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18 ECONOMIA | Pleiadi ECONOMIA Imprese e mercati I primissimi chip contenevano pochi circuiti, cosicché il primo vero microprocessore (composto da una Central processing unit o CPU) è identificato nell’Intel 4004, con 2300 transistor e in grado di sommare due numeri di quattro bit in circa dieci milionesimi di secondo. Secondo Federico Faggin (responsabile del progetto di disegno e sviluppo) l’essenza dell’invenzione, datata gennaio 1971, fu il suo design in silicio, in quanto nessuno prima di allora era ancora riuscito a realizzare un microprocessore monolitico con tale materiale. Grazie alla potenza dei nuovi computer, che oggi raddoppia circa ogni due anni a parità di costo (secondo l’intuizione di Gordon Moore co-fondatore con Robert Noyce della Intel), e per merito delle nuove modalità elaborative, che parallelizzano i calcoli utilizzando processori a più nuclei (multi core), la società moderna può elaborare e archiviare una quantità sempre crescente d’informazioni. Il più facile accesso ai dati che si è registrato in questi ultimi anni ha favorito, inoltre, un innovativo processo di utilizzo dei contenuti. Alle tradizionali informazioni, principalmente di fonte ufficiale e professionale, si sono aggiunti dati e notizie informali contenenti abitudini e opinioni. Infatti, il desiderio di comunicare e di condividere le proprie esperienze anche personali ha arricchito le basi informative reperibili su internet rendendole più interessanti per l’uso aziendale e per il soddisfacimento della propria clientela. Questo momento dell’evoluzione tecnologica, noto come web 2.0, si differenzia dalla prima ‘versione’ della rete internet L’utilizzo intelligente dei dati al servizio delle imprese e dei clienti di Enzo Rocca - Vice Direttore Generale Credito Valtellinese Il desiderio di comunicare e di condividere le proprie esperienze anche personali ha arricchito le basi informative reperibili su internet, rendendole più interessanti per l’uso aziendale e per il soddisfacimento della propria clientela. esclusivamente per le modalità di comunicazione degli ‘internauti’. Si è passati, infatti, da uno stato di passiva consultazione delle fonti informative (anche supportata da potenti strumenti di ricerca e di aggregazione delle stesse) a una situazione di attiva collaborazione, condividendo le proprie idee e progetti con gli altri utilizzatori della rete. Business Intelligence Grazie a questo impulso, le aziende si trovano ad affrontare una nuova fase di sviluppo tecnologico che può essere definita di ‘combinatorial innovation’ . Si tratta di un periodo caratterizzato dalla grande disponibilità di componenti web (software, protocolli, linguaggi) unita alla capacità di combinarli tra loro in modo innovativo, come ha dichiarato Hal Varian (professore nella School of Information, nell’Haas School of Business, e nel Dipartimento di economia dell’Università della California a Berkeley e chief economist di Google) in ‘How the web challenges managers’ (McKinsey Quarterly, gennaio 2009). Sempre secondo Varian, la cosa straordinaria del periodo attuale è che i suddetti elementi sono rappresentati tutti da bit. Ciò significa che essi sono sempre disponibili e, inoltre, possono essere ri- LE PRIME DIECI PRIORITà DI BUSINESS E TECNOLOGICHE Priorità di business Classifica Priorità tecnologiche Miglioramento dei processi aziendali 1 Applicazioni di Business intelligence Attrarre e mantenere nuovi clienti 2 Applicazioni aziendali (ERP, CRM e altri) Creazione di nuovi prodotti e servizi (innovazione) Server e tecnologie di archiviazione Espansioni in nuovi mercati Ammodernamento, aggiornamento e o aree geografiche 4 potenziamento dei sistemi di legacy Ridurre i costi aziendali 5 Infrastrutture tecniche Migliorare l’efficacia della forza lavoro aziendale 6 Tecnologie per la sicurezza Espansione delle relazioni con i clienti attuali 7 Networking, voce e dati Aumentare l’utilizzo di informazioni e di analisi dei dati 8 Tecnologie di collaborazione Individuazione dei clienti e dei mercati Gestione dei documenti in modo più efficace 9 (document management) Acqusizione di nuove imprese e capacità Service-oriented architecture (SOA) (fusioni e acquisizioni) 10 e service-oriented business applications (SOBA) Fonte: Gartner Executive Programs EXP, Worldwide survey of 1,500 CIOs, gennaio 2008
prodotti, duplicati e diffusi ovunque con minori problemi di immagazzinaggio rispetto ai beni materiali. Con il risultato che ci sono migliaia di ricercatori che combinano e ricombinano le stesse parti per creare nuove applicazioni, determinando questa straordinaria fase d’innovazione a cui stiamo assistendo. Ora la sfida per molte imprese è, quindi, riuscire a organizzare e sfruttare questa grande mole di nuovi dati per realizzare delle applicazioni di business intelligence (termine coniato nel 1958 da Hans Peter Luhn, ricercatore tedesco dell’Ibm), alcune delle quali anche tese a prevedere in modo più scientifico l’andamento dei mercati e dei propri affari. Negli Stati Uniti d’America essa è diventata una delle aree più attrattive per il mercato del lavoro. I neolaureati in statistica specializzati nell’analisi dei dati e nell’utilizzo delle tecnologie più inno- da il cui business model si basa proprio sull’analisi intelligente dei dati) il cui brand, anche nella crisi in atto, risulta quello a maggiore tasso di crescita a livello globale (si veda la relativa tavola). All’interno dei dati che sono accumulati giorno dopo giorno nelle memo- All’interno dei dati che sono accumulati giorno dopo giorno nelle memorie elettroniche, giacciono le risposte a molteplici domande. vative sono ricercati per svolgere quello che è stato definito, sempre da Varian, il lavoro più ‘sexy’ dei prossimi dieci anni. Egli aggiunge, poi, che l’abilità di comprendere il significato delle informazioni sarà una competenza sempre più importante, non solo a livello professionale, ma anche a livello educativo per i bambini di scuola elementare, per i ragazzi delle scuole superiori e del college. Perché ora disponiamo diffusamente di dati essenzialmente liberi, cosicché il fattore complementare che diviene scarso è la capacità di capirli e di estrarre valore da essi. Secondo il ‘Worldwide survey of 1,500 CIOs’ degli analisti di Gartner (si veda la relativa tavola), sebbene il miglioramento dei processi aziendali si confermi per il quarto anno consecutivo la principale priorità di business, sul fronte tecnologico per il terzo anno di fila a essere in testa alle urgenze dei CIO è la business intelligence. D’altronde tutti hanno presente il caso della Google (ossia l’azien- Marchio valore del marchio variazione (Milioni $) dal 2008 Google 31,980 25% Amazon.com 7,858 22% Zara 6,789 14% Nestlé 6,319 13% Apple 15,433 12% H&M 15,375 11% Ikea 12,004 10% Wrigley 6,731 10% Danone 5,960 10% Heinz 7,244 9% Fonte: Business week, 100 Best Global Brands, 28 settembre 2009 rie elettroniche, giacciono le risposte a molteplici domande. Basta solo saperle porre, ma purtroppo non esiste ancora una scuola in cui la direzione aziendale possa imparare la business intelligence sostituendo con essa l’utilizzo dei tradizionali software per ufficio (in particolare i fogli di calcolo elettronici). Quest’ultimi rappresentano una delle principali innovazioni tecniche di sempre, avendo permesso ai manager, per la prima volta, di manipolare ed esporre direttamente i propri numeri, emancipandosi dalla mediazione degli specialisti tecnici (programmatori) e amministrativi (contabili). La business intelligence è, comunque, qualcosa di profondamente diverso dai programmi di office, in quanto consente un approccio forward-looking, ossia finalizzato alla previsione del futuro, cosic- ché le strategie aziendali si adattano rapidamente al contesto di riferimento. I dati non sono ‘muti’ come appaiono. Oggi è possibile andare al di là delle tradizionali forme d’interrogazione (information retrieval) basate su comandi testuali e sui seguenti due concetti: la ‘query’, ossia un’interrogazione che utilizza stringhe di parole chiave rappresentanti l’informazione richiesta, e l’‘oggetto’ inteso come l’entità che racchiude le informazioni ricercate. L’innovazione spinge a indagare nuove correlazioni informative. Un caso abbastanza conosciuto è quello del profiling dei consumatori, mentre più nuovo è lo sviluppo del computational advertising che ha come obiettivo quello di individuare e proporre ai potenziali clienti pubblicità mirate sulla base della conoscenza delle abitudini del cliente. Si tratta di tecniche di data mining e di knowledge extraction, ossia applicazioni che estraggono con metodi automatici (o semi-automatici) il sapere o la conoscenza da grandi basi di dati per comprendere meglio il modo nel quale operano le aziende. Nuova frontiera dell’innovazione La nuova frontiera è forse rappresentata dagli agent mining, ossia dall’utilizzo di software capaci di comportarsi e apprendere in modo autonomo e di cooperare tra loro (multi-agent) che interagiscono e si integrazione con il data mining. Un esempio di questa nuova frontiera è rappresentata dal lavoro, così come descritto in ‘Ubiquitous Intelligence in Agent Mining’ (ADMI 2009) di tre ricercatori dell’università di Sidney, Longbing Cao, Dan Luo e Chengqi Zhang, che stanno cercando di definire i cinque tipi di intelligenza onnipresente (dei dati, umana, dei domini, di rete e del web, organizzativa e sociale) con l’obiettivo di utilizzare queste conoscenze per la risoluzione di problemi complessi. Ora la sfida per molte imprese è riuscire a organizzare e sfruttare questa grande mole di nuovi dati per realizzare delle applicazioni di business intelligence. Pleiadi | ECONOMIA 19
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