Navigare l'era dei Big Data: sfide, opportunità e tendenze

🎙️ Un'intervista con Prometeon e Avvale.

La modernità è caratterizzata dall'Era dei Big Data, con un'esplosione di dati generati, raccolti e analizzati globalmente dovuta alla trasformazione digitale. Sebbene l'analisi dei dati offra vantaggi competitivi, richiede infrastrutture solide e gestione della sicurezza.

Prometeon, dopo la separazione dal Gruppo Pirelli, si trovava ad affrontare sfide nella gestione dei dati, richiedendo un percorso di trasformazione digitale per migliorare l'efficienza operativa e promuovere una cultura data-driven. L'obiettivo finale: una piattaforma dati completa e flessibile. Il team di Avvale sta supportando Prometeon in questo percorso di Data Modernization, permettendo di sperimentare sin da subito i vantaggi ottenuti grazie a questo processo trasformativo.

Con Luigi Rizzo, Data Platform & AI Manager di Prometeon Tyre, e Mario De Stefano, Data Platform & AI Practice Director di Avvale, abbiamo voluto scavare a fondo per scoprire quali sono le opportunità, le sfide e le tendenze in ambito Data, fornendo consigli utili a massimizzare il valore del patrimonio dati in senso ampio.

La parola a Luigi Rizzo (Data Platform & AI Manager – Prometeon)

🎙️ Chi è Prometeon?

Prometeon Tyre Group è l’unico produttore di pneumatici completamente focalizzato sui settori Industrial, ossia trasporto di merci e persone, Agro e OTR. Il Gruppo ha 4 fabbriche (due in Brasile, una in Egitto, una in Turchia), 4 centri di Ricerca & Sviluppo (Italia, Brasile, Turchia ed Egitto). Sono circa 8 mila le persone di oltre 40 nazionalità che lavorano all’interno del Gruppo, presente in tutti i 5 continenti.

🎙️ Quali sono le principali sfide che un’azienda come Prometeon sta affrontando nell'era dei dati e come vi state muovendo per fronteggiarle?

Il settore degli pneumatici è in continua evoluzione nell'era dei dati, con sfide e opportunità che richiedono una gestione efficiente delle informazioni. Le principali sfide che affrontiamo sono:

• Integrare il mondo OT (Operational Technology) con l'IT (Information Technology) per sfruttare i dati generati da sensori e macchine nei nostri impianti, trasformandoli in insight per migliorare qualità, sicurezza, efficienza e sostenibilità.
• Utilizzare al meglio i dati interni ed esterni per prendere decisioni basate su evidenze, promuovendo la collaborazione tra funzioni e una cultura orientata ai dati.
• Ammodernare il landscape tecnologico, adottando soluzioni cloud moderne, Generative AI e Machine Learning per rafforzare le capacità di gestione e analisi dei dati, adattandosi alle esigenze attuali e future.

🎙️ Quali sono le tendenze emergenti nel vostro settore che stanno guidando la necessità di una migliore gestione dei dati e delle informazioni?

Alcune tendenze nel nostro settore guidano la necessità di una migliore gestione dei dati, tra di esse vi sono:

• Crescente domanda di pneumatici intelligenti e connessi, che richiedendo chip integrati che raccolgano e trasmettano i dati relativi allo stato di veicoli, condizioni stradali ed efficienza energetica.
• Richieste precise degli enti regolatori che impongono di effettuare test legali sugli pneumatici, richiedendo dati affidabili sulle prestazioni e la conformità normativa.
• Analisi approfondite dei mercati globali influenzati da eventi sociopolitici, richiedendo una visione globale e aggiornata di bisogni e opportunità, basata su dati interni ed esterni.

Queste tendenze ci spingono a investire nella gestione dei dati per fornire soluzioni competitive e sostenibili. Per farlo, dobbiamo affrontare diverse sfide, sia tecniche che strategiche, che cercheremo di illustrare nelle prossime domande.

🎙️ Quali sono i principali obiettivi che ci si pone quando si affronta un progetto data, sia tecnici che strategici? e quali le complessità?

Tra gli obiettivi che è necessario porsi vi sono:

• Obiettivi tecnici: creare una piattaforma integrata e scalabile per gestire i dati, garantire la qualità, la sicurezza e la conformità, sviluppare modelli analitici e predittivi, sfruttare tecnologie emergenti come l'IA, il cloud e l'IoT.
• Obiettivi strategici: definire una visione digitale, allineare gli obiettivi aziendali con le capacità dei dati, coinvolgere e formare il personale, creare una cultura data-driven.

Le complessità che si affrontano sono invece legate alla frammentazione ed eterogeneità dei dati, integrazione tra sistemi e paesi, privacy e protezione dei dati, resistenza al cambiamento, mancanza di competenze.

🎙️ Quanto è importante passare da un'organizzazione orientata ai processi a una orientata ai dati e come coinvolgete i dipendenti in questa trasformazione digitale?

Il passaggio da una realtà process-driven a una data-driven è essenziale per la competitività e l'innovazione.
I dati sono la nuova linfa vitale delle organizzazioni, che devono saper raccogliere, analizzare, interpretare e sfruttare per creare valore e migliorare le prestazioni.

Coinvolgiamo attivamente tutti i dipartimenti in tutte le fasi progettuali, definendo nuovi modelli di dati e fornendo un ampio programma di formazione per circa 3000 dipendenti su strumenti di analisi e visualizzazione dati.

La parola a Mario De Stefano (Data Platform & AI Practice Director – Avvale)

🎙️ Com'è cambiato il panorama dei dati e delle tecnologie nel corso degli ultimi anni e Avvale come risponde a questi cambiamenti?

Negli ultimi anni, il panorama dei dati è cambiato significativamente a causa di tre fattori: l'aumento dei dati disponibili, i progressi nell'AI e le crescenti preoccupazioni per la sicurezza e la privacy. Anche i modelli di business dei clienti stanno progressivamente evolvendo verso modelli più circolari e sostenibili.
Avvale, grazie alla vision del fondatore Domenico Restuccia, ha anticipato questo trend, promuovendo una vision in cui la tecnologia è un potente moltiplicatore in grado di creare un futuro sostenibile e redditizio.

Per adattarci a questi cambiamenti, ci concentriamo su diverse iniziative, quali:

• Formazione continua su tecnologie e metodologie avanzate.
• Collaborazione con Partner Tecnologici per garantire le best practice.
• Conformità alle normative sulla privacy e sicurezza dei dati grazie a una rigorosa governance.
• Uso di metodologie agili per adattarci rapidamente ai cambiamenti tecnologici e alle esigenze dei clienti.

🎙️ Quali sono le sfide più comuni in ambito dati e come contribuiamo ad affrontarle?

Le aziende che cercano di migliorare le loro capacità di Data Management e Data Analytics spesso incontrano una serie di sfide abbastanza comuni. Ecco le principali e le nostre strategie per superarle:

• Qualità dei dati inadeguata
  PROBLEMA: Dati sporchi o incompleti causano risultati inaffidabili e decisioni errate.
  SOLUZIONE: Soluzioni di data cleansing e un framework di Data Governance migliorano la qualità dei dati.
  
  
• Silos di dati
  PROBLEMA: Dati isolati in dipartimenti generano ridondanza.
  SOLUZIONE: Promuovere l'integrazione dei dati con piattaforme di Data Management.
  
  
• Scalabilità delle soluzioni di analisi
  PROBLEMA: Soluzioni di analisi non tengono il passo con la crescita dei dati.
  SOLUZIONE: Architetture serverless e cloud computing gestiscono dinamicamente il carico di lavoro.
  
  
• Sicurezza e privacy dei dati
  PROBLEMA: Proteggere i dati sensibili e garantire la conformità normativa.
  SOLUZIONE: Implementare politiche di sicurezza e supportare la comprensione delle leggi sulla privacy.
  
  
• Costi e ROI
  PROBLEMA: Giustificare l'investimento in soluzioni di Data Analytics.
  SOLUZIONE: Misurare KPI che dimostrano il valore della gestione dei dati.
  
  
• Cambio culturale
  PROBLEMA: Resistenze interne all'adozione di una cultura guidata dai dati.
  SOLUZIONE: Condurre sessioni di sensibilizzazione e promuovere l'uso dei dati nelle decisioni quotidiane.

🎙️ Che cosa significa realmente costruire una Data Platform? Quali sono i benefici?

Costruire una Data Platform significa creare un ambiente centralizzato per raccogliere, archiviare, gestire, analizzare e distribuire i dati in un'organizzazione. Facilita l'accesso ai dati, migliorando l'efficienza operativa e supportando decisioni basate su dati affidabili e tempestivi.

I benefici includono:

• Centralizzazione dei dati: riduce i silos di dati, migliorando la collaborazione e facilitando l’accesso.
• Decisioni Informate: permette decisioni rapide e basate su informazioni concrete.
• Automazione: riduce il carico di lavoro manuale e velocizza le operazioni.
• Scalabilità: facilita l'aggiunta di nuove fonti di dati e funzionalità senza interrompere le attività aziendali.
• Innovazione: supporta nuovi modelli di business, prodotti e servizi.
• Sicurezza e Conformità: migliora il controllo sulla sicurezza e la conformità normativa.

🎙️ Quali sono i consigli chiave che si possono offrire ai clienti per massimizzare il valore dei loro dati?

Per massimizzare il valore dei dati in un'organizzazione, è fondamentale adottare un approccio olistico e strategico. Ecco alcuni consigli chiave che offriamo ai nostri clienti:

• Definire una strategia: allineare gli obiettivi aziendali con l'utilizzo dei dati, garantendone la qualità, identificando i più importanti e comprendendo come possano guidare il valore aziendale. 
• Adottare tecniche avanzate di Analytics: per estrarre insight di valore, prevedere tendenze e ottimizzare operazioni.
• Cultura orientata ai dati: promuovere l'uso quotidiano dei dati e incoraggiare sperimentazione e iterazione.
• Data Governance e integrazione dei dati: stabilire una governance dei dati robusta per gestire accesso, sicurezza e conformità, integrando fonti per una visione completa.
• Scalabilità, flessibilità e monitoraggio costante: costruire infrastrutture scalabili, adattabili e monitorare l'efficacia dei dati con metriche di performance.

Affrontando questi temi con un approccio strutturato, le organizzazioni migliorano la loro efficienza operativa e identificando nuove opportunità di crescita e innovazione grazie all'utilizzo strategico dei dati.

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