Se vogliamo andare oltre le mode e capire davvero cosa può esserci dietro il termine “big data”, dobbiamo fare uno sforzo. Dobbiamo cioè davvero chiederci se è nostra intenzione, come impresa ma prima ancora come individui mentalmente e culturalmente pronti, accettare la sfida: quella di entrare nel vivo dell’informazione che le persone usano e producono nelle loro relazioni quotidiane, nelle loro modalità di acquisto, nei processi di lavoro. In sostanza capire se vogliamo davvero capire. “Big data, business analytics, business intelligence…sono le diverse facce dello stesso problema: dare un significato ai dati, capirne il contesto e non le semplici keyword, per catturarne il reale valore”, come ha avuto modo di dire di recente Mike Lynch, ex Ceo di Autonomy e oggi Executive vp Information Management di Hp. Cercare insomma di cogliere le giuste informazioni, capendo le logiche e la ricchezza dell’interazione umana.
Non si tratta di curiosità intellettuale. Qui c’è in gioco la sopravvivenza delle aziende e il lavoro delle persone. Perché il valore differenziante della mia offerta rispetto a quella dei concorrenti sul mercato si basa anche sulla capacità di saper analizzare bene dati e informazioni, di prevedere “sentiment” e andamenti di acquisto, di scoprire aree di opportunità o di inefficienza che solo pochi anni fa non era pensabile scoprire. Si, perché in tema big data oggi la tecnologia c’è, è disponibile e performante ed è lì per essere utilizzata. Siamo noi, come imprese e come persone che non siamo pronti.
Facciamo un passo indietro e guardiamo al contesto entro il quale ci muoviamo. Perché le informazioni oggi rappresentano il vero differenziale competitivo? Perché stiamo entrando in quella che Gartner definisce la “data economy”?
Cerchiamo elementi certi. Il ”Documento di Economia e Finanza”, illustrato lo scorso Aprile dal Presidente del Consiglio Mario Monti e approvato dal governo è un documento-guida che parte da una fotografia oggettiva dell’attuale complessità economica e strutturale. Il quadro macro economico italiano, difficile come sappiamo, è certificato così dai numeri: il Pil 2012 è previsto a -1,2% e i prossimi tre anni indicano un Pil in crescita fino a un massimo di +1,2%. Un andamento certo positivo ma non così da far pensare a un grande sviluppo. La flessione più clamorosa l’abbiamo avuta nelle esportazioni dove l’Italia, notoriamente in Europa è paese molto forte, secondo solo alla Germania: da un +11,6% del 2010 a +1,2% previsto per la fine di quest’anno, con una ripresa, sempre nei prossimi tre anni, stimata fino a + 4,6% nel 2015.
A livello europeo le cose non vanno tanto meglio. Secondo il World Economic Outlook, il rallentamento nell’ultimo trimestre 2011 in Europa è stato generalizzato. Complessivamente l’area euro passa da -0,3% del 2012 a +0.9% del 2013.
Operiamo dunque in un contesto difficile su mercati complessi per le forti differenziazioni di approccio che richiedono. In mercati maturi (Europa, Stati Uniti) vi è la necessità di individuare opportunità di dettaglio legate ad elementi differenzianti quali una continua flessibilità di proposta di prodotti e servizi in rapporto ad una estrema variabilità e segmentazione della domanda, con peculiarità di offerta supportate dalla velocità del time to market, dalla comprensione sempre maggiore (e sempre di maggior dettaglio) delle dinamiche del mercato. In mercati invece ad alta crescita (il Pil cinese è in rallentamento ma parliamo sempre di tassi di sviluppo attorno al 9%) la necessità è un’analisi precisa delle macro dinamiche di spesa e di intercettazione di fenomeni di sviluppo costantemente monitorati e sui quali devono essere prese decisioni strategiche e di grandi investimenti in tempi rapidissimi.
È evidente che in contesti di questo tipo, una reale capacità di analizzare dati, tendenze, informazioni, reazioni di mercato, rischi, opportunità, costi, rappresenti un forte differenziale competitivo per trovare nuove strade di crescita aziendale. È la data economy di cui si diceva prima, quell’universo di dati, moltissimi destrutturati (email, social networks, video/audio, carta, dati georeferenziati, dati da comunicazioni machine-to-machine, dati da connessioni Internet via smartphone e device vari…) quotidianamente generati da persone e apparati. L’85% delle informazioni presenti oggi in azienda sono all’interno di dati destrutturati, il cui volume cresce in media del 62% l’anno; vengono scritti 294 miliardi di email al giorno; 97.000 tweets ogni secondo mentre un motore di aereo produce circa 20 Tbyte di dati in un’ora di volo. E le comunicazioni mobile? E l’accesso/produzione dati sul web da mobile? Entro il 2016 si prevedono circa 10 miliardi di dispositivi mobili, con un incremento del traffico a un tasso medio annuo di crescita del 78% (2011-2016).
Quindi: capire, capire e capire. Analizzando i dati secondo le ormai classiche 4 V: volume, varietà, velocità e valore, entrando nella complessità e nelle sfumature delle relazioni tra le persone, discriminando tra la massa di dati per individuare solo ciò che mi serve. Quello che abbiamo cercato di fare, organizzando lo scorso 7 maggio un convegno sui Big data (vedi ampio resoconto e filmati sul nostro sito www.zerounoweb.it) è proprio cercare di stabilire un punto e un percorso. Un punto di partenza per capire oggi cosa serve per impostare, a livello organizzativo e infrastrutturale, una vera capacità di gestione della complessità informativa. E un percorso per disegnare, agendo su tecnologie, processi ma soprattutto competenze e “forma mentis”, una trasformazione efficace verso una vera “analityc enterprise”.
Organizzazioni e competenze inadeguate
È inutile nasconderselo. Se guardiamo al fenomeno generale dell’information management da parte delle imprese siamo oggi ancora lontani. Solo come esempio, da una ricerca Forrester in Europa, effettuata a fine 2011 su un campione di circa 60 grandi aziende, emerge che il 48% non ha ancora una information strategy “in place”. Tanti progetti, tanta consapevolezza del valore delle informazioni, ma una strategia “in place”, pervasiva all’azienda, ancora manca. Ma non basta: il 34% ha detto che le informazioni disponibili non servono; il 35% non riesce nemmeno ad accedervi; solo il 2% ha ciò che effettivamente cerca, informazioni giuste in tempi adeguati. Dove sta il problema? Non certo nella tecnologia. Oggi le tecnologie, già di per sé performanti, di business intelligence, vengono usate nelle imprese “a macchia di leopardo”, per specifici progetti e con competenze molto settorializzate (a parte segmenti merceologici “data intensive”, come tlc e finance, dove l’informazione spesso si identifica con il business). Solo da qualche anno si sta facendo un lavoro esteso di diffusione culturale di “intelligence” integrando nativamente in molti sistemi Erp dei moduli di analytics che consentono, potenzialmente, un utilizzo trasversale di intelligence alle varie funzioni aziendali (attraverso i moduli Hr, amministrazione, logistica, produzione, Crm). Le tecnologie big data, poi, con la loro capacità architetturale di trattare enormi moli di dati, anche destrutturati, consentono di andare oltre l’approccio classico, quello per cui, fino ad oggi, all’aumento in volume dei dati si rispondeva riducendo il livello di dettaglio da memorizzare e analizzare. Questi sistemi consentono invece di sfruttare proprio il vantaggio offerto dalla crescita dei dettagli per prendere decisioni sempre più efficaci.
Il vero scoglio è rappresentato dalle organizzazioni e dalla loro capacità di sapersi evolvere. Aziende fortemente gerarchizzate, con catene decisionali molto verticali; territori di presidio di conoscenze che vengono precluse ai più e non messe a fattor comune in quanto “tesoro” personale da proteggere: “La gerarchia come strumento per le decisioni si è così inserita nel nostro operare quotidiano da farci dimenticare come la soluzione di problemi complessi sia invece il territorio della collaborazione orizzontale e del ragionamento in parallelo» ha detto durante il nostro convegno Luca Solari, professore ordinario di Organizzazione aziendale presso l’Università degli studi di Milano, che ha così continuato: “Nelle organizzazioni che davvero affrontano la ‘competizione sull’analisi’, l’intuito e l’esperienza sono importanti, ma solo come scintille sulle quali innestare processi di analisi accurata, spesso basata su competenze metodologiche e sperimentali più affini a quelle della Ricerca che a quelle dei modelli prevalenti di formazione manageriale”. Eccolo, il vero nocciolo della questione: le persone; con i loro modelli relazionali interni all’azienda e con gli interlocutori sul mercato, giocano un ruolo primario. Ridisegnare quotidianamente l’organizzazione per abilitare la circolarità e la condivisione delle informazioni; saper muoversi in un contesto organizzativo più “lasco” e più pronto alla riconfigurazione dinamica; valorizzare competenze analitiche che possano affiancarsi a quelle esperienziali predominanti; muoversi in contesti aziendali dove il top management vede nelle tecnologie di information management gli elementi primari su cui costruire una strategia di Business Technology per innovare il proprio modello di business. Tutto questo è il prerequisito affinché la tecnologia ci consenta davvero di capire un po’ meglio la ricchezza informativa delle relazioni umane. Per fare business ma anche per abbattere il muro della complessità e dell’overloading informativo, consentendoci di capire meglio il mondo in cui viviamo e lavoriamo.
