How to predict what you need to produce and distribute: the role of Big Data

Big Data Management
in the service of the decision-making process

How to predict what you need to produce and distribute: the role of Big Data

Companies today can no longer afford to be simply reactive to the changes in a market characterised by extreme volatility. Today it is the customer who decides independently what he wants, how, when and, above all, by whom. And production and distribution throughout the supply chain must keep up if they want to keep their competitiveness high.
Order and sales history, shipping status but also weather conditions, traffic, social sentiment, market trends… the data processed by automatic learning technologies to achieve these goals can come from a myriad of sources both inside and outside the company. In such a landscape, therefore, it is clear that the ability to analyze and shape these huge flows of information in real time is the key element for the industry to focus on in order to be able to govern the situation lucidly and revolutionize the business. Each node in the chain becomes part of an ecosystem of information exchange that generates value.  From this point of view, the challenge is represented by the ability to implement an excellent strategy of Big Data Management and Big Data Analysis that allows to transform into clear, defined and strategic decisions and actions a initially shapeless and chaotic pile of information.

Big Data Management
al servizio del processo decisionale

Come prevedere quello che è necessario produrre e distribuire: il ruolo dei Big Data

La rivoluzione digitale nel suo dedalo di connessioni alimentate dai sensori della Internet of Things ha fatto sì che la quantità di dati in circolazione per la rete aumentasse in modo costante ed esponenziale. Questo groviglio di informazioni provenienti da una moltitudine di fonti diverse, se adeguatamente processate, gestite e analizzate, rappresentano un valore inestimabile per il business nell’era della digital economy. Per descrivere il fenomeno Big Data gli esperti parlano anche di datizzazione, riferendosi al fatto che oggi – potenzialmente – siamo in grado di acquisire informazioni su tutto ciò che esiste e accade al mondo. Un mondo caratterizzato da perimetri culturali, sociali e commerciali sempre più liquidi su cui si fonda un mercato sempre più veloce, il cui perno centrale è un consumatore esigente come mai prima d’ora.

Big Data Management al servizio del processo decisionale

Le aziende oggi non possono più permettersi di essere semplicemente reattive a fronte delle mutazioni di un mercato caratterizzato da una volatilità estrema. Non può essere più il business a indurre i bisogni nel consumatore per vendergli ciò che (il business stesso) vuole. Oggi è il cliente che decide in modo autonomo cosa vuole, come, quando e, soprattutto, da chi. E produzione e distribuzione lungo tutta la supply chain devono stare al passo se vogliono mantenere alta la competitività.

Storici degli ordini e delle vendite, stato delle spedizioni ma anche condizioni meteo, traffico, social sentiment, trend di mercato… i dati processati dalle tecnologie di apprendimento automatico per raggiungere questi obiettivi possono provenire da una miriade di fonti sia interne sia esterne all’azienda. In un panorama del genere, dunque, è chiaro come la capacità di analizzare e dare forma in tempo reale a questi enormi flussi di informazioni rappresenti per l’industria l’elemento chiave su cui puntare per riuscire a governare lucidamente la situazione e rivoluzionare il business. Ogni nodo della catena diventa parte di un ecosistema di interscambio informativo che genera valore. In quest’ottica, la sfida è rappresentata proprio dalla capacità di mettere in atto una strategia eccellente di Big Data Management e Big Data Analysis che permetta di trasformare in decisioni e azioni chiare, definite e strategiche un ammasso inizialmente informe e caotico di informazioni.

Obiettivo finale: customer satisfaction

L’obiettivo è quello di prevedere cosa sia necessario produrre e distribuire per anticipare la domanda e soddisfare così i requisiti di un mercato customer-centrico dove il primo comandamento è quello della velocità e il secondo quello della estrema personalizzazione del prodotto/servizio. Strumenti avanzati di analisi dei dati e di Business Intelligence al servizio di strategie di forecasting e demand planning in chiave 4.0 possono dunque supportare industria e supply chain nel difficile compito di assicurare, in un’ultima analisi, una customer experience di prim’ordine.

Dal punto di vista dell’analisi delle informazioni questo significa poter affinare i processi decisionali e renderli data-driven, con strumenti in grado di passare da approcci meramente descrittivi ad approcci predittivi. L’impiego di metodologie di prescriptive e di predictive analysis permette di rendere quindi prevedibile gli scenari futuri e anticipare in tempo reale preferenze e abitudini dei consumatori. Una capacità di forecasting avanzata che abilita una gestione dinamica, resiliente e intelligente delle attività di produzione, approvvigionamento del magazzino, inventario e distribuzione.