• 0.000000lag
  • 0.000000lag
  • 0.000000lag
Big Data e PMI: matrimonio possibile?
Articolo di Alessandro Giaume pubblicato il 16 marzo 2017 sul blog di Franco Angeli

Da una recente ricerca dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, che ha coinvolto oltre 900 CIO, risulta che solo il 30% delle grandi aziende ha inserito almeno un Data Scientist nella propria organizzazione. Da un’altra indagine, condotta, questa, su un campione di circa 350 aziende dal gruppo Adecco e dall’Università Milano-Bicocca, risulta che il 40% delle aziende italiane non conosce nemmeno il concetto dei Big Data e solo il 12% ne fa uso a fini commerciali. Le PMI rappresentano quasi la metà dell’indagine (circa 47%), e solo una su tre ha dedicato nel 2016 parte del suo budget a soluzioni per l’analisi dei dati. Raggiungendo solo il 13% del totale degli investimenti effettuati nel corso del 2016 sul mercato degli Analytics italiano, questi ultimi pari a circa 900 milioni di euro.

È fuori discussione il beneficio che una più diffusa capacità di analisi dei dati porterebbe alla competitività delle PMI

A maggior ragione nei confronti di una concorrenza che sul mercato Europeo sta investendo con maggior convinzione e, soprattutto, con una visione complessiva e strategica.

Che fare allora per superare quella che appare essere, oltre che una ridotta capacità di investimento, anche e, probabilmente, soprattutto una mancanza di visione strategica? Come portare le nostre PMI ad avere una maggiore consapevolezza e comprensione del fenomeno? E soprattutto, come riuscire a far sì che ne giovino singolarmente e complessivamente?

Penso principalmente a due macro tipologie di PMI italiane, in considerazione dei requisiti di impiego di una competenza come quella del Data Scientist.

Quelle PMI per le quali Data Scientist è ancora soprattutto Data Analyst

La prima è costituita da aziende per le quali Data Scientist è soprattutto un Data Analyst. A partire da estrazioni di dati primariamente aziendali, vengono svolte analisi di base con la finalità di supportare specificatamente i vertici aziendali nella presa di decisione.

Data Scientist e PMI

 

La competenza che in questi casi deve essere espressa dal Data Scientist è da riferirsi soprattutto a strumenti fondamentali di analisi e presentazione dei risultati. Sono ambiti aziendali nei quali anche un Data Scientist in crescita potrà applicare quotidianamente nuovi strumenti alla propria attività, e sviluppare nuovi skill e competenze, ampliando il proprio set di asset. Oltre ad una iniziale capacità di utilizzo di tool di base, qui tutto si gioca nella capacità di presentazione dei risultati ottenuti e di comunicazione degli aspetti rilevanti di questi ultimi, ai fini di una presa di decisione da parte del top management. Un ruolo importante per la crescita delle PMI in termini di presa di coscienza delle potenzialità realmente offerte dai Big Data.

Quando la PMI guarda ai dati con maggior fiducia e visione strategica

La seconda è invece costituita da aziende che sono interessate a trarre valore dai dati, non solo quelli prodotti dai sistemi transazionali interni, ma anche quelli che il traffico generato esternamente all’azienda comporta. Si stanno rendendo conto della rilevanza che il tema dei Big Data rivesta, ma non sono ancora strutturate per farlo appropriatamente.

Qui appare fondamentale il potenziale contributo che un Data Scientist può portare nelle aree dell’ingegnerizzazione e dei software specifici, oltre alla competenza specifica nel rendere i dati effettivamente “lavorabili”.

E questo è particolarmente importante per quelle aziende che non hanno ancora sviluppato una solida strategia sui Big Data, ma che stanno intraprendendo adesso questo percorso. In questo tipo di aziende è possibile ottenere ottimi risultati in tempi relativamente brevi avendo queste già superato la necessità di comprendere la rilevanza del fenomeno Big Data, ma non avendo ancora sviluppato una capacità reale di messa a terra.

Una possibile via all’utilizzo strategico dei dati e delle competenze

In entrambi i casi, si potrebbero definire modalità di accesso alle necessarie competenze che ne permettessero una maggiore fruibilità e la riduzione delle barriere all’entrata, grazie ad una condivisione dell’investimento in capitale umano, così come in strumenti.

Un ruolo importante lo potrebbero giocare le Associazioni industriali, sostenendo la costituzione di team a disposizione degli associati e consentendo così l’avvio di una reale strategia data-driven.  Ma penso che anche operatori privati potrebbero trovare il proprio spazio.

L’opportunità sarebbe quella di erogare servizi a valore, ulteriormente arricchiti dalla possibilità di svolgere un’azione pre-competitiva, nella ricerca di una base comune per migliorare la competitività del comparto PMI sui mercati nazionali e ancor più internazionali. 

L’idea è sul tavolo, chiunque voglia contribuire con spunti e commenti, ma anche indicazioni più operative, è, come si dice in questi casi, more than welcome.

Commenta