Troppo spesso quando si parla di digital transformation si pensa a qualcosa di astratto, a una rivoluzione calata dall’alto che si può avviare solo a costo di investire pesantemente in risorse tecnologiche, imponendo un drastico cambiamento a tutta l’organizzazione. Inutile negarlo, c’è anche questo. Ma si tratta prima di tutto di un viaggio che ciascuna azienda può intraprendere a partire da qualsiasi stadio del percorso di digitalizzazione in cui si trova. L’importante è cominciare a raccogliere e analizzare i dati: è attraverso l’ascolto delle informazioni che si possono non solo mettere a fuoco le reali esigenze di business, ma anche identificare processi inefficienti e voci di costo che possono essere abbattute con semplici variazioni di procedure.
Di questo , ancor più che di tecnologia fine a se stessa, si è parlato al SAP Insider, l’evento che questa settimana ha ospitato a Vienna partner, clienti, analisti e giornalisti per approfondire i temi della Business Intelligence e, per l’appunto della trasformazione digitale che la multinazionale tedesca sta promuovendo in tutto il mondo attraverso una serie di use case declinati nei più disparati settori. “Quelli più impattati dal fenomeno? Banche, risorse naturali ed energetiche, retail e utilities”, ha spiegato aprendo i lavori Chris Hallenbeck, senior VP Database and Data Management EMEA di SAP. “Riuscire a dare risposte in real time oggi significa trovare il giusto equilibrio tra decisioni di importanza strategica e mitigazione dei rischi, che continuano ad aumentare sia rispetto alla sicurezza, sia sul fronte della compliance normativa. Ma cambia anche la qualità del rapporto con la forza lavoro, mentre continuano a crescere le moli di dati a disposizione delle imprese che adesso, a prescindere dall’ambito in cui operano, sono necessariamente anche aziende di stampo IT, dovendo sviluppare app e servizi digitali”.
Per Henner Schliebs, VP Head of Finance Audience Marketing di SAP, ormai tutti hanno sentito parlare della famosa digitalizzazione, molti credono di averne compreso il significato, ma pochi sanno cosa implichi esattamente, sul piano pratico, in termini di change management. “Non bisogna pensare di cambiare i processi, ma il modo in cui l’azienda fa business, lavorando con tutto l’ecosistema per tradurre le opportunità offerte dalla tecnologia in pensiero e azione. Con la parte analitica che entra sempre più nel vivo”, ha continuato Schliebs, il nostro sogno è permettere ai clienti di automatizzare la parte di back office e portare i talenti a lavorare prevalentemente sul piano strategico, abbracciando al tempo stesso nuove forme di collaborazione, in strutture prive di gerarchie rigide, spazi fisici prefissati, compensi legati a orari. Orientare l’attività al risultato, questo è prima di tutto cambiare prospettiva”. E Schliebs sa bene di cosa parla, visto che segue in prima persona le miriadi di progetti innovativi che stanno prendendo vita ad Austin, in Texas, dove sta nascendo una sorta di succursale della Silicon Valley. Tra sei atenei con altrettanti centri di ricerca, distaccamenti di Google e Apple, oltre che decine di startup che hanno lasciato la California attratte dai costi sensibilmente inferiori di questa nuova Mecca del digitale, SAP sta esplorando nuove opportunità sul fronte del machine learning e dei predictive analytics, che saranno alla base della prossima generazione della piattaforma HANA.
Nel frattempo, al SAP Insider è stata presentata una serie di nuove soluzioni EIM (Enterprise Information Management) per il supporto delle applicazioni Big Data e Cloud: SAP HANA Smart Data Integration, SAP HANA Smart Data Quality, SAP Data Services e SAP Information Steward Software e SAP Agile Data Preparation.
A Vienna CorCom ha anche parlato con Jayne Landry, Global VP and GM Business Intelligence del gruppo, che ha spiegato come alcune delle implementazioni delle soluzioni di SAP basate su tecnologie simili sono riuscite a produrre use case completamente diversi, a seconda di come il management le ha declinate per raggiungere determinati obiettivi o per rispondere a specifici problemi. Caterpillar per esempio è riuscita a ottimizzare l’intera supply chain, con un risparmio di cinque milioni di dollari nel primo anno di rilascio di una soluzione basata su RFID che grazie al supporto analitico ha tracciato l’intera filiera logistica. “Lo stesso tipo di approccio, in realtà sovrapponibile per il 75% del progetto, ha permesso a Seafood Software (specializzata in ERP e sistemi di tracking per il settore ittico) di costruire un meccanismo di monitoraggio che permette di seguire costantemente il pescato, da quando viene tirato a bordo con le reti a quando arriva nei ristoranti, aggiornando in tempo reale gli acquirenti su disponibilità e prezzi”.
Ha detto Landry, aggiungendo che in Canada il fashion retailer Holt Renfrew sfrutta una soluzione analoga sotto il profilo tecnologico per mettere in relazione i desiderata dei clienti con le scorte in magazzino. Ma la Business Intelligence si sta rivelando fondamentale anche per mettere a nudo errori di processo e persino elementi apparentemente di scarso rilievo che invece influiscono in modo sensibile sulla spesa di gestione. “Il gruppo specializzato in assistenza medica Health System ha effettuato alcune analisi sui costi e ha scoperto che alcune operazioni chirurgiche costavano fino al doppio di altri interventi, senza che ci fosse alcuna evidenza che giustificasse questa differenza”, ha spiegato Landry. “Approfondendo, sempre grazie agli analytics, le singole voci di spesa, è emerso che la responsabilità andava attribuita a un adesivo utilizzato per ricucire i tessuti. In pratica a seconda delle dimensioni della vaschetta utilizzata in sala operatoria per sintetizzare l’adesivo, i costi aumentavano o diminuivano. È stato sufficiente introdurre vaschette tutte uguali e per permettere all’organizzazione di omogeneizzare il budget. Ma si tratta solo dei primi passi rispetto a ciò che si può ottenere grazie alla convergenza tra Business Intelligence e sistemi predittivi, che dà vita a vere e proprie ‘What if analysis’, con lo studio in tempo reale, all’interno di vere e proprie digital boardroom, di scenari dinamici, disegnati in base agli elementi interni ed esterni che influenzano i dati”.
