I Big Data spiegati a mia nonna.

Quando parlo di Big Data non posso fare a meno di pensare che il concetto dietro a tanti numeri non sia proprio così semplice. Così ho deciso di utilizzare esempi concreti per farlo.

Cercherò di illustrarli, in questi articoli, sperando di far percepire l’utilità di un sistema complesso ma che porta ad una visione d’impresa incentrata sui risultati. Ed io, che vivo nella costante determinazione di portare guadagno e miglioramento per chi mi sceglie, ho deciso di puntare ai risultati.

Anche chi fa impresa conosce il valore della concretezza.  Sa quanto a volte sia meglio essere pratici, ed evitare tanti giri di parole. Il mondo analitico dei Big Data è proprio così, d’altronde.

Numeri. Concretezza e dati.

Meno parole. Più risultati.

Benvenuti così in un semplice viaggio che spero accenda qualche lampadina a tutti gli imprenditori che vogliono condividere i risultati, e puntare diritti alla meta.

data
I dati aziendali

Di quanti dati disponiamo in azienda?

  «Ma cosa diciamo quando parliamo di Big Data?»

Eccovi la più banale delle definizioni.

Big data è un termine che descrive un grande volume di dati, strutturati e non strutturati, che inonda l’azienda ogni giorno.

L’analisi Big Data è la capacità, attraverso i Big Data, di ricercare informazioni di valore che portino a decisioni aziendali migliori e a mosse strategiche di business, attraverso la necessaria collaborazione con la figura del Data Scientist

Presa così com’è la definizione di Big Data non dice molto. Me ne rendo conto. Anche a me non era molto chiaro come i numeri potessero indicarci le soluzioni per il futuro.

Eppure, oggi, dopo aver capito e compreso le dinamiche che regolano il grande mondo dei numeri in azienda, non posso che ammettere il contrario.

Non solo di numeri vive un'impresa.

Prima di affrontare il grande tema dei Big Data voglio tuttavia esplicitare un concetto fondamentale.

Non di soli numeri vive un’azienda

Voglio essere chiaro fin da subito. I Big Data sono utilissimi, ma non sono la risposta. Come dico sempre in un’impresa tutto contribuisce al successo imprenditoriale, ma poche cose ne sono il fondamento.

Riconosco il valore del confronto, del dialogo, della motivazione e del sudore. Lo dirò sempre.

Certo, riuscire a vedere l’azienda sotto un punto di vista analitico e lasciarsi alle spalle i giudizi personali è un concetto innovativo, ma le imprese non posso vivere di soli numeri. Ci vogliono le persone, i dati, le capacità e molto altro.

Forse però, in definitiva, i Big Data ci aiutano a capire cosa possiamo migliorare, e come farlo in maniera concreta. Poi, ovviamente, le scelte umane di imprenditori e collaboratori lungimiranti faranno la loro grande parte di differenza.

Tagline

Un semplice esempio di Big Data

Luca e Marco sono due operatori addetti al taglio laser. Tutto il giorno, schede di lavoro alla mano, eseguono fasi di lavoro contenenti particolari molto dissimili tra loro.

Se analizzati nel breve periodo le lavorazioni di Marco e Luca sono talmente distanti da sembrare difficilmente paragonabili.

Eppure, se debitamente distinte e parametrizzate (da qui la necessità del Data Scientist), tutte lavorazioni possono essere ricondotte ad alcuni dati molto simili, in quanto inerenti alla lavorazione stessa. Tipologia di materiale. Spessore di taglio. Quantità dei particolari da tagliare. Sviluppo lineare del taglio da eseguire.

Accade ogni giorno in ogni impresa manifatturiera. Ognuno fa il proprio lavoro, ma ciò che facciamo, se analizzato come Big Data, non è poi così distante da ciò che fa il nostro collega.

Sta tutto da che “distanza” vogliamo guardare ciò che facciamo.

sheet metal cutting

Il caso concreto

Nel grafico sottostante ecco l’analisi relativamente alla tempistica di taglio laser di un metro di sviluppo lineare.

Lo sviluppo di taglio lineare, per i più profani, altro non è che lo sviluppo totale del percorso di taglio all’interno di un particolare in lavorazione. Il dato è facilmente recuperabile dal programma stesso di taglio laser.

Dati, come dicevamo prima, sempre e solo dati.

Per semplicità lo spessore e la tipologia del materiale sono rimasti invariati, consentendo un’analisi molto più precisa, in quanto basata su meno parametri che possono sviare l’analisi.

  «Cosa possiamo sapere su Luca e Marco?»

Grafico d’analisi Big Data relativo ad una fase di taglio laser su materiale S235 e spessore compreso tra 2 e 4 millimetri di spessore.

Ciò che possiamo dedurre dal grafico riportato comprende una variabilità di dati che aiutano l’impresa a capire come e cosa migliorare nella suddetta fase di lavoro.

Inoltre, proprio come i Big Data applicati alla moderna società, essi descrivono la tendenza di comportamento degli operatori macchina, indicando ed evidenziando eventuali lacune lavorative.

L'analisi Big Data

Ecco cosa ci racconta un’analisi Big Data.

Inefficienza

Quanto siamo inefficienti in termini economici?
Quanto dobbiamo ancora migliorare sulla suddetta fase di lavoro?

Miglioramento di processo

Che valore possiamo ricavare dal miglioramento del processo?
Quanto possiamo investire per migliorare il processo di taglio laser?

Metodicità

Esiste un metodo di lavoro che permetta una similitudine di risultati?
Lavoriamo con metodo oppure siamo troppo disorganizzati?

Miglioramento sistemico

Quanto possiamo investire sui sistemi per poter massimizzare l'efficienza della nostra fase di lavoro?
Quanto potremmo guadagnare in termini economici innovando il sistema di lavoro?

Persone

Gli operatori macchina lavorano in maniera metodica?
Quale operatore è più vicino allo standard?

Standard

Qual'è il valore standard di taglio per la suddetta fase?
Quanto siamo mediamente distanti dallo standard rispetto al totale delle lavorazioni?

Futuro

Esistono soluzioni migliori?
Quanto queste soluzioni abbatterebbero il tempo standard?
Quanto possiamo investire in innovazione?

Tendenza

Il comportamento è lineare oppure troppo variabile?
Dove dobbiamo intervenire per abbattere la variabilità del ciclo di lavoro?

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