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I Big data sono utili per le PMI?

a cura di Alessandro Zardini *

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Riprendendo un sondaggio effettuato nel corso dell’ultima edizione dello SMAU, tenutasi a Bari il 12 e 13 febbraio 2014, su 3.524 intervistati, circa 700 (il 20%) hanno sentito la necessità di approfondire il tema: “Prendere decisioni più tempestive ed efficaci attraverso le applicazioni di Business Intelligence (BI), Big Data e Business Analytics per il business”. Di queste, circa l’87% erano piccole e medie imprese (PMI, raccomandazione 2003/361/CE). Queste stime sono supportate anche dall’analisi effettuata da IDC, secondo cui la crescita degli strumenti di Big Data ed Analytics sarà destinata a raggiungere i 26 miliardi di dollari entro il 2016 e nel medio periodo genererà un volume di nuovi ‘digital job’ compreso tra le 372.000 e le 864.000 unità. Di questi, circa il 70% dovrebbe coprire le esigenze espresse dalle piccole e medie aziende. A tutto questo si deve poi aggiungere anche l’espansione di Internet, favorita dall’enorme crescita del numero di dispositivi mobile (smartphone e tablet) collegati alla rete, i quali mediamente producono e scambiano miliardi di informazioni al giorno.

Come ben analizzato da Gendron et al. (2014) “the combined impact of mobile, cloud and Big Data are significant for most companies that embark on the creation of business intelligence”. Il fattore principale è quello di riuscire a creare integrazione di tutti questi sistemi in modo tale da creare un ‘BI ecosystem’ e, di conseguenza, incrementare il ritorno degli investimenti (ROI) delle tecnologie ICT presenti in azienda.

La domanda che ci si può porre è, quindi, a che cosa servono i Big Data o la BI nelle PMI? La risposta non potrebbe che essere più nebulosa e sfidante e, anzi, è nella risposta a questa domanda che si giocherà il vantaggio competitivo di tutte le aziende e in particolare delle PMI nei prossimi anni. Bisogna capire che Big Data (volume di dati gestiti) per le PMI non è la stessa cosa per le multinazionali, ma soprattutto ciò che è Big Data ora non lo sarà necessariamente nel prossimo in futuro. I limiti sono solo quelli tecnologici, che si identificano con lo storage e la capacità di elaborare le informazioni per supportare il processo decisionale. Il termine ‘Big’ non indica solamente la mole di dati da elaborare, ma anche la varietà delle informazioni (Internet, blog, social media, email, portale aziendale ecc.), la velocità di elaborazione, che si estende poi anche alla validità, alla veridicità, alla visibilità e al vantaggio competitivo che le stesse possono generare. Tutto questo evidenzia la necessità di utilizzare la tecnologia, non solo per gestire grandi volumi di dati, ma anche per affrontare aspetti pratici della gestione dei dati presenti all’interno e all’esterno delle organizzazioni. Per le PMI, la creazione di un ‘BI ecosystem’ e, quindi, una reale riprogettazione organizzativa dei processi, delle funzioni e delle tecnologie che potrebbe in qualche modo ridurre i gap che le stesse hanno rispetto alle grandi imprese (accesso al credito, investimenti in ricerca e sviluppo, etc.). In particolare, attraverso i Big Data e la BI le aziende potrebbero:

  • migliorare le prestazioni e i modelli di business, soprattutto nell’analisi delle vendite, del controllo di gestione e della gestione delle relazioni con la clientela. Avendo a disposizione maggiori informazioni dei clienti o dei potenziali clienti, la segmentazione del mercato e della gestione dei prodotti/servizi, nonché una più accurata analisi sugli scenari futuri delle vendite con evidenti vantaggi anche per la logistica
  • migliorare e incrementare l’innovazione dei prodotti o dei servizi attraverso l’analisi delle informazioni presenti nei blogs specializzati e nei social media. Si potrebbero identificare i bisogni e le aspettative del cliente ‘target’, rimodulando o rinnovando in tempo reale il prodotto o il servizio
  • migliorare il processo decisionale anche attraverso l’utilizzo di strumenti in cloud computing (pay per use) e open-source, che rendono molto meno costosa e più agevole l’adozione di queste tecniche anche per le micro-imprese. In tal modo, come ben evidenziato da Daprà (2012) “le decisioni prese con il supporto di strumenti analitici possono diventare la regola e non l’eccezione”.

Per ottenere questi benefici, l’azienda coinvolta dovrebbe analizzare ed eventualmente riprogettare la propria struttura, rimodulando il business model, i processi e le competenze dei propri collaboratori attraverso una versione sistemica, in cui l’hardware e il software non rappresentano l’obiettivo, ma sono gli strumenti che facilitano il raggiungimento dell’obiettivo finale, che può riassumersi nel vantaggio competitivo.

* Coordinatore didattico dell’ Executive Master in ICT Management

Riferimenti bibliografici utilizzati

Daprà, A. (2012). “Big Data”: una opportunità di sviluppo,  crescita e innovazione, Statistica & Società, 1(1), pp. 47-49.

Davenport, T.H., e Dyché, J. (2013). Big Data in Big Companies, SaS report.

Gendron, M., Yeoh, W., e Swarr, R. (2014), “Supporting Decision Making: The BI Sweet Spot”, in G. Phillips-Wren, S. Carlsson, A. Respício, P. Brézillon (Eds.), DSS 2.0 – Supporting Decision Making with New Technologies, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, IOSPress, pp. 279-290.

Reid, A., Ireland, N., Hutchinson, K., e Fleck, E. (2010). Business Intelligence reporting for sme retailers: toward a conceptual framework, Proceedings in American Marketing Association (AMA2010, )Enhancing Knowledge Development in Marketing, 21, pp. 1-8.