Data Science
Con l'avanzare della digitalizzazione, le industrie di tutto il mondo stanno progressivamente passando da quello che una volta era uno scambio commerciale principalmente fisico a un ecosistema strettamente interconnesso anche a livello digitale.
Per decenni i costi per la capacità di archiviazione e di calcolo sono andati a diminuire. Allo stesso tempo si sono resi ampiamente disponibili algoritmi e strumenti per il machine learning (ML). Le imprese di tutti i settori hanno quindi la possibilità di sfruttare i flussi di dati delle proprie procedure per ricavare un valore aggiunto sempre maggiore. Automatizzazione dei processi, riconoscimento di un modello e previsione permettono sia di accrescere il livello di efficienza, sia di sviluppare prodotti e servizi sempre nuovi e innovativi. In altre parole, le imprese di tutti i settori stanno diventando sempre più simili ad aziende di software, anche se producono prodotti o servizi di tipo fisico. Nei prossimi anni, un fattore essenziale per la competitività delle aziende sarà rappresentato dalla velocità con la quale esse svilupperanno un proprio nucleo digitale, che funga da sistema operativo per tutte le unità aziendali e tutti i processi.
Le aziende di recente costituzione, ad esempio quelle operanti nel settore Fintech o Biotech, hanno l'opportunità di costruire un data lake a livello interaziendale, al quale si ricolleghi un machine learning basato sugli use case e che definisca e migliori i prodotti e i servizi dell'impresa. Queste aziende possono allestire fin dall'inizio la propria data pipeline in modo tale che essa contribuisca al successo dei propri casi applicativi. In questo modo, i processi end-to-end dell'impresa si possono orientare all'innovazione sulla base dei dati e perlopiù in modalità non cartacea e automatizzata.
L'accresciuta struttura organizzativa nonché i sistemi IT legacy delle imprese tradizionali tendono a rendere leggermente più complesso l'inserimento di una piattaforma digitale orizzontale attraverso tutti i settori. Non di rado, un data lake nasce sotto forma di data puddle in uno dei settori con affinità ai dati, per poi espandersi gradualmente ad altri settori attraverso progetti guida. La riorganizzazione di queste grandi miniere di dati in una struttura utilizzabile per casi applicativi concreti ha un costo in termini di tempo. A ciò si aggiungono aspetti di carattere culturale: mentre per le aziende di recente costituzione l'utilizzo di data lake, data pipeline e machine learning per lo sviluppo di use case costituisce fin dall'inizio il nucleo per la creazione di valore, per le imprese tradizionali tutto ciò significa cambiare una realtà già esistente.
Saranno maggiormente pronte ad affrontare l'intensificazione della concorrenza, dovuta all'ingresso sul mercato di nuove imprese, quelle imprese tradizionali che avranno investito per tempo nella costruzione del proprio nucleo digitale interaziendale. Questo aspetto è osservabile tra l'altro nei settori Entertainment, Retail, Banking, Pharma, Automotive, Manufacturing e non solo.
Swisscom aiuta le aziende a cogliere le opportunità a disposizione. Ha stipulato alleanze strategiche con fornitori leader di servizi cloud, che permettono a piccole e grandi imprese di rendere fruibile l'intelligenza artificiale sulla base di data lake.
Matthias Mohler, Head of Data & Analytics Consulting: «Swisscom ha molta esperienza nella progettazione, costruzione, integrazione e gestione di soluzioni basate sui dati quali data lake, data-warehouse, ML e IA nonché dashboarding e reporting. I nostri team Consulting si confrontano con vari settori e con le rispettive sfide individuali ed elaborano soluzioni su misura in cloud e/o on-premise sulla base della tecnologia adatta. Il punto di partenza è rappresentato in molti casi da una strategia di gestione dei dati accorta, finalizzata a fare chiarezza sulle informazioni dell'impresa che è possibile utilizzare, nonché sulla relativa qualità e sul rispettivo potenziale. Solo i dati che vengono interconnessi reciprocamente in maniera globale, infatti, creano valore aggiunto e di conseguenza vantaggi competitivi nell'uso di IA e machine learning.»
5G, IoT, cloud e IA, riconosciute come soluzioni leader a livello mondiale, nella costruzione dei binari (su base Azure):
Innovazione grazie alla trasformazione digitale: il percorso di trasformazione dell'impresa tradizionale Dätwyler da produttore di cavi a fornitore di soluzioni IT (su base AWS):
Là où l’innovation est ancrée dans la tradition
Swisscom sta costruendo assieme a Helvetia la piattaforma di analisi dati del futuro:
VP Alliance Management
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