Microsoft Azure: dalla raccolta dei dati all’analisi per prendere decisioni intelligenti

Dati fantastici e dove trovarli (ma soprattutto cosa farsene).

Fra i meriti del mondo moderno, per quanto pochi a detta di qualcuno, senza alcun dubbio c’è quello di aver realizzato il sogno di un uomo vissuto a cavallo fra il 1500 e il 1600: Galileo Galiei. Il grande fisico, infatti, ha lasciato al mondo grandi scoperte e grandi intuizioni ma anche piccoli pensieri fra cui “misura ciò che è misurabile e rendi misurabile ciò che non lo è”.

Se fino a poco tempo fa eseguire delle misurazioni costituiva un grosso problema, che per essere risolto necessitava di progettare e realizzare complessi impianti e infrastrutture, oggi ci troviamo in uno scenario completamente opposto; la sovrabbondanza di dispositivi connessi a reti sempre più presenti e performanti, infatti, genera una sovrabbondanza di dati.

Ci troviamo, inoltre, in una situazione in cui non abbiamo più dati concentrati ai punti di misurazione, come poteva avvenire in un impianto industriale lungo una linea, ma abbiamo dati diffusi facilmente integrabili (complice anche un’evoluzione significativa nella sensoristica e sistemi di prototipazione rapida) e diffusi.

Le reti e quindi la presenza del cloud hanno anche amplificato esponenzialmente la potenza di calcolo a disposizione, che non è più legata alla propria infrastruttura ma può basarsi su servizi appositamente concepiti, attivabili all’occorrenza senza dover programmare un investimento infrastrutturale e la sua manutenzione e aggiornamento.

Non sappiamo esattamente cosa avrebbe fatto Galileo con tutto questo a disposizione, sapendo la sua propensione a dialogare sui massimi sistemi è probabile che non avrebbe investito molto tempo a cercare metodi per spingere le persone a fare micro-transazioni su “Pokemon go”, tuttavia molti si pongono questo interrogativo: cosa ci faccio con questi dati? In che modo possono tornarmi utili?

Rispondere a queste domande è molto complesso e gli scenari sono talmente vari da non permettere una risposta univoca quindi non ci avventureremo in questa landa desolata, ci sono anche spinte e motivazioni derivanti dalla propria visione del mondo, dal proprio mercato, modelli di vendita e modelli aziendali; ma proveremo a tracciare una linea per indicare un percorso per chiunque voglia avventurarsi, qualunque sia la motivazione che vi spinge a farlo.

Che si voglia aumentare la produzione individuando le inefficienze, abbattere gli sprechi per salvare il pianeta o capire se il cliente all’interno del vostro negozio sia soddisfatto o meno, è necessario passare da punti obbligati: raccolta dei dati, lo spostamento, l’elaborazione, la visualizzazione dei risultati e le azioni.

Tutti i gestori di servizi cloud mettono a disposizione una suite di prodotti e servizi per la gestione del dato e Microsoft non fa accezione dotando Microsoft Azure di un portafoglio molto vario che ci permette di gestire ogni punto obbligato del percorso, dal sensore al nostro obiettivo:

Ognuno di questi servizi e le loro potenzialità richiederebbero un approfondimento , quindi rimanderemo i dettagli ai prossimi articoli per restare qui nell’ambito generale.

Quindi diciamo che sfruttando le soluzioni presenti su Microsoft Azure abbiamo incamerato e strutturato tutta una serie d’informazioni che provengono da fondi differenti: sensori (dati temperature, pressioni, vibrazioni, luminosità, movimenti, accelerazioni), telecamere (distribuzione nello spazio, parametri biometrici, lettura di informazioni), sistemi gestionali (fatture, vendite, allocazione di risorse, presenze, stoccaggi di magazzino), device (monitoraggi attività social, informazioni da diverse app) per ottenere le informazioni di cui si aveva bisogno, le quali possono riguardare qualsiasi cosa, è impossibile indicarle tutte in maniera esaustiva ma  elenco qui quelle più frequenti o comuni:

• Clusterizzazione dei clienti utilizzando dati di acquisto e biometrie
• Analisi dei comportamenti dei clienti
• Previsioni approvvigionamento dei magazzini
• Analisi dei fattori che influenzano i comportamenti della clientela in negozio
• Manutenzione predittiva
• Suggerimenti personalizzati per l’acquisto
• Controllo qualità
• Efficienza del personale
• Efficienza dei sistemi
• Campagne promozionali personalizzate
• Automazione del customer service
• Automazione dei flussi di back office
• Individuazione di perdite e abbattimento degli sprechi.

Forse la parte in cui Galileo chiedeva di “rendere misurabile ciò che non lo è” lascia ancora grossi spazi per l’immaginazione e per cercare soluzioni nuove a problemi non sempre nuovi, ma che alcuni settori si portano dietro da tantissimo tempo; certamente con il miglioramento di tecnologie della miniaturizzazione dei componenti, delle batterie e le reti le soluzioni praticabili continueranno ad aumentare; tuttavia già oggi la mole di dati a disposizione è enorme e l’utilizzo che se ne fa non sempre adeguato.

È sempre un ottimo momento per iniziare a migliorare alcuni processi ma oggi si possono avere molti dati a sostegno delle analisi necessarie o per prendere delle decisioni che in un momento storico particolare come questo sono quanto mai critiche.