Conciliare l’innovazione tecnologica e la tutela dell’ambiente per progettare una società migliore: è la vera sfida che ci troviamo ad affrontare in questo particolare momento storico.
La sostenibilità non è più un’opzione ma un percorso necessario. Le aziende giocano un ruolo decisivo e proattivo nella promozione e diffusione di questo tema e devono costruire le proprie strategie di business con l’obiettivo di avere un impatto positivo sul pianeta.
Secondo la Global e-Sustainability Initiative (GESI), la tecnologia ha il potenziale di contribuire a tutti i 17 obiettivi Onu per lo Sviluppo sostenibile entro il 2023, raggiungibili se Stati, ONG, cittadini e imprese collaborano e adottano comportamenti coerenti. La svolta è rappresentata dalla crescente capacità di generare, catturare, trasmettere informazioni digitali e di analizzarle per metterle al servizio degli obiettivi di sostenibilità. La capacità di produrre sempre più dati necessita di ripensare al modo con cui gestirli.
La commissione Europea ha dichiarato che nel periodo 2021-2027 investirà in un progetto ad alto impatto su spazi europei di big data e infrastrutture cloud federate. L’obiettivo è quello di creare una condivisione dei dati, architetture e meccanismi di governance innovativi e sostenibili.
Purtroppo la maggior parte delle imprese produce una gran quantità di dati incompleti, destrutturati e obsoleti sprecando energia e contribuendo all’inquinamento. Un’adeguata strategia di Big Data Analytics permette di progettare e valutare tutte le strategie aziendali più efficienti per raggiungere alti profitti.
Ma come fare?
La Data Analytics sostenibile
La Data Analytics è l’insieme delle operazioni che consentono di estrarre informazioni raccolte da fonti diverse ed elaborate in relazione del raggiungimento di determinati obiettivi.
Questa tecnica agisce sui Big Data, i dati che hanno volumi così elevati da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per estrarne valore in un tempo ragionevolmente utile.
La Data Analytics può essere distinta in quattro sottoinsiemi:
- la Descriptive Analytics: è costituita da tutti i tools che permettono di rappresentare e descrivere, anche in modo grafico, la realtà di determinate situazioni o processi. Nel caso delle imprese si intende la rappresentazione di processi aziendali.
- la Predictive Analytics: è basata su soluzioni che permettono di effettuare l’analisi dei dati al fine di disegnare scenari di sviluppo nel futuro. Questa tipologia sfrutta tecniche matematiche come i modelli predittivi, ilforecasting e altri;
- la Prescriptive Analytics: è associata alla capacità di gestire processi decisionali. Solitamente vengono utilizzati tools che mettono a disposizione delle indicazioni strategiche o delle soluzioni operative basate sia sull’analisi descrittive sia sulle analisi predittive.
- l’Automated Analytics: permette di entrare nell’ambito dell’automazione vera e propria. Le Automated sono nella condizione di attivare delle azioni definite sulla base di regole che possono essere il frutto di un processo di indagine, come ad esempio lo studio dei comportamenti di una determinata macchina a fronte di specifiche condizioni oggetto di analisi.
Spesso la Data Analytics utilizza piattaforme di machine learning che attraverso algoritmi artificiali “insegnano” al sistema a riconoscere pattern, ovvero schemi ricorrenti tra i dati analizzati.
Perchè utilizzare una strategia di Data Analytics?
L’analisi dei Big Data ottimizza i flussi aziendali e migliora il processo decisionale, rendendolo data-driven; serve quindi a monitorare le operazioni interne, gestire gli asset, prevenire problemi nell’erogazione dei servizi e affrontare l’imprevisto in tempo reale. Inoltre, contribuisce a individuare su cosa investire e quando, a individuare nuove aree di opportunità, a contenere i costi e massimizzare i risultati.
La Data Analytics viene usata anche per ridurre il consumo energetico, lo spreco di risorse e monitorare lo stato di salute degli ecosistemi. Ad esempio, la raccolta e l’elaborazione di dati geo-referenziati sugli spostamenti dei veicoli per regolare il traffico contribuisce a minimizzare i consumi e le emissioni di inquinanti.
Se guardiamo i principali eventi che caratterizzano il contesto socio-economico odierno, come l’Impresa 4.0, il Digital banking, le Smart city, la Smart agrifood e tantissimi altri, si può osservare che la vera base di questi fenomeni è tutta chiaramente polarizzata sui dati e sulla capacità di previsione di scenari futuri, altamente collegata con l’elaborazione di questi.
Più cresce l’orientamento delle aziende a sviluppare e attuare forme di Data Driven Innovation più acquistano importanza le due parole chiave che accompagnano questo processo: conoscenza e precisione. Concetti fondamentali che racchiudono il vero significato di questa trasformazione digitale basata sul ruolo strategico dei dati.
Il nostro approccio Green Data
Noi di Drive2Data crediamo che la sfida del green per salvare il futuro parta dai dati.
È fondamentale che le imprese avviino processi di Data Intelligence ovvero quell’insieme di pratiche supportare da software intelligenti, che attraverso un programma di “pulizia” e riorganizzazione dell’enorme quantità di informazioni accumulate negli anni, possano aiutare a prendere decisioni più responsabili ed ecologiche.
Basti pensare che nel 2018 sono stati prodotti 33 zettabyte di dati che si prevede arriveranno a 175 nel 2025.
L’approccio Green Data è un metodo di raccolta dati che permette di creare informazione su cui basare analisi e costruire strategie aziendali sostenibili per il nostro pianeta. Abbiamo progettato nuove soluzioni innovative per passare all’effetto Garbage-In, Value-Out:
- Sviluppo di un piano di Data Cleansing
- Standardizzazione dei dati in input
- Correzione e validazione dei dati
- Identificazione dei duplicati
- Aggiornamento e arricchimento dati
Vuoi capire come applicare la Green Data al contesto aziendale?