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Il valore nascosto nei dati e la Data Monetization

09 set 2020

Avete mai visto dei diamanti grezzi? Sembrano semplici sassi. Solo un occhio esperto può distinguerli nel mucchio.

Analogamente anche tra i dati che circolano nelle aziende ci sono dei “diamanti”, basta saperli trovare.

Quotidianamente, in ogni azienda, si producono tantissimi dati: nell’ERP, nelle macchine, nei sistemi SCADA, nei documenti condivisi, nei sistemi di gestione magazzino (WMS), nei sistemi di controllo qualità, nei sistemi di controllo produzione (MES, MOM), nei sistemi di controllo energia, ecc.

Spesso queste informazioni si considerano solo nell’ambito per le quali sono state create. Per esempio i dati dei consumi energetici si usano per progetti di Energy Saving, per ottenere certificati bianchi o per una valutazione dei costi. Così si trascura l’importanza che possono avere quando vengono ripuliti e associati agli altri, anche se apparentemente non hanno nulla in comune.

L’esperienza ci porta dei casi curiosi, ognuno dei quali sarebbe meritevole di una storia a parte.

Ad esempio si è scoperto che tra i dati della qualità dell’energia (presi dal sistema di controllo consumi) e gli eventi di guasto di apparati elettronici (dal CMMS) c’era una correlazione diretta. Si è scoperto poi che la qualità dell’energia variava in base alla quantità di macchine di un certo tipo che entravano in funzione.

Un’altra volta è risultato strano che, in un reparto di assemblaggio, quando non c’erano assenze (dal sistema di rilevazione presenze / controllo accessi), la produttività complessiva (ricavata dal MES System) diminuiva. Indagando si è trovato che, col reparto al completo, c’erano troppe persone, anche in relazione alle attrezzature e ai magazzinieri che dovevano approntare i componenti.

In un altro caso, incrociando i dati della quantità di conto lavoro richiesta ai terzisti (dall’ERP) con quelli del livello di servizio (dal CRM) è emerso che il ricorso all’outsourcing, adottato per rispettare e abbreviare i tempi di consegna, li aveva invece allungati. La gestione dei materiali, i trasporti e i ritardi dei fornitori erano superiori al vantaggio che si aveva per l’assorbimento del picco di lavoro.

Quando dai dati arrivano suggerimenti che possono essere anche strategici, allora si ha il valore più elevato. I progetti di Data Science dimostrano che dai dati aziendali si possono ottenere degli “insights” a volte molto importanti per l’azienda stessa.

Con algoritmi di Clustering si possono scoprire dei raggruppamenti nascosti tra le categorie di informazioni, con quelli di Regressione e di Classificazione si possono avere delle predizioni di valori, di esito o di preferenze, con quelli di Anomaly Detection si possono trovare delle cose strane o insolite, ecc.

A volte non servono nemmeno algoritmi sofisticati, perché è solo un problema di visualizzazione.

Con i moderni sistemi Data Visualization come ad esempio I4Dashbosard si possono trarre informazioni utili alle decisioni anche semplicemente presentando i dati in modo diverso.

Guardare i dati da altri punti di vista può far emergere nuove idee o metter in luce dei problemi, fornendo la “versione unica della verità”.

In conclusione, il sottoprodotto dell’attività di un’azienda, cioè i dati normalmente destinati ad altri scopi, possono essere valorizzati e monetizzati.

Nei sistemi informativi aziendali, nelle macchine, in ogni asset ci sono dei diamanti nascosti tra i dati. Non vorresti trovarli?

Stay tuned!