Il volume è fondamentale ma non è tutto. Dei dati è importante anche la velocità con cui possono essere raccolti, elaborati e analizzati da strumenti analytics e tecnologie che appartengono al campo dell’intelligenza artificiale. E proprio la componente velocità di analisi, una delle tre V che compongono la definizione di Big Data – le altre sono Volume e Varietà – sta prendendo sempre più concretezza nelle grandi aziende.
Analytics e reporting in tempo reale
Studi recenti evidenziano che la maggior parte delle imprese di grandi dimensioni utilizza già soluzioni rapide per la gestione dei dati e che l’esigenza più avvertita è quella di eseguire le analisi in tempo reale. Qui entrano in gioco analytics e reporting in real time, oggi una delle principali fonti di vantaggio competitivo per le aziende, il cui obiettivo è consentire reazioni rapide e decisioni tempestive.
L’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano ha approfondito la variabile velocità nell’analisi dei dati identificando quattro livelli: batch, near real time, real time, streaming. Oggi l’attenzione delle imprese si concentra soprattutto sulla modalità real time, portandosi dietro una trasformazione importante a livello di sistemi informativi. Un progetto di real time analytics necessita infatti di un’infrastruttura tecnologia altamente performante, sia nella fase di ingestion (raccolta dei dati), sia nella fase di interrogazione dei dati, sia nell’ultimo step di visualizzazione delle informazioni (report).
Analytics e sostenibilità: il caso Lucart
Analytics e report in tempo reale sono stati l’obiettivo anche di Lucart, azienda multinazionale italiana del settore cartario, che da sempre ha valorizzato il proprio asset informativo; a cominciare dai dati provenienti dall’ERP attivo in cinque paesi diversi con circa 700 utenti complessivi. Un valore economico ma non soltanto, posto che in Lucart anche i sistemi informativi contribuiscono a una catena del valore aziendale ispirata dalla sostenibilità a tutto tondo.
“La sostenibilità in Lucart non è una moda e non lasciamo niente al caso quando si tratta di fare scelte aziendali importanti – afferma Massimiliano Bartolozzi, Chief Information Officer dell’azienda che ha il quartier generale a Porcari, in provincia di Lucca – comprese quelle che riguardano i sistemi informativi. L’IT contribuisce alla catena del valore attraverso processi di digitalizzazione, infrastrutture e analisi dei dati che rendono possibile un monitoraggio costante dei nostri parametri di sostenibilità”.
Lucart trent’anni fa è stata la prima realtà del settore Tissue a puntare sulla carta riciclata, poi è stata la prima a trovare il modo di riciclare i cartoni per bevande tipo Tetra Pak. Ha ottenuto importanti riconoscimenti nazionali e internazionali e oggi vanta praticamente tutte le certificazioni esistenti in campo ambientale. “Tutto questo richiede un grande impegno dal punto di vista manageriale e impiantistico, ma anche dal punto di vista digitale – sottolinea il CIO – perché utilizzare materie prime provenienti solo da fonti sostenibili, avere fornitori che con noi condividono obiettivi di sostenibilità, promuovere progetti di economia circolare e autoprodurre gran parte dell’energia che ci serve diventa possibile solo se si riesce ad elaborare una quantità enorme di dati e ricavarne rapidamente le informazioni che servono”.
Il momento di ripensare la strategia real time
Spesso in un problema si nasconde un’opportunità, così è stato anche per Lucart nella strategia di analisi dei dati. “Una difficoltà non da poco – spiega Bartolozzi – si è presentata quando nel 2020 abbiamo deciso di migrare i nostri sistemi di gruppo dalla tecnologia DB2/400 on-premise a un’architettura SQL server in private cloud. Già dalle prime prove effettuate in ambiente di test i software di replica precedentemente implementati, indispensabili per garantire estrema flessibilità e agilità all’asse analitico senza impattare sul transazionale, non funzionavano più, il che ci ha costretto a ripensare la nostra strategia real-time. A questo punto è arrivata Horsa con la soluzione Qlik Replicate, che abbiamo valutato e implementato. Attualmente sono oltre 150 le tabelle replicate in real-time dai nostri sistemi di gruppo, ERP, WMS, MES, tesoreria, e consentono analisi real-time praticamente su ogni processo di business. Le aree specifiche oggetto di focus sono acquisti, produzione e KPI on time in full nella logistica”.
Quale soluzione e quale partner
Trasparenza e patti chiari. “La soluzione giusta – prosegue Bartolozzi – deve essere efficace da tutti i punti di vista. Troppe volte le soluzioni vengono presentate come plug&play, scalabili, integrate e poi alla prova dei fatti si rivelano piene di costi nascosti, poco flessibili e con interfacce non funzionanti. In quest’ottica è fondamentale un’offerta trasparente e costruita in modalità win-win”.
E qui entra in gioco il partner. “Stiamo parlando di scelte strategiche che impattano le performance dell’IT aziendale in modo importante, e che pongono le basi per relazioni di lungo termine con il prodotto e il partner; per questo motivo è fondamentale scegliere un fornitore che sia disponibile a un approccio di coinvestimento, che poi è l’unica situazione in cui si può parlare veramente di partnership”.
Disponibilità dei sistemi, solidità architetturale e performance
“Pensando ai numeri – sottolinea il CIO – dal cambiamento abbiamo ottenuto 6-7 ore in più al giorno di disponibilità dei sistemi, il che non è assolutamente banale. Se prima le procedure notturne di batch richiedevano questo tempo, adesso basta un’ora e anche meno: per un’azienda che sta crescendo fuori dai confini italiani e che lavora in country differenti, con time zone differenti, questo aspetto è fondamentale. In più, va considerato che il nostro è un business mai fermo perché la carta si produce giorno e notte: prima però bisognava aspettare che i sistemi tornassero live per avere i dati aggiornati della produzione, oggi invece l’AD può averli anche via chatbot a qualsiasi ora. In più, oltre ad averci dato un evidente beneficio in termini di performance e solidità architetturale, la nuova soluzione ci mette a disposizione due strumenti molto utili: mi riferisco a data catalog, una normalizzazione lessicale e dei metadati dei nostri ambienti analitici e anche per una migliore organizzazione dei nostri dati da qualsiasi fonte essi provengano, e di compose per l’automazione del data warehouse”.
