Real time analytics: perché sono importanti?

L’analisi in tempo reale, o Real Time Analytics, sta avendo sempre più successo nelle aziende, man mano che il suo potenziale si trasforma in vantaggio operativo. Trasformazione che è possibile grazie al progresso che negli ultimi anni ha visto crescere i Big Data prima e gli strumenti ad essi dedicati poi.

Oggi, grazie sia ad algoritmi canonici sia al machine learning e agli altri rami dell’intelligenza artificiale, è possibile effettuare analisi ed elaborazioni con una velocità ed una efficienza impensabili fino a qualche anno fa.

Merito anche della potenza di calcolo sempre più disponibile e meno costosa, che ne permette una rapida diffusione. Una teoria molto interessante, ma come si traduce, in pratica, in vantaggi per le aziende? Scopriamo alcuni di quelli principali.

Oggi, grazie sia agli algoritmi canonici sia al machine learning e agli altri rami dell’intelligenza artificiale è possibile effettuare analisi ed elaborazioni con una velocità ed efficienza impensabili fino a qualche anno fa, grazie anche alla crescente disponibilità di potenza di calcolo a costi sempre più accessibili, facilitando così la sua diffusione.

Una teoria molto interessante, ma come si traduce, in pratica, in vantaggi per le aziende? Scopriamo alcuni dei principali benefici.

Mettere a valore i dati aziendali

Oggi numerose aziende, spesso anche in modo poco consapevole, raccolgono e accumulano dati in tempo reale. Ad esempio, nel campo manifatturiero, la maggior parte degli impianti e dei macchinari dotati di sistemi di gestione e controllo remoto possiede questa capacità. Le aziende, quindi, dispongono già oggi di dati in tempo reale che attendono solo di essere elaborati per prendere decisioni sempre più informate e guidate dai dati.

Qui entra in gioco la vera innovazione, ovvero la Real Time Data Analysis, un ramo della Big Data Analysis finalizzato a fornire informazioni ed elaborazioni necessarie in tempi così brevi da essere considerati, a tutti gli effetti, in tempo reale, con scarti di tempo sufficienti a permetterne l’utilizzo anche in decisioni di campo in cui la tempestività è fondamentale.

Ora, seguendo questo ragionamento, le aziende dispongono sia dei dati sia degli strumenti per trasformarli rapidamente in informazioni utili: come possono essere utilizzati?

I Real Time Analytics al lavoro: alcuni esempi

Dati di buona qualità ed elaborazioni rapide ed efficaci sono due dei bisogni fondamentali per le aziende che vogliono adottare l’approccio Data Driven, in cui le decisioni strategiche sono basate su informazioni certe e non su ipotesi o sensazioni. Le analisi in tempo reale permettono di estendere questo paradigma anche alle decisioni che devono essere prese rapidamente, in contesti mutevoli. Vediamo alcuni casi.

Agire tempestivamente in caso di guasti o malfunzionamenti

Per quanto esistano già discipline come la manutenzione predittiva, capaci di ridurre i rischi di guasti o rotture, anche nello stabilimento più curato ed efficiente esistono sempre margini di rischio. Tuttavia, ogni tipo di macchinario o impianto dà qualche segnale prima del cedimento definitivo. I Real Time Analytics permettono di recepire questi segnali prima che diventino problematici (a differenza delle misurazioni tradizionali basate su soglie critiche) e di intervenire in modo tempestivo, salvando così i macchinari coinvolti da ulteriori rischi e danneggiamenti.

Migliorare costantemente prodotti e servizi

L’adozione di Real Time Analytics dimostra il suo valore anche nelle pratiche di miglioramento continuo, per esempio, per quanto riguarda prodotti e servizi. Attraverso l’analisi in tempo reale dei feedback e dei dati di utilizzo raccolti dai clienti, è possibile rilevare trend, preferenze e opportunità di miglioramento. Questo permette di apportare modifiche rapide e informate alla progettazione, sia essa estetica o funzionale, soddisfacendo le aspettative dei consumatori in anticipo rispetto alla concorrenza. Inoltre, l’integrazione di questa strategia in un ciclo di miglioramento continuo favorisce un ambiente di innovazione costante, in cui i prodotti e i servizi sono migliorati sulla base di dati reali.

Individuare tempestivamente colli di bottiglia nei processi e migliorarli

L’impiego dei Real Time Analytics permette alle aziende di monitorare costantemente i flussi e i carichi di lavoro, confrontarli con le prestazioni di macchinari e impianti per rivelare tempestivamente inefficienze e ritardi. Attraverso l’analisi dei dati raccolti da sensori e sistemi integrati, è possibile individuare rapidamente punti di sovraccarico o le fasi di lavorazione che rallentano l’intera filiera produttiva. Una volta identificati questi colli di bottiglia, è possibile intervenire modificando la pianificazione della produzione.

Sicurezza e cybersecurity

Prendere decisioni rapide è una prerogativa dei contesti legati alla sicurezza, sia nel mondo fisico sia nel contesto cyber. Campi che sono accomunati da un principio comune: l’unica cosa migliore di un’azione rapida è un’azione rapida e ottimale. Risultato che si può ottenere facilmente con l’analisi in tempo reale. Inoltre, i sistemi di analisi in tempo reale possono agire da filtro di primo livello, facendo giungere agli operatori solo allarmi e segnalazioni realmente significativi. Questo vantaggio è particolarmente utile nel campo della cybersecurity, dove ogni giorno si possono manifestare centinaia o migliaia di alert, spesso derivanti da rumori di fondo o falsi positivi.

Analisi del sentimento di clienti e utenti

Un altro ambito, di livello più alto, in cui i Real Time Analytics mostrano la loro efficacia è l’analisi del sentimento o sentiment analysis. Qui si sfruttano algoritmi avanzati di machine learning e natural language processing per monitorare e analizzare opinioni ed emozioni espresse dagli utenti in tempo reale, anche su piattaforme come Twitter, Facebook e Instagram. Attraverso questa analisi, le aziende possono identificare e rispondere tempestivamente a cambiamenti nell’opinione pubblica, eventuali criticità legate a prodotti o campagne in corso e a qualsiasi crisi comunicativa. L’efficacia di questo approccio risiede nella sua capacità di trasformare enormi volumi di dati non strutturati in insights quantificabili e azionabili. Per esempio, un’analisi del sentimento in tempo reale può permettere a un’azienda di modificare subito una campagna pubblicitaria che risulta essere mal recepita.

Miglioramento costante con i Real Time Analytics

Abbiamo accennato, sia in questo articolo sia altre volte su queste pagine, come oggi la scelta dell’approccio Data Driven sia vitale per permettere alle aziende di conservare la loro competitività. I Real Time Analytics, inseriti all’interno di una filiera decisionale ben strutturata, permettono di estendere questo concetto anche alle decisioni più tattiche e immediate, che diventeranno anch’esse basate sui dati. Un vantaggio considerevole, soprattutto se lo consideriamo alla luce del mercato di oggi, in cui i margini di errore sono sempre più ridotti ed è necessario operare sempre con la massima efficienza.

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