ANALISI DEI DATI, COME VALORIZZARE IL TUO PATRIMONIO INFORMATIVO

Mai come oggi, in piena trasformazione digitale, fare analisi dei dati permette di diventare un’azienda capace di adottare un modello di business “data-driven”, in cui processi, decisioni e strategie sono guidati soprattutto dall’elaborazione di informazioni oggettive, oltre che dall’istinto imprenditoriale del management.

Un’analisi dei dati eseguita con tecniche e strumenti corretti può migliorare il business in molti ambiti industriali, che possono spaziare dall’informatica, alle telecomunicazioni, all’industria automobilistica.

Nell’era digitale, in virtù della continua diffusione di paradigmi IT basati su cloud, Internet of Things (IoT) e Industria 4.0, crescono il volume e la varietà di informazioni disponibili per l’analisi dei dati: pertanto, si parla di analisi dei big data o “big data analysis”. Più specificamente, si usa, invece, il termine “big data analytics” quando ci si riferisce agli strumenti e alle metodologie utilizzati per l’analisi dei dati stessi.

L’analisi dei dati per generare nuovo valore

I big data rappresentano un inestimabile patrimonio informativo per un’organizzazione: costituiscono il “nuovo petrolio” che fornisce all’impresa l’opportunità di estrarre insight, vale a dire intuizioni subito sfruttabili per migliorare i processi decisionali e la gestione quotidiana delle operation.

Tuttavia, proprio perché con l’avvento dei big data è aumentata la complessità di analisi dei dati, occorrono anche nuovi strumenti e metodologie, capaci di superare i limiti delle tradizionali tecnologie di business intelligence.

Oggi, le tecniche di data science e data mining si basano su modelli matematici e statistici evoluti e sullo sfruttamento delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML – machine learning). Queste ultime aiutano i data scientist ad automatizzare e accelerare varie fasi di analisi dei dati, come ad esempio quelle indirizzate a selezionarli e a elevarne la qualità attraverso preventive operazioni di pulizia e preparazione, precedenti all’elaborazione vera e propria.

Aziende e industrie più competitive con lo sviluppo dei modelli predittivi 

Le tecniche di elaborazione dati più evolute, a cui si è accennato, consentono ai data scientist di fare analisi e modellazione predittiva, ossia di sviluppare modelli in grado, sulla base dei dati disponibili, di predire eventi o scenari che potrebbero verificarsi nel futuro.

In sostanza, i modelli predittivi possono essere adottati con successo in almeno due macroaree applicative: una si può identificare con la realizzazione di soluzioni di business intelligence evolute per il mondo retail, la gestione magazzini, la logistica, i servizi finanziari e di marketing. Un’altra grande area include invece le soluzioni di manutenzione predittiva per stabilimenti, impianti e installazioni industriali.

Analisi dei dati: le tecnologie chiave 

A prescindere dal settore di utilizzo, l’implementazione di soluzioni di analisi dei dati si fonda essenzialmente su due pilastri.

In primo luogo, sul versante hardware, occorre realizzare una piattaforma IoT o industrial IoT (IIoT) di acquisizione dati costituita da reti di sensori: questi ultimi possono essere connessi al cloud tramite reti cablate o senza fili, e installati su dispositivi, oggetti smart, computer dell’infrastruttura IT aziendale, o su macchinari, linee di produzione dell’infrastruttura industriale e di fabbrica, controllata dalla tecnologia operativa (OT). In particolare, l’acquisizione dei dati di campo direttamente a livello della rete periferica (edge), tramite architetture di edge computing, permette di ridurre la latenza di elaborazione e di eseguire localmente gli algoritmi inferenziali di AI e ML.

L’altro componente essenziale della soluzione predittiva è l’implementazione di una piattaforma software di analisi dei dati acquisiti dai sensori, in grado di gestire tutte le tecnologie e gli strumenti di data science, quali modellistica matematica, digital twin e algoritmi di AI e ML.

Algoritmi predittivi e applicazioni nell’industria

In termini di applicazioni pratiche, come accennato, i modelli predittivi possono aiutare le imprese a migliorare le attività di business in molti ambiti: nel settore telco, ad esempio, la manutenzione predittiva permette agli operatori di telefonia mobile di monitorare lo stato delle torri di telecomunicazione in rapporto alle condizioni meteorologiche e di identificare eventuali anomalie, dando la possibilità di intervenire in maniera proattiva per la loro risoluzione, prima che il guasto stesso possa verificarsi.

Un altro ambito cruciale della manutenzione predittiva riguarda il monitoraggio, tramite i sensori, dello stato di funzionamento di apparati, impianti, macchinari industriali, o di componenti degli stessi, durante il loro ciclo di vita. Partendo dall’analisi dei dati acquisiti in tempo reale (come temperatura, umidità, pressione e vibrazioni) e dai dati storici, gli algoritmi predittivi consentono di estrapolare indicatori di condizione utili per individuare malfunzionamenti, valutare il grado di deterioramento dell’attrezzatura e programmare gli interventi di manutenzione più indicati per ottimizzarne la vita utile e ridurre i tempi di fermo non pianificati.