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  • December 30, 2020

La Data Science e i nuovi modelli competitivi per le imprese

Guest Author

di Antonio Grasso, esperto di Business Digital Innovation, autore e speaker

L’egregio lavoro di Michael Porter nel definire le cinque forze competitive per le imprese  (NdR 1. concorrenza diretta; 2. minaccia di nuovi entranti; 3. minaccia di immissione nel mercato di prodotti sostitutivi; 4. aumento del potere contrattuale dei fornitori; 5. aumento del potere contrattuale dei clienti) ci accompagna da anni e molte aziende hanno strutturato le proprie strategie ispirandosi a quel modello. Nei fatti oggi utilizziamo ancora il suo pensiero quando vogliamo analizzare la nostra posizione competitiva sul mercato incrociando alcuni fattori noti.

Essere competitivi significa analizzare quello che succede intorno alla nostra azienda per stare un passo avanti ai concorrenti; ascoltare il mercato e determinare le scelte future per conquistare nuove quote, nuovi mercati o modificare il proprio prodotto sulla base di rilevate esigenze dei clienti.

Ecco il punto: ascoltare, analizzare, rilevare.

Parliamo di attività che sono eseguite o direttamente da noi stessi o da società specializzate, e che mirano a raccogliere ed elaborare alcune entità ed evidenze oggettive per misurare molti fenomeni: i dati, queste entità ubique nella vita dell’impresa, che danno supporto alle nostre decisioni.

Sorge spontaneo domandarsi: come cambia la competitività con l’avvento delle tecnologie digitali che hanno proprio i dati come inamovibile fulcro? Come ci dobbiamo confrontare con questi nuovi modelli di analisi che dispongono di nuove tipologie di dati che prima era impossibile raccogliere?

Durante un recente webinar offerto da Oracle Italia, al quale sono stato invitato come moderatore, ho avuto modo di toccare con mano qualcosa di nuovo, qualcosa di dirompente che impatterà in modo significativo sulle strategie delle imprese che mirano a migliorare la propria posizione competitiva sul mercato.

Il webinar era incentrato su come implementare la Data Science nelle imprese e vi si rappresentavano alcuni casi d’uso pratici e concreti su come utilizzare questa nuova disciplina scientifica che consente di trasformare i dati in significati ed evidenze tangibili per le nostre quotidiane determinazioni aziendali.
 
Ma che cos’è la Data Science? Volendo rimanere nell'ambito del comprensibile, direi che è una pratica che abbraccia più discipline scientifiche per cercare di dare un senso fruibile ai dati: ovvero, estraiamo il significato nascosto nei dati utilizzando la combinazione di matematica, computer e ingegno umano.

Potremmo rappresentarla in questa infografica per capirne le principali componenti:

Raccogliamo i dati e utilizziamo le nuove conquiste scientifiche dell’Intelligenza Artificiale insieme ai modelli matematici per capire cosa succede intorno a noi, senza guardare direttamente. Ecco, questa mi sembra una buona definizione.

Oggi possiamo capire molte cose analizzando i dati che sono generati di continuo da noi umani o dagli oggetti che diventano sempre più connessi, autonomi e intelligenti. Dagli elettrodomestici alle autovetture, dal nostro smartphone ai social media. Tutto diventa generatore di dati che, dati in pasto agli algoritmi di cui sopra, permettono di visualizzare fenomeni importanti per le imprese.

Dall’analisi del modello comportamentale dei consumatori, fino alla predizione del livello di scorte di magazzino, dall’analisi del rischio finanziario per le banche fino alla precisa previsione della necessaria manutenzione per i nostri macchinari; tutta la nostra impresa trae benefici dall’influsso scientifico della Data Science. 

Un vento matematico e rigoroso che soffia consigli su come la nostra impresa si muove e come potrebbe muoversi ancora meglio per affrontare le sfide competitive nel nuovo paradigma della trasformazione digitale. Una marcia in più per potenziare le nostre analisi strategiche e tattiche.

L’implementazione della Data Science in azienda non è cosa da poco - ma non è neanche impossibile, con il giusto approccio strategico e, con l’adeguata contribuzione di un partner tecnologicamente qualificato, si può e si deve fare.

L’esperienza del webinar di Oracle mi ha permesso di comprendere come l’azienda abbia affrontato il problema con serietà e ingegno e di come l’incastonatura perfetta della gemma Data Science Platform, nella loro già preziosa collana di gioielli tecnologici per la gestione ed il governo dei dati, la Data Platform, sia una manifestazione evidente dell’acume umano applicato alla tecnologia.

Credo fermamente che la Data Science possa essere considerata una marcia in più per le imprese che mirano a migliorare la propria posizione competitiva e aumentare la produttività attraverso l’utilizzo delle tecnologie digitali, uno strumento importantissimo per il successo della nostra quotidiana azione imprenditoriale.

Il webinar citato - che vi consiglio vivamente - è disponibile a questo link.

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