Chi pensa che Big Data e Analytics siano buzzword, termini di moda che descrivono una bolla destinata a sgonfiarsi una volta raggiunta la completa maturazione del mercato, si sbaglia di grosso. Il moltiplicarsi delle informazioni prodotte da device e interazioni tra persone, macchine e piattaforme (una quantità che raddoppia ogni tre anni!), insieme alla maggiore capacità di storage ed elaborazione dei dati (che col machine learning diventerà a sua volta esponenziale) spalancherà nuovi scenari di mercato man mano che le imprese impareranno a ottimizzare flussi, processi e applicazioni in funzione delle esigenze del proprio business e, soprattutto, dei propri clienti.

A preconizzare questo futuro è un report di McKinsey Global Institute (MGI) intitolato "The age of analytics: Competing in a data-driven world", all'interno del quale gli analisti ammettono candidamente che le previsioni fatte sul potenziale dei Big Data in un precedente lavoro (risalente al 2011) sono state disattese, con la presenza – ancora oggi – di grossi margini di crescita. Non perché il mercato in questi cinque anni sia rimasto immobile sul fronte dell'adozione delle soluzioni analitiche, ma piuttosto per l'enorme balzo evolutivo che hanno fatto strumenti, tecnologie e skill, ibridando settori e competenze. Un balzo a cui spesso non è corrisposta un'adeguata risposta sul piano culturale e organizzativo. Per esempio, se rispetto alle previsioni del 2011 è stato trovato riscontro nei progressi registrati dal retail, il manifatturiero, il mondo sanitario e il settore pubblico europeo sono invece riusciti ad assorbire solo il 30% del valore potenziale stimato cinque anni fa. Mentre si sono aperte nuove, inaspettate opportunità per player – e mercati – che all'epoca nemmeno esistevano.

Oggi, quindi, si tende a essere più cauti nell'immaginare il futuro dell'economia "data driven" in termini puramente quantitativi, dato che l'unica certezza è che gli scenari continueranno a cambiare sempre più freneticamente, garantendo profitti (e in alcuni casi la sopravvivenza) solo alle organizzazioni con la migliore capacità di adattamento e inventiva. Le imprese che hanno già sviluppato capacità analitiche avanzate godono di indubbi vantaggi in un contesto che, basandosi sempre più sui network e sulle tecnologie digitali, tende a concentrare il valore nelle mani di chi si trova nei centri nevralgici delle reti che si stanno venendo a formare. Questo vale soprattutto per chi è riuscito ad avvantaggiarsi delle proprie economie di scala applicando gli strumenti analitici e gli insight derivati alla costruzione o al potenziamento delle nuove linee di business, riuscendo a superare le difficoltà di implementazione dei sistemi legacy e avviando processi decisionali in logica data driven. Ma attenzione, non si tratta – come più volte viene sottolineato quando si parla di digital transformation – di un movimento puramente tecnologico. Le cose devono cambiare anche sui piani culturale e organizzativo ed è forse in questi termini che molte imprese devono ancora compiere lo sforzo maggiore. La prima sfida riguarda l'inserimento delle metodologie ispirate dagli analytics nella visione strategica aziendale, a cui deve necessariamente seguire lo sviluppo di processi di business capaci di supportarla attraverso adeguate infrastrutture e con l'aiuto dei giusti talenti. Sono questi gli elementi, notano gli analisti di MGI, che sono venuti a mancare dal 2011 a oggi nei board dei leader di mercato che ancora non hanno messo a frutto tutte le potenzialità offerte dall'analisi dei dati, col rischio di essere travolti dalla disruption anziché cavalcarla.

Un gap che va colmato in fretta, in quanto si sta già affacciando sul mercato una nuova generazione di soluzioni digitali (machine-learning e deep-learning), la cui applicazione si estenderà a un numero ancora maggiore di industrie e categorie merceologiche, investendo anche settori fino a oggi impattati dal fenomeno in misura minore: dalla produzione alla logistica passando per le diagnosi mediche. Una completa rivisitazione della macchina organizzativa e dei ruoli da ripartire tra macchine e risorse umane si rende tra l'altro necessaria anche perché, sempre secondo MGI, il 45% delle attività lavorative oggi esistenti potrebbero essere automatizzate semplicemente adottando tecnologie già disponibili sul mercato. La rapida diffusione dei sistemi in grado di sfruttare il linguaggio naturale per accedere agli strumenti analitici non farà altro che accelerare questa ulteriore trasformazione.


20 febbraio 2017