In sintesi
Senza la combinazione di tecnologie Big Data e di un moderno sistema ERP, grandi quantità di dati rimangono inutilizzate. Gli strumenti per i big data sono in grado di riconoscere gli schemi in enormi flussi di dati non strutturati, ma non forniscono informazioni dettagliate utilizzabili dagli utenti. Un sistema ERP, invece, centralizza i processi aziendali, valuta i dati strutturati e li colloca in un contesto specifico, ma non è progettato per l’intero volume di dati grezzi. Solo la collaborazione mirata di entrambe le tecnologie permette di gestire l’ondata di dati, generare cifre chiave trasparenti e controllare in modo proattivo i processi di lavoro.
Secondo uno studio di Bitkom Research, il 60% delle aziende tedesche ha finora sfruttato poco o nulla il potenziale dei propri dati (a partire da giugno 2024). Un grosso errore, perché solo chi sa analizzare e utilizzare i dati raccolti rimarrà competitivo.
La maggior parte delle aziende è consapevole che un’elaborazione efficiente dei dati sarà presto essenziale per la loro sopravvivenza. Tuttavia, molte di esse non sanno quali applicazioni possono utilizzare per sfruttare davvero l’enorme volume di dati non strutturati. Un sistema ERP non è certo progettato per gestire grandi volumi di dati grezzi. E anche con un potente strumento per i big data, non ci sono grandi successi da celebrare.
In questo articolo ti sveliamo come puoi ancora ottenere un utilizzo ottimale dei tuoi dati con i big data e le soluzioni ERP.
Cosa possono fare e cosa non possono fare gli strumenti per i big data?
I big data sono un’enorme quantità di dati grezzi, semi-strutturati o non strutturati, che vengono generati in grande varietà e ad un ritmo rapido. La semplice raccolta e archiviazione di questi enormi set di dati non aggiunge valore alle aziende. Al contrario: rallenta i processi, richiede tempo prezioso e costa denaro.
Per poter generare valore dai volumi di dati raccolti, sono necessarie applicazioni specializzate per i Big Data. A differenza dei software di elaborazione dati tradizionali, queste applicazioni sono in grado di acquisire, elaborare e analizzare dati complessi in ambienti ad alta velocità.
Tuttavia, le applicazioni di big data non analizzano il flusso di dati risultante nei minimi dettagli. Al contrario, cercano schemi ed eventi evidenti per fornire informazioni rilevanti per le decisioni. In questo caso non è decisiva la qualità dei singoli pacchetti di dati, ma piuttosto il quadro generale.
Gli strumenti dedicati ai big data sono quindi ideali per riconoscere regolarità o ripetizioni in grandi flussi di dati. Tuttavia, non possono collegare i dati a casi d’uso pratici e non possono fornire agli utenti informazioni dettagliate. L’interpretazione deve avvenire altrove, nel sistema ERP.
Punti di forza e di debolezza degli strumenti per i big data in sintesi:
- Analizzare volumi di dati non strutturati molto grandi
- Ricerca di schemi e anomalie
- Nessuna valutazione dettagliata dei dati
- Nessuna interpretazione a valore aggiunto per l’utente
Cosa possono fare e cosa non possono fare i sistemi ERP?
Il sistema ERP costituisce da decenni la spina dorsale centrale dei dati di un’azienda. Le informazioni provenienti da diverse aree aziendali convergono nel software e sono disponibili in un database centrale. Con un sistema ERP, le aziende possono quindi non solo controllare tutti i processi aziendali. Inoltre, consente di elaborare i dati di tutta l’azienda in una visione centralizzata.
Un sistema ERP intelligente consente di qualificare i dati e di trarre conclusioni tempestive da grandi serie di dati. Ciò è possibile grazie all’automazione, alle analisi in tempo reale e all’apprendimento automatico, tra le altre cose. Sulla base di analisi dettagliate dei dati, il software può essere utilizzato per creare report aziendali informativi per i team leader, i manager e i responsabili delle decisioni.
Tuttavia, l’utilizzo del solo software ERP come strumento per i big data non è un’opzione. I sistemi ERP sono progettati per gestire solo una quantità limitata di
In linea di principio, molti sistemi ERP sono anche in grado di elaborare e analizzare grandi volumi di dati non strutturati. Dopotutto, soprattutto le grandi aziende producono notevoli quantità di dati nella loro attività quotidiana, che a loro volta confluiscono nel software ERP. Tuttavia, per i due motivi seguenti, un sistema ERP non può gestire da solo i big data:
Limite di capacità
I big data non devono entrare nel sistema ERP senza filtri. Il software non è in grado di generare una capacità sufficiente per volumi di dati così grandi. Prima o poi, le
Altri obiettivi
Un sistema ERP ha un approccio diverso rispetto a un’applicazione di big data. Mentre i big data si basano principalmente sul riconoscimento dei modelli, una soluzione ERP trasforma i dati aziendali in cifre chiave significative per gli utenti. cifre chiave significative. Per fare ciò, l’ERP utilizza algoritmi che analizzano i dati in modo qualitativo. L’utilizzo degli stessi algoritmi nel contesto dei big data richiederebbe un’estrema potenza di calcolo.
Punti di forza e di debolezza dei sistemi ERP in sintesi:
- Archiviazione ed elaborazione centralizzata dei dati aziendali
- Qualificazione e interpretazione dei dati
- Capacità insufficiente per volumi di dati estremamente grandi
- Non è possibile un’analisi di massa di dati non strutturati e non filtrati.
Big data e ERP: è la combinazione che fa la differenza
Sia gli strumenti per i big data che i sistemi ERP hanno punti di forza e di debolezza negli scenari dei big data. Per ottenere il massimo dall’utilizzo dei dati, in genere si utilizza una combinazione di diversi sistemi software. Questi sistemi scambiano solo informazioni rilevanti per il processo e svolgono compiti diversi.
Mentre uno strumento per i big data si occupa di monitorare e analizzare il flusso di dati, un sistema ERP inserisce le informazioni in un contesto pratico. Lo scambio di dati è limitato, ma mirato. Anche se un sistema ERP non è in grado di analizzare da solo grandi raccolte di dati, è comunque estremamente utile per le valutazioni dei big data:
- Il sistema ERP si occupa dell’interpretazione dei dati e fornisce quindi un valore aggiunto essenziale. Incanalando i dati di analisi estratti nella giusta direzione, puoi collegare le tue scoperte direttamente alla pratica e implementarle di conseguenza.
- Può contestualizzare i dati anagrafici esistenti con i dati dell’analisi e quindi trarre conclusioni che attivano reazioni automatiche.
- È in grado di riconoscere i problemi in modo tempestivo e affidabile. Ad esempio, se i dati di monitoraggio delle tue macchine si discostano dalla norma, il tuo sistema ERP può avvisarti.
E come si manifesta nella pratica?
Prendiamo l’Internet delle cose (IoT): con ogni macchina, ogni componente e ogni sensore, sempre più dati vengono aggiunti alle organizzazioni di produzione automatizzate, finché alla fine nessuno riesce a gestire la marea di informazioni e l’enorme quantità di dati non viene analizzata.
La soluzione ERP del futuro ha un compito che un’architettura IoT da sola non può svolgere: Si trasformerà da un modulo di controllo a un hub di dati che consentirà ai responsabili delle decisioni di controllare e analizzare l’area di produzione . In questo contesto, è importante che il software ERP non riceva dati grezzi, ma solo informazioni che richiedono una reazione o un’interpretazione.
Mentre i big data riguardano principalmente il riconoscimento dei modelli, una soluzione ERP trasforma i dati aziendali in cifre chiave significative per gli utenti.
Un esempio concreto tratto dalla produzione illustra l’interazione:
Immaginiamo che un’azienda abbia un grande parco macchine. Le macchine sono dotate di migliaia di sensori che trasmettono costantemente dati ambientali e di funzionamento.
Gli strumenti di analisi pura sono in grado di analizzare il flusso di dati risultante e di scansionarlo alla ricerca di modelli che indichino guasti imminenti. Tuttavia, anche in caso di errore, il software conosce solo l’ID della macchina colpita e il modello di guasto. Tuttavia, questo non è di grande aiuto per i dipendenti responsabili. Hai bisogno di informazioni aggiuntive come
- Designazione e tipo di macchina
- Posizione
- Programma di manutenzione
- Tecnici di assistenza disponibili
- Ordini di produzione interessati
In altre parole, finché gli eventi nel flusso di dati non sono collegati ai dati anagrafici o dell’ordine, non è possibile determinare una risposta appropriata.
È qui che entra in gioco la soluzione ERP:
Non riceve tutti i dati di misurazione del sensore di temperatura della macchina A. Riceve un avviso solo se la temperatura, insieme agli altri dati del sensore, si discosta in modo significativo dallo schema mostrato da macchine identiche in condizioni normali. In questo caso, è compito del sistema ERP fornire ai dipendenti responsabili tutte le ulteriori informazioni, ad esempio
- Di che tipo di macchina si tratta?
- Dove si trova la macchina A?
- Quali tecnici dell’assistenza sono responsabili della macchina A?
- Quali sono le misure necessarie per prevenire ulteriori problemi?
Solo quando saranno disponibili queste informazioni dettagliate, i responsabili potranno avviare ulteriori misure.
Conclusione: i sistemi ERP continueranno a creare valore aggiunto in futuro
Le soluzioni ERP non possono più sfruttare tutti i loro punti di forza nei progetti di big data. Tuttavia, stanno assumendo sempre più un ruolo diverso all’interno delle aziende, allontanandosi dall’hub centrale dei dati per passare alla cabina di regia delle informazioni. Riducono l’enorme complessità degli ambienti di produzione completamente automatizzati a un livello comprensibile, arricchiscono le analisi dei big data con le informazioni contestuali necessarie e concentrano l’attenzione dei tuoi dipendenti sull’essenziale.
Nell’era della digitalizzazione, un moderno sistema ERP è la chiave per una maggiore efficienza e redditività. Ti aiuta a prendere le decisioni giuste, a ottimizzare in modo sostenibile la creazione di valore e a ottenere il necessario vantaggio competitivo. In questo modo, potrai estendere continuamente il tuo vantaggio sulla concorrenza e rimanere in forma per il futuro.
