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La pressione sulle Funzioni Aziendali di controllo negli ultimi 5 anni si è fortemente amplificata. Questo come conseguenza di incrementi e più complesse richieste e di una maggiore necessità del Top Management di placcare problematiche in tempi ridotti e in modo proattivo. L’applicazione dell’intelligenza artificiale a molte mansioni aziendali come l’Advanced Analytics permette infatti di utilizzare il patrimonio informativo a disposizione e di realizzare strumenti adatti a supportare la capacità di analisi e di estrazione di valore delle Funzioni Aziendali di Controllo.
L’innovazione aziendale pone tuttavia molte sfide: gestione ed efficacia dei dati, miglioramento della qualità dei dati, comprensione di nuove tecnologie e la gestione e monitoraggio di questi strumenti innovativi.
Secondo il report di EBA del 2020 (EBA report on Big Data and Advanced Analytics – 2020 PoliMI – Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence – 2019):
- 64% delle istituzioni europee utilizzano già soluzioni di Advanced Analytics nel 2019.
- 1,7 miliardi il valore del mercato degli Analytics in Italia nel 2019, con un incremento del 23% rispetto al 2018.
- 93% delle grandi aziende sta investendo in Analytics, contro il 62% delle PMI.
Cosa sono gli Advance Analytics?
L’Advanced Analytics è un processo evoluto di elaborazioni dati che, a partire da dati grezzi, permette di determinare relazioni e di ricavare valore e insights utili per supportare e orientare il processo decisionale. In questo ambito viene utilizzata l’Intelligenza Artificiale per permettere di interpretare, gestire e comprendere anche moli considerevoli di dati non strutturati. Un ulteriore vantaggio è legato alla possibilità di analizzare dati storici o informazioni real time e di predire comportamenti e trend futuri.
I metodi tradizionali di Business Intelligence permettono di descrivere, riassumere e analizzare dati storici e identificare le cause e i trend dei risultati. Grazie all’Intelligenza Artificiale è possibile, inoltre, predire risultati futuri basandosi sul passato, consigliare azioni o decisione ottimali per l’azienda, monitorare, decidere e agire autonomamente. Le due tecnologie combinate assieme possono portare moltissimi vantaggi:
- massimizzazione del valore delle attività.
- Miglioramento della capacità di identificare le problematiche esaminando in maniera rapida grandi moli di dati e realizzando analisi che non si potrebbero eseguire manualmente.
- Possibilità di segnalare velocemente e prevedere complicanze rendendo possibile intervenire e ridurle prima di eventuali crisi.
- Aumento della frequenza di analisi raggiungendo una continuità.
- Ottenimento di una cultura interna favorevole e aperta all’innovazione tecnologica aziendale.
- Diversificazione di competenze all’interno dell’azienda.
L'implementazione in azienda
Per poter sviluppare un modello di Advance Analytics abbinato all’intelligenza artificiale, quindi di raccolta dati ed elaborazioni, è necessario studiare una strategia di implementazione. Si parte dalla creazione della base dati su cui verrà implementato successivamente il modello di Analytics fino alla creazione degli strumenti con i quali si otterranno risultati aziendali.
- La prima parte riguarda una analisi preliminare per identificare quali dati e da dove raccoglierli.
- Collezione e organizzazione dei dati: si raccolgono i dati scelti, vengono esplorati e studiati e successivamente si prepara una tabella contenente tutti i dati principali ed utili per la costruzione del modello di Analytics.
- Viene creato, sviluppato e implementato un modello di Machine Learning capace di cercare correlazioni tra i dati e effettuare previsioni.
- Analisi dei dati elaborati e valutazione dell’operato tramite software implementati nei propri dispositivi.
Conclusioni
L’utilizzo di strumenti di Data Analytics sta venendo implementato in modo sempre più diffuso, in diversi ambiti e a diverse funzioni. L’IA (Intelligenza Artificiale) e l’Analytics sono due realtà ormai fondamentali per le aziende di medie/grandi dimensioni. È di primaria importanza entrare nell’ottica, se non è già stato fatto, di dover implementare queste tecnologie nella propria azienda per valorizzare al meglio il proprio business e aumentare i profitti.
