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Lo stato dell’arte delle IoT Analytics nell’Indagine SDA Bocconi e Qlik

Tags: : Qlik, business intelligence, data analytics, digital innovation, Digital Transformation, Digital Transformation Tour, Horsa, Internet of Things, IoT, predictive analytics, Rosagrazia Bombini, SDA Bocconi

Qlik, leader nella Data Analytics, insieme con SDA Bocconi e il supporto dei suoi partner Esqogito, Horsa, ITReview e Synthese organizza il Digital Transformation Tour. L’iniziativa, dedicata alle applicazioni di Business Intelligence e Analytics, si è composta di diverse fasi: raccolta dati, momenti di confronto interattivo con e tra le aziende, studio di casi aziendali particolarmente innovativi sull’impiego della BI nello scenario di Digital innovation. Le attività di ricerca si sono focalizzate su IoT Analytics, con particolare attenzione alla prospettiva dell’Industrial IoT, e Predictive Analytics.

La prima ricerca presentata da SDA Bocconi e Qlik, che riguarda le analitiche dell’Internet of Things, ha coinvolto 135 aziende appartenenti a diversi settori merceologici (manifatturiero, servizi, pubblica amministrazione, distribuzione e retail).

Con l’Analytics of Things (o l’IoT Analytics) è possibile, non solo monitorare in modo intelligente le azioni e gli stati delle cose o delle persone, ma anche disporre di una grande base di dati molto analitici, generati in tempo reale, utili per costruire nuove insights su fenomeni di varia natura (per esempio la predizione della manutenzione di un impianto di produzione). I vantaggi a breve termine per le imprese si concretizzano nel possibile incremento del fatturato, nel recupero di efficienza operativa e riduzione dei rischi aziendali, per esempio nell’ambito della sicurezza informatica.

Dall’indagine emerge che attualmente il 41,5% delle aziende intervistate utilizza già tecnologie IoT, mentre il 23,7% investirà in questa direzione nel breve termine. Il 30,4% che afferma di non considerare le tecnologie IoT una priorità aziendale, sono prevalentemente imprese della PA e dei servizi.

Molteplici sono le motivazioni che spingono le aziende a investire in questa tecnologia:

*il contenimento dei costi operativi di produzione, acquisti, logistica (23,9%);

*il controllo delle performance operative di impianti, macchine, reti e infrastrutture (22,7% dei casi);

*la possibilità di inventare nuovi modelli di business;

*la disponibilità di dati per fare innovazione di prodotto/servizio (20,5% dei casi).

I costi di investimento per la progettazione e realizzazione rappresentano l’ostacolo primario che frena le aziende nell’investire in tecnologie di IoT Analytics (27,3%). Un altro aspetto che compromette lo slancio verso l’adozione di queste tecnologie predittive riguarda le competenze e l’organizzazione aziendale viste da diversi punti di vista: come complessità percepite o rilevate nella progettazione e gestione dei sistemi IoT (22,7%), oppure come unità organizzative, ruoli specifici e cultura digitale aziendale (21,6%).

Rosagrazia Bombini

Rosagrazia Bombini, VP & Managing Director Italy di Qlik

“Con nostra grande sorpresa, la Data governance in questo ambito non sempre viene considerata un problema: data privacy, data quality e data ownership non sono particolarmente menzionate come criticità all’introduzione dell’IoT. Ma siamo convinti che sia solo una questione di tempo”, ha dichiarato Rosagrazia Bombini, VP & Managing Director Italy.

“Sinceramente le aziende apprezzeranno e chiederanno un approccio che garantisca la Governance ma in grado di tenersi alla larga dalla dittatura sui dati. È importante garantire una gestione centralizzata dei dati da parte degli amministratori IT, mettendo a disposizione degli utenti finali strumenti di business intelligence intuitivi, facili da usare in autonomia”.

SDA Bocconi e Qlik hanno rilevato che per la maggior parte delle aziende (39,6%)  l’adozione di tecnologie IoT,  implica il ridisegno complessivo delle strategie di Data Analysis. Seguono al secondo posto (22,6%) coloro che dichiarano che l’impatto prevalente avviene sui ruoli professionali e sulle competenze necessarie per sfruttare al meglio questi sistemi di Operation Technology e di Analytics, e sulle piattaforme tecnologiche di base, sia operazionali, sia analitiche.

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