I progetti di business intelligence tradizionali si fondano su necessità e visioni diverse rispetto a quelle che occorre mettere in campo quando si tratta di Big Data e IoT. Tra i punti fermi di un approccio corretto, ci sono delle domande fondamentali che sono: quali dati sono disponibili, quali devono essere raccolti, quali risultati devono essere riportati e chi ha bisogno di tali risultati all’interno dell’azienda.
L’Internet of Things e i Big Data, invece, hanno cambiato questo tipo di impostazione, che ha caratterizzato per anni la governance della BI. A essere differente è il focus, partendo proprio dal domandarsi quali sono le giuste domande. Quali sono i problemi da affrontare per soddisfare al meglio i clienti? Quali prodotti devono essere resi disponibili per mantenere fidelizzati i clienti attuali? Come attrarre nuovi clienti verso l’acquisto di prodotti e servizi? Ciò significa che i progetti relativi all’Internet degli oggetti e ai Big Data, per essere messi in pratica, richiedono competenze diverse, diversi livelli di esperienza e differenti strumenti. Di conseguenza, tali attività possono essere più difficili da gestire per un team IT strutturato tradizionalmente.
Valutare prima di investire
Con l’avvento di innovative e allettanti tecnologie molte aziende rischiano di buttarsi nell’adozione di nuovi approcci senza prima valutare la propria effettiva capacità di sostenere tali cambiamenti. Ciò può guidare le aziende verso investimenti importanti che presto però non si rivelano all’altezza delle aspettative. Può capitare di aver selezionato strumenti non ottimali, aver configurato in modo sbagliato i sistemi che supportano questi strumenti, essersi resi conto di non possedere le competenze necessarie o aver fatto affidamento su partner non adeguati. Per evitare tutto ciò, prima di intraprendere nuovi percorsi operativi, occorre fermarsi e valutare di cosa l’azienda ha davvero bisogno, analizzare le capacità e le competenze del proprio team IT e fare realistiche previsioni su ciò il business potrebbe guadagnare (o perdere) dall’attuazione di determinati cambiamenti.
Un modo per conoscere meglio i clienti
Sia la IoT che i Big Data di solito si affidano a database NoSQL che garantiscono maggiore flessibilità e scalabilità e permettono di inglobare velocemente nuovi tipi di dati garantendo una elevata velocità di esecuzione. La maggior parte delle aziende hanno una grande quantità di dati grezzi (raccolti per esempio automaticamente dai sistemi operativi, dai prodotti per la gestione del database o dagli application framework) e possono utilizzare tali informazioni per ottenere una visione più chiara, olistica e consapevole dei punti di forza e delle debolezza delle proprie procedure, dei propri prodotti e del proprio livello di formazione.
Secondo gli esperti, aggiungere la Internet of Thing, in questo contesto, può offrire all’azienda la possibilità di conoscere meglio i propri clienti: analizzare questa enorme e crescente mole di dati – con l’uso degli strumenti ottimali e dei giusti partner – permette infatti di avere una visione più chiara delle esigenze dei consumatori.
Per centrare questo obiettivo le aziende devono configurare correttamente la propria infrastruttura: questo processo comporta un’ottimale distribuzione della quantità necessaria di potenza di elaborazione, di memoria, di archiviazione e di capacità di rete, così come l’implementazione di un efficace software per lo sviluppo, le attività operative, il management e la sicurezza.
Tool di sviluppo per IoT e Big Data nel data center
Ogni progetto che voglia sfruttare le potenzialità offerte da IoT e Big Data deve considerare una serie di strumenti di sviluppo e distribuzione. Probabilmente i team impiegati sui progetti relativi ai data center, ai Big Data e quelli impiegati nello sviluppo di attività legata alla IoT utilizzeranno strumenti differenti, ma in ogni caso questi due gruppi si troveranno a dover comunicare tra loro.
Gli esperti consigliano, nel caso di un business nuovo a questi tipi di tecnologie, di iniziare con piccoli progetti e passare via via a iniziative più grandi, mano a meno che il personale svilupperà maggiori competenze. Nel caso dell’Internet of Things, il progetto deve essere in grado di fornire servizi utili ai clienti in cambio del permesso di raccogliere dati per alimentare sistemi di vendite, supporto e business intelligence basati sui Big Data.
Occorrerà quindi avere uno strumento di gestione leggero e reattivo: tool troppo pesanti, infatti, non saranno ben visti dai clienti stessi per via di un eccessivo consumo del loro piano dati. Trovare un buon equilibrio tra informazioni raccolte, servizi offerti, prestazioni complessive e volume di dati inviati può essere difficile. Le best practice nel campo dell’Internet degli oggetti, infatti, si stanno ancora delineando e non esistono ancora standard definiti.
Nel caso dei Big Data, l’obiettivo dovrebbe essere capire quali sono le domande giuste da porre piuttosto che trattare il progetto semplicemente come l’ennesima iniziativa di business intelligence.
