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L’industria che lavora per costruire le next practices

N. Ottobre 2020
 

a cura di
Roberto Bonino
,
Giornalista di Technopolis e ICTBusiness.it,
Indigo Communication

Questo mese abbiamo fatto colazione con…
Stefano Brandinali, CDO & Group CIO, Prysmian

Il mondo industriale sta attraversando una fase di profonda trasformazione e i dati sono al centro dei principali processi innovativi in corso. Non solo la gestione operativa delle aziende, ma anche gli stabilimenti produttivi stanno seguendo un’evoluzione guidata dalla tecnologia e costruita sull’individuazione di informazioni utili per migliorare numerosi aspetti dei processi industriali più importanti. Soprattutto, questo avviene in una logica sempre più integrata fra le funzioni operative e quelle IT, alla luce di una collaborazione e una compenetrazione di competenze resa quasi inevitabile dalla democratizzazione di molta tecnologia e dalla diffusione di strumenti capaci di portare alla luce e rielaborare in modo intelligente i dati più utili per migliorare tanto i processi produttivi quanto la supply chain.
Abbiamo esaminato le principali evoluzioni in corso in questo universo con Stefano Brandinali. CDO & Group CIO di Prysmian, realtà dal giovane brand ma dalla lunga tradizione, essendo nata nel 2005 dallo spin-off della divisione Cavi e Sistemi di Pirelli. 

 

Come state strutturando il vostro processo di trasformazione digitale e quanto sarà strettamente correlato a un diverso utilizzo dei dati? 

Credo che su un orizzonte di breve-medio termine assisteremo a una trasformazione radicale del ruolo dell’IT rispetto all’ultimo ventennio. Veniamo da una tradizione IT costruita tecnologicamente intorno all’ERP e alle sue evoluzioni ed estensioni, con un modello tipicamente basato sulle best practice e un’attenzione focalizzata sui processi. Ora ci stiamo orientando verso un modello di azienda intelligente, cognitiva, dove il vantaggio competitivo si costruisce sulla capacità di fornire o reperire le informazioni giuste in ogni momento per costruire nuovi standard di eccellenza (“next practice”). Questo significa saper aggregare e mettere in correlazione incredibili quantità di dati, che derivano dai package operanti negli oltre 100 stabilimenti che abbiamo nel mondo, ma anche in modo meno strutturato da altre fonti di informazione interne ed esterne. Il lavoro che stiamo impostando parte dall’analisi dai campi di applicazione, per capire cosa occorre ottenere e poi ricostruire a ritroso la linea dei processi e delle architetture che ci possono portare dove vogliamo arrivare. 

Come già sfruttate i dati e quali logiche evolutive state seguendo? 

Il primo livello tipico di utilizzo è classicamente quello del reporting, fattore da non trascurare in una realtà complessa come la nostra, perché crea un terreno comune di discussione; la correttezza dei dati è garantita dall’IT e dalla credibilità costruita nel tempo. Una seconda categoria è rappresentata dal mondo della Business Intelligence self-service, che si è sviluppata molto negli ultimi anni; presenta il vantaggio di produrre analisi più sofisticate e meno statiche, ma può generare frizioni sull’interpretazione dei dati stessi. Infine, l’introduzione dell’intelligenza artificiale consente di identificare correlazioni più articolate tra i dati disponibili, questo è il terreno che ora stiamo esplorando con maggiore interesse. 

Come la strategia IT sta guidando la trasformazione in corso? 

Innanzitutto, noi per primi dobbiamo imparare a ragionare sui dati e non solo sui processi. In questa fase, ci muoviamo partendo dai campi di applicazione, cercando di mantenere sempre un ruolo proattivo nei rapporti con le linee di business. Internamente, dovremo acquisire strumenti per strutturare la data governance e pensiamo anche di individuare forme di monetizzazione sugli insight che creeremo, attraverso servizi disponibili a terzi. 

Avete potuto misurare effetti specifici sull’utilizzo dei dati dopo il lockdown di inizio anno e la sua coda lunga tuttora in corso? 

In azienda coesistono abitudini e richieste differenti: ad esempio, molti manager lavorano in mobilità e fanno un utilizzo massivo delle funzionalità self-service presenti negli strumenti analitici, mentre altri ambiti aziendali sono più abituati a utilizzare i classici report. Il lockdown non ha cambiato eccessivamente questo scenario, abbiamo anzi assistito a una crescita dell’approccio “data-driven” per monitorare gli effetti della pandemia sulle diverse aree di business.Sicuramente lo smart working forzato ha creato una frattura evidente rispetto al passato e avrà possibili ripercussioni a tendere anche sul piano organizzativo.  

 

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