Analytics Trends 2016

La difficile convivenza uomo-macchina – Cognitive Technologies

LE MACCHINE PRENDERANNO IL NOSTRO POSTO?

È ormai pensiero comune che le «smart machine» presto sostituiranno gli essere umani nel lavoro quotidiano, tuttavia non c’è da preoccuparsi: c’è ancora posto per noi.

L’uomo ha da sempre aggiunto valore al lavoro delle macchine e anche se i processi si sono automatizzati nel tempo, a quanto pare sarà cosi anche in futuro. Eppure la «Cognitive Age» è chiaramente ancora attuale, come testimoniato dagli investimenti di venture capital in tecnologie «cognitive» per più di 1 miliardo di dollari tra il 2014 e il 2015.

Gli analisti prevedono che il fatturato totale in soluzioni di questo genere  supererà i 60 miliardi di dollari nel 2025*. Grazie alla continua evoluzione della «cognitive technology» verranno creati nuovi strumenti analitici a supporto delle aziende, di sicuro utili se utilizzati correttamente, ma di certo mai capaci di sostituire completamente le capacità analitiche tradizionali.

Non bisogna guardare al binomio uomo-macchina  come se uno escludesse l’altra e viceversa, quanto piuttosto a sia l’uno che l’altra. 

UOMO E MACCHINA SI COMPLETANO

Ci sono diversi modi con cui esseri umani e macchine possono lavorare sostenendosi reciprocamente. Alcune persone hanno il compito di costruire e implementare Cognitive Technologies e altre devono assicurare che queste tecnologie siano efficienti ed efficaci, monitorando le loro performance.

Altre persone ancora hanno un ruolo complementare alle macchine, supportandole in quei compiti che non possono svolgere in autonomia, ad esempio attività che presuppongono un elevato livello di creatività, cura o empatia.

PREDISPORRE UNA COLLABORAZIONE FUTURA

Riuscire a combinare tecnologia e persone è sicuramente complesso.

Le organizzazioni hanno bisogno di esaminare processi ad alta intensità cognitiva e comprendere quali attività possono essere portate a termine dalla macchina e quali dall’uomo.

La differenziazione dei ruoli è quindi essenziale e alcuni posti di lavoro potrebbero non essere più indispensabili.

Le aziende dovranno quindi supportare e formare i dipendenti in modo che siano pronti a collaborare fin da subito con le «macchine intelligenti», evitando possibile ripercussioni.

Gli analytics prendono piede in azienda – Insight Driven Organization

LO SCENARIO DI IERI

Non più tardi di un anno fa sarebbe stato alquanto difficile riuscire a trovare un’azienda decisa a investire in soluzioni Analytics che interessassero l’intera organizzazione.

Al contrario, la maggior parte degli investimenti era stato indirizzato verso la realizzazione di nuove soluzioni Analytics o per migliorare le capacità di analisi di quelle esistenti e focalizzate per singoli dipartimenti aziendali, il che rappresentava già di per sé un’iniziativa sfidante.

UN RAPIDO CAMBIAMENTO È IN ATTO

Oggi, partendo dalle esperienze di successo ottenute nei singoli dipartimenti aziendali, sempre più aziende e manager decidono di indirizzare importanti investimenti per collegare queste iniziative verticali dando vita a una soluzione analitica più estesa – denominata IDO, Insight Driven Organization. Questa realtà supera l’utilizzo mirato degli insight per alimentare il processo decisionale nelle diverse aree di business.

L’obiettivo è riuscire a combinare in modo efficiente strategie, processi, persone e dati insieme alle tecnologie, al fine di fornire una profonda capacità analitica e opportuni strumenti di supporto decisionale per lo svolgimento del business quotidiano in ogni singola area dell’azienda.

PORRE LE BASI

In pratica alcuni analisti cominciano a parlare di «Analytics Transformation» o di «Industrialized Analytics».

Molte aziende stanno già prendendo decisioni basate su una prospettiva IDO, valutando ad esempio se realizzare molteplici data warehouse piuttosto che un’unica infrastruttura Big Data.

In entrambi gli scenari è cambiata l’ampiezza delle aspettative. Realizzare con successo diverse soluzioni analitiche, limitate a specifiche aree di business, non è più sufficiente per affrontare le sfide di lungo periodo.

Per i manager orientati ai risultati che ricoprono ruoli di decision making è di primaria importanza riuscire a connettere le diverse capacità analitiche aziendali allo scopo di ottenere un vantaggio competitivo. 

Una buona difesa non è sufficiente – Cyber security

LA TRAMA SI INFITTISCE

L’attenzione mostrata negli ultimi anni al tema della sicurezza informatica, oggi più che mai attuale, continua a crescere senza flessioni: molte aziende hanno registrato importanti perdite sia dal punto di vista economico che di immagine a seguito di una cattiva gestione della sicurezza. La necessità non è solamente quella di proteggere i dati: ad esempio la definizione di nuovi prodotti e in generale la proprietà intellettuale sono spesso oggetto di furto e azioni di sabotaggio.

I pericoli sono destinati ad aumentare dal momento che hacker e criminali informatici diventano sempre più abili nell’utilizzo di tecnologie atte a sfruttare le vulnerabilità delle architetture e dei sistemi aziendali che non sono stati progettati con un’attenzione specifica alla sicurezza. 

Ironia della sorte, in alcuni casi le preoccupazioni in materia di Cyber Security potrebbero – e talvolta dovrebbero - rallentare l’adozione di nuove soluzioni che guidano l’innovazione. Per le aziende con un solido approccio alla Cyber Security non è più sufficiente «chiudere la porta» una volta che è stato commesso il furto. L’International Data Corporation (IDC) ha stimato che le sole agenzie governative federali americane hanno preventivato una spesa per la sicurezza IT che supera i 14,5 miliardi di dollari nel 2015, mentre l’industria dei servizi finanziari globale spenderà 27,4 miliardi di dollari nella prevenzione di frodi e nella sicurezza informatica.

PASSARE ALL’OFFENSIVA

Aziende attente ai temi di Cyber Security cominciano a utilizzare strumenti di analisi predittiva per analizzare e monitorare le potenziali minacce che possono subire, cercando di prepararsi preventivamente all’offensiva.

Questo potrebbe significare ad esempio un’analisi delle chat su internet sia dei gruppi sia dei singoli utenti che potrebbero pianificare un attacco. Potrebbe comportare anche l’analisi delle precedenti violazioni e degli attacchi subiti in modo da creare modelli previsionali che anticipino le possibili minacce future. In molte aziende questo approccio implica attività di test delle difese aziendali continue e sistematiche in modo da individuare possibili falle che potrebbero essere sfruttate.

UN OBIETTIVO IN EVOLUZIONE CREA NUOVE NECESSITÀ

Le aziende sono alla continua ricerca di nuove funzioni capaci di tutelare le strutture aziendali in caso di attacco. Molti professionisti in ambito Cyber non sono in grado di svolgere un’analisi predittiva dei potenziali rischi informatici o analizzare le precedenti violazioni. È quantomeno necessaria una maggiore collaborazione tra Analytics e Cyber Expert e i progetti in ambito Cyber Security dovranno considerare una crescente attenzione verso gli Analytics.

IoT - Internet delle cose e delle persone

UNA NUOVA FONTE DI INNOVAZIONE

L’innovazione è sempre stata il motore propulsivo che ha spinto business e società verso la trasformazione. Sempre più spesso l'innovazione si traduce nel risultato dell’aggregazione e analisi di dati con l’obiettivo di creare nuovi prodotti e servizi. L’IoT, Internet of Things, sta evolvendo rapidamente passando dal substrato dei gadget necessari a tracciare gli spostamenti delle persone fino a essere la base della creazione di nuovi modelli di business, come ad esempio Uber, che riescono a influenzare il comportamento dei consumatori.

REAL INVESTMENT

Questa tipologia di innovazione comincia a prendere piede sia nei settori B2C sia B2B: IDC ha stimato che il mercato degli IoT crescerà da 655,8 miliardi di dollari nel 2014 a 1700 miliardi nel 2020.

La connettività dei device e i servizi IT fattureranno circa il 70% dell’intero mercato dell’IoT nel 2020 e i soli device (moduli/sensori) rappresenteranno il 20% del totale.*

COSTRUIRE A PARTIRE DALLE INFRASTRUTTURE PRESENTI

Molte aziende hanno scoperto di avere già al proprio interno gran parte delle infrastrutture necessarie per sfruttare le applicazioni IoT. 

Le compagnie assicurative operanti nel ramo auto per esempio attualmente utilizzano i dati ricevuti dallo smartphone del cliente per le polizze "pay as you drive". Alcune compagnie operanti nel ramo salute monitorano e calcolano possibili sconti a seconda dell’attività fisica svolta dai clienti e monitorata dai wearable devices. Nel settore B2B delle spedizioni i trasporti a lunga percorrenza e i treni, equipaggiati con GPS e altri sensori, permettono alle compagnie di offrire servizi atti a migliorare i percorsi, analizzare lo stile di guida e indicare le aree di rifornimento più convenienti.

Le innovazioni basate sull’ IoT possono migliorare la società in un’ottica più vasta. I trasporti possono facilmente diventare più efficienti in termini di tempo e consumi. Partnership tra città e imprese potrebbero portare a servizi governativi più trasparenti ed economici. Applicazioni per il parcheggio potrebbero ridurre il tempo perso nella ricerca di un posto libero.

In ambito industriale l’IoT consentirà di rendere ancora più efficienti e affidabili i processi produttivi, migliorando la qualità del prodotto. La raccolta continua di informazioni dalle macchine industriali consentirà di predirre con ragionevole attendibilità i guasti, trasformando il processo di manutenzione da reattivo a proattivo e ottimizzando così i tempi di funzionamento delle macchine.

È difficile pensare come l’IoT non possa trasformare o migliorare uno specifico business, ma rimane uno sforzo notevole riuscire a sviluppare standard capaci di collegare i dati provenienti da tutti i tipi di sensori agevolando il dialogo e la connettività fra infrastrutture eterogenee

Come colmare il gap di talenti

MANCANZA DI APPROFONDIMENTO

Le università e le scuole non sono in grado di formare Data Scientist abbastanza in fretta per tenere il passo con la crescente domanda del mercato e soprattutto non sono in grado di fornire analisti con un’esperienza consolidata. I risultati emersi da un’analisi condotta dal MIT Sloan nel 2015 ha individuato che nel 40% dei casi le aziende hanno difficoltà ad assumere persone con elevate doti analitiche. Solo il 17% delle aziende operanti in settori «analiticamente sfidanti» ha affermato di annoverare tra le proprie file i talenti necessari. Tra le aziende riconosciute come innovatrici in ambito Analytics invece il 74% afferma di possedere i talenti necessari.

DIVENTARE CREATIVI

Da uno studio condotto da IDC emerge che entro il 2018 il mercato americano necessiterà di 181.000 persone con solide capacità analitiche e sarà 5 volte maggiore la richiesta di personale per il data management e l’analisi dei dati.

Un’ulteriore complicazione nasce dall’assenza di una chiara definizione del ruolo del Data Scientist, poiché a seconda delle problematiche occorrono capacità differenti. Alcune società stanno adottando un approccio su più fronti, organizzando in concomitanza con le attività di recruiting attività formative e modelli di engagement focalizzati al miglioramento delle capacità analitiche.

Sebbene i corsi universitari in ambito Analytics e Data Science siano nettamente in crescita (solo in America esistono più di 100 indirizzi di specializzazione), le attività di recruitment sono in piena crisi.

Le società che vorranno reclutare in questo campo avranno maggior successo solo se offriranno programmi collegati alle internship e al percorso di studi degli studenti. Una volta reclutati, i laureati avranno maggiori probabilità di svolgere un lavoro produttivo e continuativo, se avranno accesso a percorsi di carriera efficaci e se potranno lavorare con risorse con competenze ed esperienze similari.

PREDISPORRE UNA COLLABORAZIONE FUTURA

I talenti in ambito analytics non devono obbligatoriamente essere assunti dalle aziende, che in alcuni casi vengono supportate da fornitori esterni. Un’azienda per esempio può scegliere uno o più partner in grado di offrire diversi servizi nelle aree di business intelligence, analisi predittiva, Data Science e Cognitive Technology. L’azienda può continuamente monitorare l’effort di questi partner nel reclutare persone qualificate e nel formarle con l’obiettivo di tenere il passo con nuovi metodi e tecnologie.

La soluzione dell’assunzione viene adottata solo dalle aziende più lungimiranti che si rendono conto di come i talenti con competenze in ambito Analytics non siano numerosi e quanto sia di fondamentale  importanza per il successo individuare e formare internamente questi profili.

Fare Business con la scienza

GLI SCIENZIATI USAVANO GLI ANALYTICS PRIMA CHE FOSSERO DI MODA

Qualunque conversazione sul nuovo mondo dei business Analytics dovrebbe iniziare con un avvertimento: non si tratta davvero di una novità. Da anni e forse da decenni il mondo del business utilizza attivamente gli Analytics. Sarebbe dunque più corretto dire che gli Analytics stanno vivendo un nuovo rinascimento reso possibile dai grandi miglioramenti e investimenti nelle tecnologie e nella capacità di gestione dei dati., con il risultato che i Business Analytics hanno raggiunto un nuovo livello di maturità.

Il mondo degli affari non è l’unico in cui sono stati fatti grandi progressi nelle applicazioni analitiche. Volendo citare un settore ancora più significativo si può presentare il caso degli studi scientifici, che rappresentano l’avanguardia negli Analytics. Università, laboratori di ricerca e altre organizzazioni scientifiche hanno applicato e fatto evolvere gli Analytics nel corso degli anni, al fine di giungere alla risoluzione di problemi estremamente complessi in campi di applicazione che vanno dalla biologia molecolare all'astrofisica, alle scienze comportamentali. In molti casi non viene neppure usato il termine «analytics», perché confuso e integrato con il termine «scienza».

IL MIX TRE SCIENZA E BUSINESS

Questo scenario, caratterizzato dal rinnovato interesse per i Business Analytics e abbinato progresso nelle scienze, rappresenta una fase di maturità raggiunta grazie a un arricchimento reciproco. Stiamo infatti vivendo l’adozione di tecniche mutuate dal mondo scientifico ma applicate al mondo degli affari. Uno dei casi più lampanti è quello di un’organizzazione che ha ricavato le necessarie informazioni presenti in decine di migliaia di email applicando tool studiati dai ricercatori per l'analisi del DNA. Questo solo per citare le prime applicazioni, ma ci sono molteplici indicatori che suggeriscono una prossima esplosione di situazioni di condivisione degli strumenti, degli algoritmi e dei processi analitici tra il mondo scientifico e quello degli affari.

STA GIÀ ACCADENDO

Nel campo della telematica ad esempio l’utilizzo di un approccio scientifico all’analisi dei dati porta all’individuazione di fenomeni comportamentali di individui e mezzi con un elevato grado di attendibilità al punto da utilizzare le informazioni per valorizzare polizze assicurative, gestire le flotte di veicoli, ottimizzare i percorsi e tanti altri usi a fini di business.

Dalle principali compagnie aeree e assicurative a quelle petrolifere, le aziende private sono sempre più alla ricerca di nuovi approcci scientifici che possano dare loro un vantaggio competitivo.