I temi della business intelligence, segnatamente quelli relativi al filone trainante degli analytics, restano fra i più caldi nel mondo del software ad uso aziendale. In che direzione evolverà il quadro attuale, da qui a cinque anni? La spinta è basata essenzialmente su due fattori.

Il primo riguarda l’estensione del perimetro della business intelligence e in particolare delle funzionalità di analisi. L’obiettivo è gestire volumi di dati sempre più grandi e sempre più diversificati, secondo il paradigma dei big data. Il secondo fattore è relativo al contesto di utilizzo del software. Dobbiamo attenderci, in questo senso, lo sviluppo di nuove forme di interazione tra utenti e sistemi, nell’ottica di un ricorso sempre più frequente all’accesso in modalità self service.

Gli aspetti sfidanti, come accennato in precedenti post, sono molti: necessità di garantire un corretto livello di governance sui dati, superamento della logica dei silos, scongiuramento della potenziale anarchia dei dati disponibili, necessità di inventarsi un nuovo modo di fruire di tali dati e delle loro interazioni.

Algoritmi e tecniche da inventare

Gartner ha identificato tre tendenze che potrebbero trasformare il modo di condurre business dall’interno, usando la forza della conoscenza derivante dall’analisi e dalla comprensione delle informazioni contenute nei dati. Con l’aggiunta dell’Internet Of Things, che avrà un ruolo sempre più importante nel futuro scenario.

Vediamo queste tre tendenze:

1) Entro il 2020 le informazioni saranno utilizzate per reinventare, digitalizzare o eliminare l’80% dei processi di business e dei prodotti del decennio precedente.

2) Entro il 2017 più del 30% dell’accesso enterprise ai dati aziendali sarà effettuato attraverso servizi intermedi di brokeraggio dati, funzionali ad alimentare i relativi fruitori, cioè i contesti nei quali avvengono le decisioni che impattano il business.

3) Entro il 2017 oltre il 20% delle implementazioni di analisi orientate al cliente sarà finalizzato all’inseguimento delle informazioni, realizzato sfruttando l’Internet of Things.

Quindi, per il primo punto: parallelamente alla crescita della Internet of Things – dispositivi, sensori, apparati di ogni tipo e macchine online – cresce la capacità da parte delle “cose” stesse di generare nuove tipologie di informazioni, tipicamente in tempo reale, che possono concorrere in misura significativa alla crescita del settore industriale.

Pubblica amminsitrazione, clienti, fornitori, dipendenti, terzisti, cittadini interagiscono principalmente attraverso sistemi ICT. L’evoluzione dai processi analogici e tradizionali è in corso e sembra praticamente inarrestabile. Fino a comprendere anche gli elementi umani? La domanda non è peregrina e evoca una serie di preoccupazioni di ordine etico. Molte decisioni potrebbero diventare “algoritmiche”, basate sul giudizio automatizzato da parte di macchine. Si pensi al filone della guida automatica da parte delle automobili.

In pratica, le “cose” connesse diventano agenti per sé stessi, per le persone e per le aziende. Si pensi all’automobile di prima che, oltre a guidare in sicurezza, avvisa il proprio servizio ricambi per tagliandi e il servizio di emergenza in caso di guasto. L’unione di connettività e intelligenza distribuita nelle cose renderà automatizzabili molte attività che oggi richiedono l’intervento umano. Che cosa resterà dei processi analogici del 2000? Un 20% di processi non automatizzabili? Non economicamente automatizzabili?

In merito al secondo punto sopra elencato: un modello di business digitale richiede consapevolezza degli scenari, dei contesti in cui il business stesso si muove, in tempo quasi reale. Ciò implica la comprensione di ciò che accade sia dentro che fuori – nei limiti del possibile, ma limiti da estendere sempre di più – all’azienda.

I dati aziendali, presi separatamente dal resto del mondo, diverranno risulteranno insufficienti a fornire il tipo di conoscenza del contesto in grado di supportare il nuovo business digitale. Si pensi al livello sempre più competitivo e alla velocità che troviamo nei campi del marketing, dei trasporti, della finanza o dell’energia.

E dove sono allora i dati da usare? Questi dati sono sparpagliati, frammentati e purtroppo in forma sporca, distribuiti tra migliaia di siti web, canali social, blog, forum, tweet, documenti, fax, email. Questi sono i dati che serviranno: dati privati, pubblici, chiusi e dati, dati di associazioni pubbliche e private. Il più grande database aziendale (o forse mondiale) non è il CRM o l’ERP o altri database interni, ma il Web, con tutte le sue estensioni, alimentato da un inesorabile data entry di persone, device, sensori.

In questo scenario diventa essenziale avere una nuova categoria di servizi via cloud al servizio del business che fornisca questi dati per le successive analisi e decisioni. In sintesi, servizi con il ruolo di intermediari tra i dati esterni e gli algoritmi decisionali.

Sul terzo e ultimo punto possiamo dire che la rapida diffusione dell’internet delle cose creerà un nuovo stile di analisi, probabilmente orientato al cliente e ai suoi bisogni, Si pensi alla tracciabilità dei prodotti disponibile attraverso sensori sempre più piccoli ed economici. Informazioni non solo geospaziali ma anche di funzionamento. Per esempio per rafforzare il legame azienda – cliente attraverso il costante monitoraggio del prodotto, un potenziale valore aggiunto non secondario.

Ci saranno problemi da risolvere relativamente alla mole di dati da gestire e alla loro utilità. Dovremo imparare a scartare i dati che saranno ritenuti inutili e a valorizzare quelli promettenti, esponendoli a clienti, partner, fornitori, governi, analisti.