Da una parte c’è la consapevolezza che le informazioni raccolte dalle aziende negli ultimi anni – e di cui disporranno sempre di più in futuro - sono davvero il “new oil” in grado di renderle più competitive e di aiutarle a “prevedere” cosa richiederà il mercato, dall’altra ci sono i numerosi investimenti fatti per utilizzare in modo efficace queste informazioni e che sono spesso naufragati in progetti episodici e dalla ricaduta marginale sul business.
Come spesso accade il punto di partenza per un cambiamento di successo sono le persone: le aziende italiane sono consapevoli che vi sia un valore inespresso tra i silos informativi ed organizzativi che esistono all’interno di esse, ed hanno investito spesso a livello dipartimentale ingenti somme per ricavarne innovazione e liberare questo valore. Fino ad oggi sono sicuramente stati raggiunti alcuni risultati eccellenti, ma è ormai chiaro che il vero “new oil” sia celato dietro la capacità di rendere disponibili ai processi di ogni divisione le informazioni che derivano da tutte le altre.
Le aziende di maggiore dimensione stanno approcciando con decisione questa sfida che nasconde sia un tema di governance dell’informazione, sia un tema di ownership del dato. Questi sono due elementi la cui gestione sappiamo essere non banale e che sottende in primis un tema organizzativo e di leadership; ed infatti il mercato si muove velocemente su questo tema: uno studio di New Vantage Partners ci dice che quasi il 70% delle aziende di grandi dimensioni ha un Chief Data Officer (CDO), rivelando un aumento significativo rispetto al 2012, quando solo il 12% ne aveva uno.
🍒🍒SMATERLIZZAZIONE: LE STORIE CHE CI RACCONTIAMO
Il ruolo del CDO è quindi centrale ma, oltre alla governance ed alla leadership, è necessario che le aziende curino una execution che sia coordinata ed efficace. Accanto al CDO deve quindi esistere una figura manageriale che indirizzi e coordini questa execution, questo è il vero tema aperto oggi visto che su questo aspetto il mercato è ancora immaturo: uno studio del 2019 dell’Americas’ SAP Users’ Group (ASUG) ha rilevato che solo il 21% di un campione di aziende-cliente SAP ha figure manageriali - propriamente dette - che supportano centralmente i progetti di business analytics. Secondo questa analisi, “le aziende vogliono ottimizzare le tecnologie attuali ed esplorarne di nuove, ma è necessario il supporto di management specializzato per definire nei modi corretti una strategia BI rivolta a tutta l’azienda”.
Oltre alle figure “specialistiche” (CDO e Direttore BI) è necessario diffondere verso tutti i dipendenti la consapevolezza del valore dell’informazione e dell’importanza della condivisione dei dati. Su questo punto la barriera “culturale” presente fino a qualche anno fa si è dissolta grazie al ricambio generazionale ed alla “consumerizzazione” dell’analisi dei dati, presente ormai nella vita personale di tutti. Più delicati sono invece i temi legati all’etica e alla gestione consapevole dei dati (privacy, legal, compliancy etc) che richiederanno modelli di comunicazione e formazione specializzati che non compromettano, per raggiungere un uso efficace del dato, aspetti di sicurezza e privacy che sono prioritari.
Un modello organizzativo strutturato ed efficiente consentirà di rispondere non solo a domande quali “Chi ha accesso ai nostri dati?”, “Dove si trovano fisicamente?”, “Chi è responsabile della raccolta, distribuzione e protezione dei dati?”, ma anche e soprattutto “Come possiamo essere certi che i dati che sfruttiamo siano non solo sicuri, ma anche completi?” e infine, “Quali nuovi dati dovremmo raccogliere o analizzare per migliorare il nostro posizionamento competitivo?”.
Le tecnologie abilitanti
Questo punto ci porta ai processi che sono il secondo elemento chiave: parliamo in primis dei processi specifici di Data Governance su cui si è molto discusso e su cui c’è molta letteratura disponibile, ma soprattutto – e questo è il focus principale di SAP – dei processi di business “core” dell’azienda che oggi sono toccati solo marginalmente dall’innovazione in area “analytics”. Le nuove soluzioni applicative – in special modo SAP S/4HANA - nascono con l’analisi dei dati e l’automazione del processo decisionale nel DNA, ma le nuove tecnologie di Analytics e Machine Learning devono essere in grado di integrarsi in modo “retroattivo” con i sistemi ed i processi esistenti, anche non di ultima generazione. C’è molta discussione su questo tema: ad esempio uno studio realizzato da McKinsey & Co. ha rilevato che “i due terzi delle opportunità di utilizzare l’IA risiedono nel migliorare le performance di processi già esistenti”.
Le nuove tecnologie, come ad esempio le tanto citate Intelligenza Artificiale e Machine Learning, sono sicuramente applicabili a “nuovi use case” ma hanno la loro vera e primaria ragione di esistere nel migliorare l’efficienza dei processi attuali ed è su questo che SAP sta investendo in modo massivo. L’Italia ha una base clienti SAP molto numerosa ed è nostro obiettivo primario di dare a tutti i nostri clienti la possibilità di “incorporare” nei propri processi attuali tutto il potenziale dell’analisi dei dati senza necessariamente ricorrere alla creazione di nuovi silos.
E’ questa la vera frontiera: governare e condividere le informazioni, e capitalizzarle all’interno dei processi esistenti. Ed è lungo questa direzione che vediamo i nostri clienti disposti ad investire con noi oggi. Investimenti che, qualora fossero correlati con innovazione di processo, non mancheranno a venire: secondo Verified Market Research, il mercato globale di business intelligence e analytics è valutato in oltre 30 miliardi di dollari, e si prevede che, entro il 2026, raggiungerà 54,76 miliardi di dollari.
Questi investimenti hanno davanti a se un’offerta di mercato di nuove tecnologie IT molto vasta con il potenziale di trasformare l’uso dei dati in modi che – non ci stupiamo - solo pochi anni fa non sarebbe stato possibile neanche immaginare.