L’analisi dei dati può a buon titolo essere considerata un vero e proprio game changer per le aziende di ogni settore. Apre infinite possibilità e opportunità, ma richiede un approccio attento e strutturato, soprattutto in considerazione del fatto che analisi e insight possono diventare driver di innovazione e cambiamento se supportati da una corretta strategia e dalla giusta infrastruttura tecnologica.
In questo scenario, DXC opera come società di servizi e analisi, in grado, anche attraverso una solida rete di partner con cui opera sul territorio, di supportare le imprese nella loro data-driven transformation, aiutandole a prepararsi a un presente e a un futuro guidati dai dati.
Ne abbiamo parlato con Nicolò Arpesani, South Europe Analytics Leader di DXC, cercando di mettere in evidenza quali sono le tendenze, ma anche gli ostacoli, che oggi caratterizzano il mondo dei dati e delle analytics.
“Ci sono dei fenomeni interessanti sia dal punto di vista delle tecnologie, sia dal punto di vista dell’impatto sulle funzioni, sia ancora in relazione alla loro importanza per alcune industrie specifiche”, spiega.
Il Move To Cloud anche nella Data Analytics
Dal punto di vista delle tecnologie, l’aspetto che balza immediatamente all’occhio è che anche quando si parla di analytics il “move to cloud” sta diventando la norma.
“A prescindere dalla piattaforma selezionata – spiega Arpesani – che si tratti di Azure, di AWS o di Google, in DXC abbiamo dato vita a delle factory con tutti gli skill e ci acceleratori necessari per supportare questo spostamento verso il cloud. Analogamente, abbiamo ben presente che per molte aziende il multicloud e l’hybrid cloud rappresentano scelte di elezione, delle quali dobbiamo tener conto nel supportare i loro percorsi di accelerazione”.
Il move to cloud – qualunque forma di cloud – è non solo una scelta, ma una necessità per supportare applicazioni Internet of Things, Big Data e Artificial Intelligence che sono alla base dei percorsi di trasformazione in molti mercati, a partire dal mondo retail o da quello dei media.
DXC e la data analytics nell’automotive
“Pensiamo ad esempio a tutto quanto si sta facendo nel mondo dell’autonomous driving: è un ambito nel quale servono analisi real time, così come soluzioni di analytics per tutti i dati che provengono da tutti i sensori e telecamere installati sul veicolo. Servono funzioni di sensor fusion, unite a funzionalità di deep learning per poter effettuare elaborazioni in tempo reale a supporto di decisioni che devono necessariamente essere prese per lo meno in near real time” spiega ancora Arpesani, sottolineando come DXC stia da tempo lavorando proprio su questi temi con alcuni grandi costruttori del settore.
Il tema, sottolinea Arpesani, non è semplicemente tecnologico: molte imprese non hanno chiaro cosa vogliono né cosa possono fare con i dati di cui dispongono e questa mancanza di visione porta inevitabilmente con sé anche una mancanza di governance sui dati stessi.
Piattaforme e modelli per industrializzare AI e Machine Learning
“Si parla spesso di Self Service BI, ovvero della possibilità di rendere autonome nella creazione di report e nello sviluppo di insight anche figure professionali che non hanno competenze specifiche nella data analisys. Ma perché questo avvenga serve un processo di industrializzazione dell’AI e del Machine Learning. Servono, in altre parole, piattaforme e modelli che supportino questa industrializzazione”.
La costruzione di Data Platform è uno degli ambiti sui quali si muove DXC, anche in questo caso sia lavorando con provider di servizi cloud pubblici come Microsoft, AWS o Google, sia optando per il modello IaaS, sul quale poi si integrano soluzioni specifiche come, ad esempio, Cloudera.
“In realtà noi siamo in grado di accompagnare i nostri clienti verso le scelte più idonee alle loro esigenze, anche in relazione al TCO”.
Pervasività su tutte le funzioni aziendali
Come accennato all’inizio, l’impatto della data driven economy è pervasivo tra tutte le funzioni aziendali: oltre alle figure di elezione, come finance, sales, marketing, l’impatto è notevole anche per le Operation, per l’HR, per i responsabili della supply chain e finanche sul dipartimento IT.
“Un attento utilizzo dei dati consente di lavorare sulla predictive maintenance, di analizzare le difettosità, di prevenire le frodi. Per un responsabile delle risorse umane è possibile pianificare la futura necessità di risorse e skill, mentre un responsabile IT può, sempre sulla base dei dati a sua disposizione, fare manutenzione predittiva sull’infrastruttura di cui è responsabile”.
Focus su skill e competenze
Di una cosa Arpesani è comunque convinto: lavorare sui dati richiede skill e competenze specifici.
“Servono data analyst e data engineer per pulire e normalizzare i dati, mentre per la definizione di modelli e algoritmi entrano in gioco i data scientist. Ma ancora non basta. Perché è necessario lavorare con figure che affianchino alla competenza tecnologica anche conoscenze statistiche e ancor di più dei domini di business”.
Più le tecnologie o gli ambiti applicativi sono nuovi, più le risorse mancano.
In questo DXC si propone come partner di riferimento, con i propri percorsi di formazione, training e certificazione erogati anche presso i propri clienti.
“Siamo un collettore di conoscenze e competenze. Aiutiamo per imprese nostre clienti anche con forme di training on the job e siamo in grado, anche grazie alla nostra presenza globale, di accedere ai centri di competenza DXC presenti in altri Paesi, in particolare negli USA, anticipando di conseguenza anche tendenze che poi arriveranno anche da noi”.
