decisioni nel futuro. Oggi l’analisi dei dati deve offrire potere decisionale alle organizzazioni in tempo reale, o per lo meno quanto più possibile, per essere resilienti, flessibili, efficienti ed efficaci e, quindi, competitive.
Affidarsi alla memoria, al foglio di carta, al dato in locale, al fatturato, non può essere la metrica di misurazione dell’andamento aziendale. Tanto meno nel contesto storico della quarta rivoluzione industriale dove la “trasformazione digitale” richiede un’analisi qualitativa del dato per ottenere un vantaggio competitivo.
Indice
- I vantaggi indiscutibili della Data Analytics
- Gli step della Data Analytics
- Data Analytics e processi produttivi
I vantaggi indiscutibili della Data Analytics
Tutte le organizzazioni, e in particolare le imprese, producono grandissime moli di dati e dalla loro analisi scaturiscono vantaggi indiscutibili quali:
- basare il processo decisionale su informazioni attendibili e non su percezioni
- pianificare azioni strategiche a seguito dell’analisi
- incrementare la cultura e il valore aziendale
- sviluppare nuovi modelli di business
- avere in real-time il controllo dei processi aziendali
- ottenere un abbattimento dei costi di gestione e risorse
- incrementare la produttività e la collaborazione dei dipendenti
- individuare le criticità in modo tempestivo evitando perdite economiche, di dati e di know-how
- essere flessibili, proattivi e competitivi
Gli step della Data Analytics
Analisi e report: la raccolta del dato deve essere finalizzata all’analisi di indicatori strategici grazie a report completi e utili.
Quindi sin da subito è fondamentale delineare “cosa voglio monitorare, controllare e misurare”.
È inutile avere tanti cruscotti che non riportano le informazioni desiderate e necessarie.
Raccolta e organizzazione del dato: spesso le informazioni sono dislocate su supporti di diversa natura, non in comunicazione tra loro, come delle “isole”; i dati in possesso sono il più delle volte parziali, incompleti e disomogenei. Quindi un obiettivo primario è proprio quello di raccogliere, pulire, organizzare, aggregare i dati e di renderli omogenei. Occorre lavorare sulla qualità del dato.
Visualizzazione del dato: altro aspetto fondamentale è la visualizzazione grafica del dato.
Un’immediata, chiara e semplice consultazione delle informazioni permette di avere tutto sotto controllo in real-time, di risparmiare tempo, di ottimizzare investimenti “in corsa”, di agevolare il processo decisionale e di rilevare possibili anomalie prima che diventino criticità.
Data Analytics e processi produttivi
Hai bisogno di:
- monitorare le varie fasi della produzione?
- misurare le performance di un macchinario?
- verificare la quantità di produzione di un articolo?
- misurare gli scarti di produzione?
- conoscere lo stato di avanzamento di una commessa?
- monitorare il ritorno sull’investimento?
- abbattere i fermi di lavoro?
- ottimizzare i carichi di lavoro?
- ottimizzare i costi energetici?
- ottimizzare il consumo di materie prime?
Se hai bisogno di quanto sopra riportato, non puoi fare a meno di una soluzione di Data Analytics.
Poi, cosa misurare (KPI), come e quando sarà un percorso di analisi da affrontare insieme.
Scopri Simple 4.0
