La sfida per le industrie, sarà cogliere pienamente e rapidamente i cambiamenti strutturali che il mercato richiede. Di fronte alla sfida della digitalizzazione, tutti i comparti industriali sono coinvolti nel processo di innovazione auspicato. Le aziende quindi, dovrebbero possedere specifiche capacità tecnico-informatiche.

Il  panorama industriale attuale, mira sempre più all’integrazione dei sistemi aziendali e allo scambio costante di informazioni per rendere flessibile e dinamico il processo produttivo.

Una delle aree che offre molti vantaggi ma pone anche importanti sfide per le aziende che decidono di innovare il processo produttivo, è l’analisi dati comunemente conosciuta come Big data Analytics, settore armonico se si pensa ai diversi mercati industriali in cui è diventato di fondamentale utilizzo.

 Tutte le aziende che decideranno di analizzare i dati, dovranno necessariamente possedere competenze interne in termini di mezzi e soprattutto persone che abbiano la formazione adatta per poter utilizzare al meglio le informazioni che questi potenti strumenti dell’industria 4.0, sono in grado di offrire.

Big data Analytics: l’estensione trasversale nei diversi mercati industriali

Molto spesso, la parola Big data Analytics, viene associata al termine cloud. Quando si parla di cloud, si fa riferimento ad un insieme di tecnologie capaci di compiere azioni quali:

• Archiviazione di dati;
• Elaborazione dei dati;
• Trasmissione dei dati;

Uno degli elementi che non deve essere trascurato nell’implementazione di questa tecnologia abilitante l’industria 4.0, è sicuramente l’insieme di applicativi e software utili all’ottenimento di informazioni fondamentali all’analisi dei processi e al controllo dell’intero processo produttivo aziendale.

Oggi, le aziende industriali, fanno sempre più riferimento al cloud soprattutto quando decidono di utilizzare l’informazione come elemento distintivo capace di generare vantaggio competitivo e non solo. Diverse aziende già praticanti della tecnologia Big data analytics, conferma di utilizzare alcuni servizi cloud per l’analisi dei dati.

Il cambiamento in senso cloud per l’ambito Analytics c’è, ma sembra più lento del previsto e i motivi andrebbero ricercati nei limiti derivanti dallo spostamento dei dati utili alle analisi dall’ interno verso l’esterno e quindi verso il cloud.  Infondo si sa, la tematica inerente la condivisione dei dati sensibili, produce ancora molta insicurezza e diffidenza nella maggior parte degli individui che operano all’interno di questo nuovo scenario industriale.

Big Data Analytics: un’analisi avanzata

Tutto parte dai dati. Macchinari, oggetti e persone, per poter operare simultaneamente, necessitano di scambiare informazioni in tempo reale. Tali informazioni, avranno lo scopo di mettere in comunicazione i processi di lavorazione cosi da renderli fluidi e dinamici. La grandissima mole di dati che questi soggetti generano durante le diverse fasi del processo produttivo, hanno caratteristiche complesse e variabili che necessitano sicuramente di un’importante organizzazione e raggruppamento per dare origine all’ormai celebre tecnologia Big Data.

Quello che diventa utile quanto fondamentale se si decide di integrare questa tecnologia all’interno del proprio processo produttivo, è la trasformazione dei dati in informazione.  Grazie all’utilizzo di opportuni filtri e analisi, i dati raccolti, entrano in relazione con il processo produttivo dando vita alla tecnologia che prende il nome di big data analytics.

Quest’analisi delle informazioni ha come scopo principale, l’estrapolazione di informazioni più peculiari, rispetto a quelle che si sarebbero potute ottenere dalle sole serie di dati raccolti da singoli dispositivi.

Un connubio quindi tra sistemi iot che raccolgono dati da oggetti aziendali e informazioni complesse come quelle derivanti dai motori di ricerca, per dar vita al celebre big data analytics come nuova tecnologia abilitante l’industria 4.0.

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