Trasformazione data-driven: a che punto sono le aziende in Italia?

Pur rientrando nei piani strategici dell’80% delle aziende italiane, la trasformazione data-driven per gran parte delle organizzazioni è ancora un traguardo lontano.

Secondo la Survey di IKN Italy per Denodo, condotta su un campione rappresentativo di oltre 100 imprese, infatti, meno di due imprese su dieci (il 17%) hanno completato il processo e basano le dinamiche di decision-making sui dati. L’ostacolo maggiore? Per il 35% del campione, è la dispersione dei dati e il loro isolamento all’interno delle diverse strutture aziendali, seguito dall’assenza a livello organizzativo di una struttura dedicata alla gestione dati (21%), dall’eccessiva dipendenza dal reparto IT per l’utilizzo dei dati (17%), dalla mancanza di un modello semantico unico che permetta di attribuire un significato ai dati (14%) e infine dalle difficoltà riconducibili alla loro condivisione (10%).

Tuttavia solo il 7% delle imprese ritiene la trasformazione data-driven non adatta alla propria realtà.

Trasformazione data-driven: il settore della logistica tra i primi a cogliere la sfida

Quello della Logistica e Trasporti è uno dei settori che nel 2021 ha investito maggiormente nella trasformazione data-driven, attraverso progetti di Data Strategy e Data Platform, e che oggi si sta muovendo sempre di più verso la Data Governance per acquisire maggiore consapevolezza in merito alla gestione dei dati, dalle regole per il loro accesso e utilizzo fino al loro controllo in termini di pianificazione, esecuzione, monitoraggio e sicurezza.

E non è un caso se si pensa che dietro ad ogni spedizione si cela un processo complesso che include: lo stoccaggio dei prodotti nei magazzini, il carico dei mezzi, la pianificazione dei percorsi e delle tratte ultimo miglio, il rispetto di tempi e luoghi di consegna e la gestione di tutte le risorse umane coinvolte. E che ad ottimizzarlo, in ogni sua fase e aspetto, affinché la catena di passaggi sia perfettamente sincronizzata e possa raggiungere i massimi standard, possono essere proprio i dati.

Una Supply Chain data-driven, infatti, abilita la creazione di un ecosistema collaborativo e completamente integrato dove tutti gli attori coinvolti, dai fornitori di materie prime e prodotti ai rivenditori fino agli operatori logistici possono condividere e ricevere informazioni in tempo reale. E questo permette non solo a tutte le aziende di migliorare la loro efficienza operativa, ma anche di raggiungere un “time to market” più rapido grazie ad una maggiore elasticità e reattività di fronte ad eventi imprevisti, così da fornire un servizio più efficiente e allineato anche alle reali richieste dei clienti finali.

Inoltre, con l’introduzione del 5G tutte le linee di produzione adesso cablate con reti ethernet saranno “wireless”, permettendo a robot, macchinari e veicoli intelligenti di essere iper-connessi e scambiarsi un’infinità di dati e informazioni in real time.

Trasformazione data-driven: come passare dalla logistica tradizionale a un modello 4.0?

I cambiamenti introdotti dalla logistica 4.0 si sviluppano innanzi tutto su tre livelli:

• Automazione: incremento di attività svolte in maniera automatica
• Connessione: implementazione di “oggetti” e nuove le tecnologie che hanno la capacità di raccogliere e trasmettere dati in modo tempestivo;
• Processo decisionale: ogni decisione strategica dipende dalla raccolta e dall’analisi di dati provenienti da molteplici fonti tra cui sistemi informatici aziendali, agenzie statali e private, Social Media e portali web, media e documenti elettronici ecc…

L’enorme quantità di informazioni usata e prodotta dalla Logistica 4.0 ruota quindi attorno alle 3V dei Big Data – volume, velocità e varietà – e obbliga non solo ad adottare un modello di sviluppo allineato ai Digital Enabler (Cloud Computing, Big Data, AI, IoT, Cybersecurity) ma anche a ripensare i processi per capire quali sono i dati più rilevanti, come organizzarli, come gestirli in tempo reale e come sfruttarli per ottimizzare la supply chain.

Quali sono i vantaggi concreti della trasformazione data-driven della logistica?

Complessità dei processi, mercato sempre più mutevole ed esigente, la sfida della velocità e una quantità infinita di informazioni mettono la logistica di fronte alla necessità di una gestione avanzata e strategica dei dati per ottenere i seguenti vantaggi:

• aumento dell’efficienza operativa;
• riduzione degli errori, dei rischi e dei costi aziendali (le aziende che fanno uso di AI e metodologie innovative di analisi dati sono capaci di ridurre i costi della filiera del 6,8%, e di aumentare i ricavi del 7,7%);
• maggiore reattività di risposta alle richieste del mercato;
• ottimizzazione delle attività di magazzino e della gestione dei carichi;
• miglioramento della Customer Experience;
• sviluppo di nuovi modelli di business.
  

La trasformazione data-driven interessa una rivoluzione aziendale da un punto di vista culturale, organizzativo e tecnologico. Il mondo della logistica si sta muovendo in tale direzione e i fattori critici non sono insormontabili. Non restare indietro!

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