Non è una novità che i dati rappresentino un asset chiave per le imprese, oggi ancor più importante a supporto della trasformazione digitale e dalla data driven innovation. L’innovazione dei processi, dei prodotti e delle modalità con cui le aziende possono crescere su nuovi mercati ha come alleati nuovi strumenti per fare analisi dei dati, elaborare big data e applicare in modo utile algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning (AI/ML). Dall’uso appropriato delle tecnologie e dei dati dipendono le capacità delle moderne aziende di adattarsi rapidamente alle nuove esigenze, di individuare nuovi clienti e di procedere su un percorso di miglioramento continuo attraverso la data-driven innovation.

 

Dall’impresa data-driven alla data driven innovation

Rispetto ai concetti classici d’impresa data-driven in cui è in gioco la capacità dell’impresa di ottimizzare processi e attività correnti con l’uso dei dati, con data driven innovation si fa riferimento all’impiego della data analytics per guidare l’evoluzione delle strategie, dei prodotti e dell’organizzazione aziendale nel corso del tempo. La data driven innovation si alimenta dei dataset più variegati, sia interni aziendali sia esterni (open data e fonti private). Mentre dall’analisi dei dati interni si ricavano le informazioni che servono per migliorare i prodotti e i servizi esistenti, è soprattutto da fonti dati esterne che è possibile individuare nuovi business e sfruttare le capacità aziendali in nuovi mercati. A seconda del tipo di business, possono essere significativi dati storici, big data, informazioni geospaziali, oppure dati aggiornati in tempo reale provenienti da sensori IoT o dall’interazione degli utenti con i servizi online.

 

Data driven innovation: gli step necessari

La data driven innovation si avvantaggia della disponibilità di dati di diversa provenienza, resi utilizzabili attraverso integrazione, pulizia e anonimizzazione (se si tratta di dati sensibili relativi a persone). Ha quindi massima importanza la capacità di rendere rilevanti le informazioni attraverso l’advanced analytics e algoritmi di AI/ML. Questo è possibile con sistemi di nuova generazione, high performance computing (HPC) e servizi in cloud sfruttabili in logica as-a-service per le elaborazioni più avanzate. Come partner HPE, Le competenze dei nostri specialisti ci permetto di seguire seguire progetti che riguardano integrazione e sicurezza dei dati, data-storage, sistemi di recovery/backup e di aggiornamento dei data center. All’esperienza su queste tecnologie competenze sui servizi cloud (Microsoft Azure e Microsoft365) per garantire disponibilità dei dati e prestazioni.

 

Come si realizza la data driven innovation

La data driven innovation richiede visione strategica, capacità di fare benchmark dei mercati potenziali e per capire come sfruttare le fonti dati per trarne vantaggio. Serve quindi un piano d’azione che fissi le priorità in funzione dei benefici ottenibili e per rendere l’intero progetto economicamente sostenibile. Infine, serve ridefinire i modelli organizzativi, introdurre competenze nuove, tecnologie e algoritmi per l’avvio dei POC.

Esempi di data driven innovation

In alcuni casi l’innovazione data-driven che porta nuova redditività riguarda la capacità di trasformare i dati aziendali esistenti in un prodotto da vendere o nuovi servizi digitali accessibili via API. È il caso, per esempio, delle società telefoniche mobili che vendono i dati (anonimizzati) delle celle a terzi che li usano per sapere quante persone frequentano luoghi pubblici, centri commerciali o qual è l’audience dei cartelloni pubblicitari. In altri casi l’innovazione è funzionale all’avvio di business collaterali, per esempio, nella manutenzione predittiva sfruttando i dati della sensoristica IoT e algoritmi di AI/ML. In generale, la data driven innovation è oggi un tema caldo per i reparti ricerca & sviluppo delle aziende, per i team responsabili dell’ottimizzazione della produzione e delivery oltre che nei reparti marketing sollecitati a creare proposte su misura per il cliente.

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Come Netmind abbiamo esperienza nella gestione di progetti complessi a supporto di aziende italiane di medie e grandi dimensioni in diversi settori, il manifatturiero in primis. Nel corso della nostra storia abbiamo realizzato attività di consulenza strategica in ambito IT, rinnovamenti infrastrutturali in grado di abilitare la digital transformation, promosso l’adoption di strumenti di collaboration e workplace digitali e sviluppato portali e integrazioni di software per andare incontro alle esigenze della trasformazione digitale e dell’innovazione data driven dei nostri clienti.

 

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Topic: Cyber Security Storage