Home IoT IoT ed ERP uniti nella sfida della data analytics alla ricerca dell’efficienza

IoT ed ERP uniti nella sfida della data analytics alla ricerca dell’efficienza

La crescente importanza dei dati nella gestione di processi complessi e con tempi di esecuzione ridotti ha spostato gli strumenti di analisi verso il centro delle infrastrutture IT. Il passaggio della analisi consuntive a quelle predittive aumenta inoltre l’esigenza di contare su grandi quantità di dati e sulla loro qualità. Un’esigenza alla quale IoT offre una risposta perfetta. A volte, anche troppo. L’enorme mole di informazioni prodotta da Internet of Things rischia di essere dispersa senza adeguati strumenti di raccolta e selezione prima di usarli. Le opportunità sono tante, quanto però le difficoltà di coglierle. È utile allora ascoltare direttamente dai protagonisti del settore, quale sia lo stato dell’arte della data analytics , quale sia l’apporto di IoT e soprattutto come sfruttare questa opportunità.

Per i più attenti, significa guardare oltre una riduzione diretta nei costi. Come suggerisce Roberto Fraccapani, head of presales di  SAP, benefici altrettanto importanti si possono ottenere puntando a intervenire sull’efficienza dei processi aziendali a più livelli, integrando i rispettivi dati, a partire da quelli storici degli ERP.

SAP

Quali innovazioni può portare IoT nella data analytics?

IoT e l’edge computing sono fattori abilitanti importanti per collegare le catene del valore di imprese di qualsiasi dimensione e settore, per gestire in tempo reale ed efficacemente le operation e aiutare a trasformare modelli di business ormai superati. La nostra visione però va oltre. Permettere ai clienti un ulteriore passo avanti, consentendo loro di sfruttare più dati possibili. I “dati del mondo reale”, provenienti da macchine, dispositivi, telecamere o sensori, da soli sono inutili. Solo combinandoli con quelli aziendali è realmente possibile generare valore per il business.

La nostra strategia Bring your own data lake permette ai clienti di integrare le informazioni derivanti dai propri sistemi nelle applicazioni SAP. In questo modo, le imprese possono sfruttare, integrare diversi tipi di formati di dati, contestualizzarli correttamente per trasformare insight in azioni di successo.

Google Cloud SAP

Le aziende italiane hanno la giusta percezione?

È ancora uno scenario in chiaroscuro, anche se rispetto al passato vediamo una maggiore propensione nell’adozione di tecnologie digitali, specialmente in alcuni settori industriali toccati più di altri da cambiamenti nelle dinamiche di mercato e nei comportamenti dei clienti.

In generale, l’attenzione di IoT e data analytics si sta spostando dalla massimizzazione della capacità e riduzione dei costi, all’agilità nelle operation per poter rispondere più velocemente ai bisogni dei consumatori in modo personalizzato, controllando costi, capacità produttiva e qualità dei prodotti.

Un progetto innovativo in questa direzione è quello di RetiPIù. il distributore italiano di gas naturale ed elettricità che per aumentare l’efficienza e ottimizzare le risorse, è passato da un modello di manutenzione reattivo a uno predittivo. L’azienda ha implementato SAP S/4HANA per migliorare la qualità dei dati e l’accesso agli ingegneri e ai team di back-office. Basandosi su questo nuovo sistema, che rappresenta il cuore della sua trasformazione digitale, RetiPiù ha poi integrato la soluzione SAP Intelligent Asset Management per configurare i gemelli digitali per le attrezzature e sviluppare modelli predittivi. Questi algoritmi lo stanno aiutando a valutare e dare la giusta priorità ai requisiti di manutenzione e a ottimizzare le proprie risorse.

Infine, RetiPiù ha adottato la nostra soluzione per raccogliere informazioni precise e complete dai sensori di tutte le risorse della sua rete, e condividere dati tramite applicazioni di telecontrollo DAR (Digital Asset Retipiù) e mobili con i tecnici attivi sul campo, che possono così ricevere aggiornamenti immediati e verificare lo stato degli ordini di lavoro in tempo reale.

Come si può raccogliere, selezionare e analizzare questi dati in ottica di business?

L’implementazione di un programma esteso di data analytics aiuta le organizzazioni a raggiungere i propri obiettivi utilizzando IoT e gli altri i dati per sviluppare programmi mirati e personalizzati per i suoi clienti. Invece di affidarsi al tradizionale marketing di massa, molto meno efficace dal punto di vista dei costi, gli approcci basati sui dati spingono le aziende a cercare le migliori informazioni sui loro clienti e su specifici mercati.

Sebbene la maggior parte delle imprese comprenda il valore dei dati e degli analytics per la propria attività, spesso fatica a definire e realizzare una strategia che crei poi le soluzioni e le funzionalità necessarie. Le sfide IoT includono: la selezione dei dati da cui partire; lo sviluppo di un piano di azione che bilanci adeguatamente le esigenze presenti con i propri obiettivi nel lungo periodo; la necessità di coniugare una facile lettura dei dati con la qualità degli stessi per sviluppare le funzionalità di data analytics più adatte.

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Come aggiornare infrastruttura IT e competenze?

Una piattaforma tecnologica è la base per la creazione e l’esecuzione di applicazioni aziendali. Una moderna piattaforma tecnologica include in genere data analytics, database e gestione dei dati, strumenti per lo sviluppo e l’estensione di applicazioni, integrazione e tecnologie intelligenti come AI, machine learning e IoT. Queste componenti fondamentali, o building block, aiutano a guidare l’innovazione e la crescita del proprio business.

Infine, i data insight sono diventati uno dei motivi più frequenti che riscontriamo presso i nostri clienti per passare a un ERP intelligente basato su una piattaforma tecnologica moderna. Le organizzazioni hanno bisogno di informazioni accurate e in tempo reale e di renderle facilmente accessibili ai responsabili. Oggi più che mai, le imprese richiedono report e analytics self-service che consentano alle persone di interrogare facilmente il sistema per dati specifici e aggiornati su più database e di trasformare rapidamente i dati in informazioni utili per prendere decisioni migliori e agire tempestivamente.

Il successo dell’acquisizione e della gestione dei talenti si baserà sempre più sulla valutazione del potenziale di sviluppo piuttosto che sulle competenze attuali o sulle esperienze passate. Le aziende che costruiranno e promuoveranno intenzionalmente una cultura dell’apprendimento forte e positiva colmeranno i loro gap di competenze e miglioreranno le esperienze dei dipendenti in modo rapido ed efficace.

 

 

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