Analytics anywhere

I trend delle Analytics per il 2019

Gli investimenti per la mobilità aziendale sono in crescita e si stanno diffondendo app mobili per l’analisi dei dati sempre più complete ed evolute. Aumento della produttività, rapidità nelle decisioni, migliore comunicazione, trainano il mercato. Attenzione puntata alle soluzioni per garantire la sicurezza

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Il lavoro in mobilità è da anni una realtà diffusa: in molte organizzazioni, i team di lavoro accedono, ovviamente se autorizzati, ai vari sistemi aziendali da qualsiasi luogo, e in qualsiasi momento, svolgendo il proprio lavoro anche da casa o in viaggio, purché dotati di una connessione sicura attraverso una VPN. C’è chi arriva a considerare come ufficio il proprio notebook, o il tablet, se non addirittura lo smartphone. «Il ruolo della mobilità nelle imprese si è evoluto da una pratica IT di nicchia, quasi una specialità, a una attività informatica normale dell’utente finale, una funzione basilare di come la maggior parte dei dipendenti svolge il proprio lavoro» – spiega Daniela Rao, senior director research & consulting di IDC Italia. «La trasformazione digitale in molte imprese inizia spesso con iniziative di mobilità, in cui i lavoratori sono distanti dal luogo o dal contesto del “lavoro” come luogo, in contrapposizione al concetto di lavoro visto come attività o funzione. Allo stesso modo, le tecnologie di gestione e sicurezza sottostanti alla base delle implementazioni della mobilità aziendale si stanno anche spostando verso l’IT mainstream».

In molti casi, il team che gestisce la mobilità non è più un gruppo distinto all’interno dell’IT, ma è un gruppo più integrato. «Questa evoluzione – continua Daniela Rao – si riflette nello stato del mercato del software di gestione della mobilità aziendale, poiché i principali fornitori sono marchi affermati in diverse aree: nell’infrastruttura IT, nel system management e nelle applicazioni». Le aziende stanno pensando al futuro della gestione della tecnologia informatica per utenti finali e alla convergenza di piattaforme mobili e PC su più livelli. «Forme e dimensioni dei dispositivi sono convergenti» – fa notare Daniela Rao. «Gli smartphone stanno crescendo fino a raggiungere le dimensioni dei tablet, i tablet si stanno trasformando in strumenti full-computing, a loro volta PC e laptop si stanno evolvendo per assomigliare più a dispositivi mobili, con l’aumento delle parti rimovibili e la maggiore disponibilità dei modelli all-in-one. Mentre convergono gli ambienti di elaborazione degli utenti finali e di elaborazione dei computer, le aziende stanno anche implementando più tipi di dispositivi connessi che interagiranno con gli utenti finali in molti modi». Non solo. La tecnologia indossabile in azienda è molto promettente in una vasta gamma di settori, dall’accelerazione dei flussi di lavoro banali nella logistica al recupero dei dati dei pazienti a mani libere e alla chirurgia assistita da computer per i medici nelle sale operatorie connesse. «Anche i clienti nei negozi interagiscono con dispositivi e sistemi che riconoscono la posizione – spiega Daniela Rao – mentre le banali macchine aziendali dai registratori di cassa agli sportelli automatici ATM, persino le semplici clipboard si stanno trasformando digitalmente grazie a tecnologie connesse, tipo smartphone o tablet». E secondo Phil Hochmuth, direttore del programma Enterprise Mobility di IDC, la convergenza della gestione dell’ambiente di elaborazione degli utenti finali, combinata con il diluvio di dispositivi intelligenti e connessi, «determinerà una forte crescita nel mercato della gestione della mobilità aziendale nei prossimi cinque anni».

GLI ANALYTICS IN MOBILITÀ

Gli investimenti per la mobilità aziendale sono in crescita e di conseguenza il numero di dispositivi mobili, applicazioni, reti e utenti sta aumentando rapidamente. Man mano che la mobilità si evolve fino a diventare la principale interfaccia di operatività nelle aziende di tutto il mondo, si diffondono anche app più evolute per l’analisi dei dati, personalizzate su misura per qualsiasi funzione o ruolo di business, che vanno oltre la semplice mobile BI: funzionalità di pianificazione, analisi, simulazione e performance management sono ormai davvero possibili anche in mobilità. Però, se gli investimenti nel mobile sono in crescita, dobbiamo registrare – secondo i dati IDC – che nel 2017 l’adozione di soluzioni di mobile analytics tra le imprese statunitensi non è rientrata tra le priorità di spesa per la mobile IT. A fare da freno, due fattori principali: la mancanza di casi di utilizzo diffusi e soprattutto la difficoltà di calcolare un ROI tangibile per questi investimenti. La mobile analytics è ancora nella fase di “early adoption”, più indietro rispetto ad altre applicazioni mobile aziendali. Eppure, i vantaggi nell’utilizzo degli analytics in mobilità sono molti. Il principale beneficio è la possibilità di accesso immediato alle analisi interattive, che in certi ambiti può fare la differenza. Infatti, le soluzioni mobili di analisi dei dati possono essere utilizzate per adeguare immediatamente le strategie una volta analizzati i dati in tempo reale, così da poter prendere al volo decisioni migliori, avendo a disposizione tutte le informazioni critiche. Inoltre, se le applicazioni mobile sono dotate anche di funzioni transazionali e di scrittura, per aggiornare direttamente i record dei sistemi ERP e dei database operativi, possono davvero aumentare l’efficienza, accelerare i processi produttivi e incrementare la produttività. La mobile analytics incoraggia anche una maggiore collaborazione tra le persone che condividono gli obiettivi comuni aziendali. In questo modo, le singole azioni di ognuno diventano parte integrante di quel processo di azione più grande che è rappresentato dal conseguimento di un obiettivo aziendale. Investire in soluzioni di mobile analytics significa anche avere in dotazione strumenti potenti, tecnologicamente all’avanguardia, con un vantaggio tangibile per tutto il business aziendale, ottimizzando i flussi di lavoro e snellendo le reti aziendali. Inoltre, con questi strumenti è facile condividere le informazioni, e pubblicare snapshot di report su qualsiasi piattaforma social.

Realtà virtuale, realtà aumentata e intelligenza artificiale sono sicuramente ambiti importanti dello sviluppo del binomio analytics e mobile. «Sicuramente, tra i trend principali che stiamo vedendo sul mercato – spiega Francesco Rainini, innovation consultant di SAS – ci sono la realtà aumentata intelligente, ad esempio per le reti di manutenzione, con la possibilità di vedere oltre gli ostacoli fisici (sotto terra, tra i muri) con indicazione predittiva in tempo reale delle criticità; la pianificazione ottimizzata di un tragitto in funzione del contesto generale (scioperi, incidenti, interruzioni del servizio ferroviario, eventi); il supporto predittivo alle forze dell’ordine; la disposizione e lo spostamento in real-time dei servizi di sicurezza e staff durante eventi». Francesco Rainini, tra i vantaggi derivanti dall’implementazione di realtà virtuale, realtà aumentata e intelligenza artificiale, mette in evidenza «la velocità e la puntualità, l’efficienza operativa logistica, la riduzione dei costi, l’incremento dei livelli di servizio e l’incremento della customer satisfaction e della loyalty».

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Parlando delle aree aziendali che possono avere i benefici maggiori, l’innovation consultant di SAS spiega che i vantaggi si riverberano su tutto l’ecosistema aziendale: la logistica, per «un efficientamento della catena logistica»; la manutenzione, per« la pianificazione predittiva di interventi sui macchinari»; la produzione, per «il risparmio dei costi e ottimizzazione della linea produttiva»; il marketing, per «la pianificazione di campagne e offerte personalizzate su ogni cliente; l’HR, per «l’incremento della sicurezza dei dipendenti». Ma c’è di più. I benefici non sono solo trasversali all’interno delle organizzazioni, ma sono anche cross-industry. Dal turismo alla pubblica amministrazione. Dal retail ai media. Dalla logistica alla manutenzione, passando per tutte le applicazioni di mobile marketing, fino ad arrivare al settore assicurativo – come ci spiega Francesco Rainini di SAS: «Octo Telematics ha più di 4,9 milioni di utenti connessi e il più grande database mondiale di dati telematici, con oltre 155 miliardi di miglia di dati di guida raccolti e 379mila incidenti analizzati. Grazie agli analytics, le compagnie assicurative possono intrattenere una relazione più proficua con i propri clienti. Possono premiare i comportamenti meno rischiosi e contenere i costi dei claim. Il cliente riceve vantaggi in termini di servizi, di assistenza e di riduzione delle tariffe». Le resistenze nell’adozione di queste soluzioni, secondo Rainini, derivano dalla reale fruibilità delle applicazioni. «Due sono i fattori determinanti. Il primo è il real-time: gli analytics devono erogare il loro beneficio in tempo reale, e l’utente deve poterli utilizzare nel momento esatto in cui ne ha necessità. Il secondo, la disponibilità: le applicazioni analitiche devono essere sempre disponibili così come il suo ecosistema».

DUE PROGETTI PORTATI A TERMINE

Ci sono diversi progetti interessanti, anche di una certa complessità, basati su soluzioni di analytics in mobilità. Ne abbiamo scelti due. Ci racconta il primo Rocco Michele Lancellotti, data scientist di Data Reply. Si tratta di un progetto in corso nell’ambito dell’intelligence mobile assicurativa. Stiamo parlando del riconoscimento automatico del danno automobilistico a seguito di sinistro, con conseguente stima in real-time dei costi di riparazione associati. «Lo scopo – spiega Lancellotti – è quello di semplificare e velocizzare la richiesta di risarcimento danni, riducendo lo stress a cui è sottoposto l’assicurato e aumentandone così la customer satisfaction. D’altro canto, l’azienda assicuratrice riesce, a sua volta, a smaltire i costi associati all’intervento diretto del perito e alla gestione prolungata del processo di rimborso. È l’assicurato in prima persona che, previo login sull’app fornita dall’agenzia assicuratrice, scatta una foto del danno con il proprio smartphone e si vede recapitare in tempo reale la stima del costo di riparazione. Grazie all’utilizzo di avanzati algoritmi di computer vision è possibile localizzare il danno presente sull’automobile con un buon grado di accuratezza, e con algoritmi più classici di machine learning si riesce a stimare l’entità del risarcimento che ne deriva. Le moderne librerie software open-source, come per esempio TensorFlow, sono già predisposte al funzionamento su smart ed embedded device tramite app dedicate (sia su sistemi Android che iOS), abilitandoci all’utilizzo anywhere dell’intelligenza artificiale».

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Il secondo progetto è stato sviluppato da una azienda no-profit. Le aziende profit oriented non sono le sole a perseguire un controllo di gestione efficace. Anche per le organizzazioni non profit, sono sempre più importanti una pianificazione finanziaria rigorosa e orientata al futuro, e un elevato controllo dei processi operativi, soprattutto in un settore caratterizzato da molteplicità di collaboratori e micro-team che lavorano in mobilità. BOARD, la piattaforma leader internazionale che unifica pianificazione, analisi e simulazione in un singolo ambiente, è stata scelta da MTF Biologics (www.mtfbiologics.org), protagonista trentennale dei servizi non profit e dell’innovazione scientifica nell’ambito dei tessuti cellulari per trapianti allogenici, con sede in New Jersey. Come racconta a Data Manager Leeza Mathews, IT MIS manager di MTF Biologics, BOARD rispondeva esattamente alle necessità di avere uno «strumento di business intelligence affidabile, con modalità chiare ed efficaci di presentazione delle informazioni critiche e significative». Infatti, l’organizzazione utilizza BOARD, oltre che per la pianificazione finanziaria, anche per applicazioni di advanced analytics e per le attività di reportistica commerciale e operativa. «Grazie a BOARD – aggiunge Leeza Mathews – riusciamo a monitorare in modo efficace le performance dei nostri team dislocati e prendere decisioni chiave per la nostra mission».

BIG DATA E SICUREZZA

La mobile analytics, per le dimensioni ridotte dei dispositivi utilizzati, richiede una chiara visualizzazione dei dati. Per poter analizzare e governare qualunque tipo di dati in mobilità, quindi, sono necessari strumenti che diano la giusta priorità anche all’estetica della visualizzazione, per rappresentare nel modo più semplice e comprensibile tutto quanto si desidera analizzare: flussi di dati tradizionali, flussi generati da sensori, RFID, dispositivi di controllo, anche i big data. Per Mirko Menecali, service line manager di Sinfo One, non si può più parlare di mobile escludendo cloud e big data. «Queste tecnologie sono diventate di uso comune e si amalgamano in applicazioni specifiche senza soluzione di continuità. Una buona applicazione mobile – afferma Menecali – si appoggia quasi sempre a una architettura in cloud e produce, grazie alla sensoristica dei dispositivi, big data in cloud usati per migliorare la user experience». Tale livello di integrazione è molto comune nelle applicazioni consumer: «Una banale applicazione di fitness gestisce informazioni tratte dal GPS e algoritmi in cloud ed è offerta all’utente per pochi euro» – fa notare Menecali. «Questa esperienza di navigazione, cui gli utenti sono ormai abituati, deve essere offerta anche dalle applicazioni business. Per esempio, da una mobile app per un agente di commercio ci si aspetta che capisca da sola quale cliente si sta visitando e proponga in automatico le informazioni cruciali necessarie all’incontro. Oppure, un manutentore di impianti può chiedere alla sua app di mostrare le prime dieci cause di fermo avute su quella linea specifica nell’ultimo trimestre». La cattiva notizia è che governare livelli di complessità tecnologica di questo tipo richiede un approccio strutturato e professionale ai progetti di analytics. «Ma la buona notizia – conclude Menecali di Sinfo One – è che oggi questo grado di integrazione si può ottenere grazie a soluzioni che sono implementabili senza ogni volta dover sviluppare complessi e costosi programmi custom».

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La sicurezza dei dispositivi mobile è un argomento molto attuale, anche critico per certi versi, perché costringe l’IT a pensare non solo alle minacce ai sistemi aziendali relativi alle macchine presenti nel perimetro aziendale, ma anche a come risolvere il problema della protezione dei dati al di fuori dell’azienda. La necessità di visualizzare e analizzare dati, tabelle e grafici sui dispositivi portatili è una sfida per la diffusione delle soluzioni di mobile analytics in termini di sicurezza dei dati in tutti gli stadi del processo di analisi, in particolar modo nell’accesso ai dispositivi e durante la trasmissione bidirezionale dei dati. Un problema è legato ai dispositivi stessi, che possono essere di dotazione aziendale o scelti dai singoli, grazie alle politiche aziendali (BYOD), più o meno ufficiali, che permettono di portare i dispositivi personali sul posto di lavoro. In entrambi i casi, i device possono avere in dotazione app al di fuori del portafoglio consigliato dall’IT, magari anche non previste dalla policy aziendale. Sicuramente, i rischi vengono ridotti da misure quali l’autenticazione biometrica o la crittografia del dispositivo, da sistemi per filtrare le URL, da applicazioni Wrapping, che aggiungono livelli software per aumentare la sicurezza applicativa, senza apportare alcuna modifica alle applicazioni, da architetture server-side dove sono archiviati i dati, accessibili con infrastruttura Web tipo HTML5. Altre soluzioni utilizzate si basano sul controllo del flusso dei dati, tra un device mobile e l’altro e tra i device e le risorse aziendali di back end, o hanno un approccio di sicurezza multilivello, dove sono previsti controlli sia a livello applicativo, sia a livello di sistema operativo sia a livello di rete.

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