Tra le tecnologie abilitanti di Industria 4.0, con Data Technologies si indicano quelle collegate all’utilizzo innovativo dei dati dai processi di produzione e dall’intera catena di valore del prodotto-servizio. Le differenze rispetto al passato riguardano la quantità di dati raccolti, le possibilità computazionali di analisi, elaborazione e applicazione, i modelli organizzativi, di gestione e valorizzazione delle informazioni e della conoscenza in cui questi dati sono trasformati.
In questo contesto, i Big Data rappresentano l’insieme delle opportunità dell’innovazione data-driven, traducibili in vantaggi dal punto di vista dell’efficienza e della prestazione, di innovazione nel prodotto-servizio, di logistica, di supporto al processo decisionale, di conoscenza e di relazione con il cliente, di creazione di nuovi modelli di business.
Grazie alla digitalizzazione, è sempre più facile per i sistemi informatici associare a condizioni, eventi o azioni di oggetti o persone informazioni quantitative (attraverso ad es. IoT, social network), determinando, quindi, un’enorme quantità di dati analizzabili.
Oggi i Big Data hanno iniziato ad esprimere la loro notevole potenzialità per l’individuazione di correlazioni tra eventi e/o andamenti, attraverso algoritmi di AI sempre più sofisticati, con finalità interpretative, descrittive o predittive. Accanto alla crescente disponibilità di dati, è importante che l’analisi di correlazione, si basi su riferimenti conoscitivi e interpretativi che controllino la validità dei modelli e la loro applicabilità. Rispetto agli insiemi di dati limitati e omogenei, trattabili con modelli semplici, i Big Data richiedono spesso modelli complessi e sistemi non lineari.
In riferimento alla catena del valore dei Big Data, i ruoli e le competenze di individui e organizzazioni si possono raccogliere in alcune aree. Tra queste, la capacità di individuare e implementare nuovi scenari applicativi e di business basati su data analysis, rappresentate da competenze di tpo specialist, e i data owners, ovvero coloro che possiedono grandi quantità di dati, indipendentemente dalla loro gestione. Alcuni OTT – Over The Top, quali Google e Amazon, riuniscono entrambi i ruoli, incentrando la loro presenza sul mercato sulla risorsa primaria dei dati.
Con i Big Data si trasforma anche il concetto di tutela della riservatezza, legata non più soltanto agli utilizzi primari e più controllabili dei dati, ma anche agli utilizzi di secondo livello, che stanno ridefinendo l’anonimizzazione, il consenso informato e, più in generale, il concetto di privacy.
Tra i modelli di business data-driven attuati con maggior successo, vi sono quelli che impiegano i Big Data ai fini della conoscenza delle preferenze del cliente, orientando la produzione verso modalità di prodotto-servizio personalizzato. I modelli di business basati sulla risorsa primaria dei dati sono definiti Data driven Business models.
