{"id":111387,"date":"2024-08-08T13:15:55","date_gmt":"2024-08-08T11:15:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/blog\/big-data-und-erp-worin-besteht-der-zusammenhang\/"},"modified":"2026-01-19T14:13:53","modified_gmt":"2026-01-19T13:13:53","slug":"big-data-e-erp-quale-connessione","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.applus-erp.de\/it\/conoscere\/tecnologia-erp\/blog-big-data-e-erp-quale-connessione\/","title":{"rendered":"Big data e ERP: come ottenere il massimo dai tuoi dati"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Secondo uno <a href=\"https:\/\/www.bitkom.org\/Presse\/Presseinformation\/Datenoekonomie-Deutschland-2024\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">studio di Bitkom Research<\/a>, il 60% delle aziende tedesche ha finora sfruttato poco o nulla il potenziale dei propri dati (a partire da giugno 2024). Un grosso errore, perch\u00e9 solo chi sa analizzare e utilizzare i dati raccolti rimarr\u00e0 competitivo.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La maggior parte delle aziende \u00e8 consapevole che un&#8217;elaborazione efficiente dei dati sar\u00e0 presto essenziale per la loro sopravvivenza. Tuttavia, molte di esse non sanno <strong>quali applicazioni<\/strong> possono <strong>utilizzare per<\/strong> sfruttare davvero l&#8217;enorme volume di dati non strutturati. Un sistema ERP non \u00e8 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.<br\/>In questo articolo ti sveliamo come puoi ancora ottenere <strong>un utilizzo ottimale dei tuoi dati<\/strong> con i big data e le soluzioni ERP.   <\/p>\n\t\t<div data-elementor-type=\"section\" data-elementor-id=\"113480\" class=\"elementor elementor-113480 elementor-23433\" wpc-filter-elementor-widget=\"1\" data-elementor-post-type=\"elementor_library\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f7ddec e-ecs-flex e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"7f7ddec\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;ecs_container_type&quot;:&quot;flex&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00fb37a elementor-grid-1 elementor-grid-tablet-2 elementor-grid-mobile-1 elementor-widget elementor-widget-loop-grid\" data-id=\"00fb37a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" 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variet\u00e0 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.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per poter generare valore dai volumi di dati raccolti, sono necessarie <strong>applicazioni specializzate per i Big Data<\/strong>. A differenza dei software di elaborazione dati tradizionali, queste applicazioni sono in grado di acquisire, elaborare e analizzare dati complessi in ambienti ad alta velocit\u00e0. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tuttavia, le applicazioni di big data non analizzano il flusso di dati risultante nei minimi dettagli. Al contrario, cercano <strong>schemi ed eventi evidenti<\/strong> per fornire informazioni rilevanti per le decisioni. In questo caso non \u00e8 decisiva la qualit\u00e0 dei singoli pacchetti di dati, ma piuttosto il quadro generale.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli strumenti dedicati ai big data sono quindi ideali per riconoscere regolarit\u00e0 o ripetizioni in grandi flussi di dati. Tuttavia, non possono collegare i dati a casi d&#8217;uso pratici e <strong>non possono<\/strong> <strong>fornire<\/strong> agli utenti <strong>informazioni dettagliate<\/strong>. L&#8217;interpretazione deve avvenire altrove, nel sistema ERP.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br\/><strong>Punti di forza e di debolezza degli strumenti per i big data in sintesi:<\/strong><\/h3>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Analizzare volumi di dati non strutturati molto grandi<\/li>\n\n\n\n<li>Ricerca di schemi e anomalie<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Nessuna valutazione dettagliata dei dati<\/li>\n\n\n\n<li>Nessuna interpretazione a valore aggiunto per l&#8217;utente<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Cosa possono fare e cosa non possono fare i sistemi ERP?<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il sistema ERP costituisce da decenni la spina dorsale centrale dei dati di un&#8217;azienda. Le informazioni provenienti da diverse aree aziendali convergono nel software e sono <strong>disponibili in un database centrale<\/strong>. Con un sistema ERP, le aziende possono quindi non solo controllare tutti i processi aziendali. Inoltre, consente di elaborare i dati di tutta l&#8217;azienda in una visione centralizzata.   <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema ERP intelligente consente di <strong>qualificare i dati<\/strong> e di trarre conclusioni tempestive da grandi serie di dati. Ci\u00f2 \u00e8 possibile grazie all&#8217;automazione, alle analisi in tempo reale e all&#8217;apprendimento automatico, tra le altre cose. Sulla base di analisi dettagliate dei dati, il software pu\u00f2 essere utilizzato per creare <strong>report aziendali informativi<\/strong> per i team leader, i manager e i responsabili delle decisioni.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tuttavia, l&#8217;utilizzo del solo software ERP come strumento per i big data non \u00e8 un&#8217;opzione. I sistemi ERP sono progettati per gestire solo una quantit\u00e0 limitata di <g id=\"gid_0\">dati di alta qualit\u00e0<\/g>. Il monitoraggio e l&#8217;analisi in tempo reale di flussi di dati estremamente ampi, complessi e volatili non rientra tra i loro compiti tradizionali.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">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 quantit\u00e0 di dati nella loro attivit\u00e0 quotidiana, che a loro volta confluiscono nel software ERP. Tuttavia, per i due motivi seguenti, un sistema ERP <strong>non pu\u00f2 gestire da solo i big data<\/strong>:  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Limite di capacit\u00e0<\/strong><\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I big data non devono entrare nel sistema ERP senza filtri. Il software non \u00e8 in grado di generare una capacit\u00e0 sufficiente per volumi di dati cos\u00ec grandi. Prima o poi, le <g id=\"gid_0\">prestazioni del software ne risentono<\/g> e il sistema diventa sempre pi\u00f9 instabile a causa dei rallentamenti. I progetti di big data richiedono quindi strumenti molto pi\u00f9 potenti e dotati di un&#8217;adeguata potenza di calcolo.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Altri obiettivi<\/strong><\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema ERP ha un approccio diverso rispetto a un&#8217;applicazione di big data. Mentre i big data si basano principalmente sul riconoscimento dei modelli, una soluzione ERP trasforma i dati aziendali <strong>in <\/strong> cifre chiave significative per gli utenti. <a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/projektmanagement\/blog-erfolg-erp-projekt\/\"><strong>cifre chiave significative<\/strong><\/a>. Per fare ci\u00f2, l&#8217;ERP utilizza algoritmi che analizzano i dati in modo qualitativo. L&#8217;utilizzo degli stessi algoritmi nel contesto dei big data richiederebbe un&#8217;estrema potenza di calcolo.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br\/><strong>Punti di forza e di debolezza dei sistemi ERP in sintesi:<\/strong><\/h3>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Archiviazione ed elaborazione centralizzata dei dati aziendali<\/li>\n\n\n\n<li>Qualificazione e interpretazione dei dati<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Capacit\u00e0 insufficiente per volumi di dati estremamente grandi<\/li>\n\n\n\n<li>Non \u00e8 possibile un&#8217;analisi di massa di dati non strutturati e non filtrati.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Big data e ERP: \u00e8 la combinazione che fa la differenza<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">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&#8217;utilizzo dei dati, in genere si utilizza <strong>una combinazione di diversi sistemi software<\/strong>. Questi sistemi scambiano solo informazioni rilevanti per il processo e svolgono compiti diversi.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">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 \u00e8 limitato, ma mirato. Anche se un sistema ERP non \u00e8 in grado di analizzare da solo grandi raccolte di dati, \u00e8 <strong>comunque estremamente utile per le valutazioni dei big data<\/strong>:  <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Il sistema ERP si occupa dell&#8217;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. <br\/><\/li>\n\n\n\n<li>Pu\u00f2 contestualizzare i dati anagrafici esistenti con i dati dell&#8217;analisi e quindi trarre conclusioni che attivano reazioni automatiche.<br\/><\/li>\n\n\n\n<li>\u00c8 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 pu\u00f2 avvisarti. <\/li>\n<\/ul>\n\n<figure data-wp-context=\"{&quot;imageId&quot;:&quot;6ade653d410f2&quot;}\" data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6ade653d410f2\" class=\"wp-block-image size-large wp-lightbox-container\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"334\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-1024x334.png\" alt=\"Big data e ERP\" class=\"wp-image-79468\" srcset=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-1024x334.png 1024w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-300x98.png 300w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-768x251.png 768w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-1536x501.png 1536w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-18x6.png 18w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg.png 1689w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button\n\t\t\tclass=\"lightbox-trigger\"\n\t\t\ttype=\"button\"\n\t\t\taria-haspopup=\"dialog\"\n\t\t\tdata-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\"\n\t\t\tdata-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\"\n\t\t\tdata-wp-on--click=\"actions.showLightbox\"\n\t\t\tdata-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\"\n\t\t\tdata-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\"\n\t\t>\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewBox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\" \/>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><br\/><strong>E come si manifesta nella pratica?<\/strong><strong><br\/><\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prendiamo l&#8217;Internet delle cose (IoT): con ogni macchina, ogni componente e ogni sensore, sempre pi\u00f9 dati vengono aggiunti alle organizzazioni di produzione automatizzate, finch\u00e9 alla fine nessuno riesce a gestire la marea di informazioni e l&#8217;enorme quantit\u00e0 di dati non viene analizzata.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La soluzione ERP del futuro ha un compito che un&#8217;architettura IoT da sola non pu\u00f2 svolgere: Si trasformer\u00e0 da un modulo di controllo a un hub di dati che consentir\u00e0 ai responsabili delle decisioni di <strong>controllare e analizzare l&#8217;area di produzione <\/strong>. In questo contesto, \u00e8 importante che il software ERP non riceva dati grezzi, ma solo informazioni che richiedono una reazione o un&#8217;interpretazione. <\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\"><p><q>Mentre i big data riguardano principalmente il riconoscimento dei modelli, una soluzione ERP trasforma i dati aziendali in cifre chiave significative per gli utenti.<\/q><\/p><\/blockquote>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Un esempio concreto tratto dalla produzione illustra l&#8217;interazione:<\/strong><strong><br\/><\/strong><\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Immaginiamo che un&#8217;azienda abbia un grande parco macchine. Le macchine sono dotate di migliaia di sensori che trasmettono costantemente dati ambientali e di funzionamento.   <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli strumenti di analisi pura sono in grado di analizzare il flusso di dati risultante e di scansionarlo alla ricerca di modelli che <a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/erp-technologie\/blog-7-moeglichkeiten-wie-sie-mit-erp-daten-predictive-maintenance-unterstuetzen-koennen\/\">indichino guasti imminenti<\/a>. Tuttavia, anche in caso di errore, il software conosce solo l&#8217;ID della macchina colpita e il modello di guasto. Tuttavia, questo non \u00e8 di grande aiuto per i dipendenti responsabili.  <strong>Hai bisogno di informazioni aggiuntive come<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Designazione e tipo di macchina<\/li>\n\n\n\n<li>Posizione<\/li>\n\n\n\n<li>Programma di manutenzione<\/li>\n\n\n\n<li>Tecnici di assistenza disponibili<\/li>\n\n\n\n<li>Ordini di produzione interessati<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In altre parole, finch\u00e9 gli eventi nel flusso di dati non sono collegati ai dati anagrafici o dell&#8217;ordine, non \u00e8 possibile determinare una risposta appropriata.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00c8 qui che entra in gioco la soluzione ERP:<\/strong> <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">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, \u00e8 compito del sistema ERP fornire ai dipendenti responsabili <strong>tutte le ulteriori informazioni<\/strong>, ad esempio <br\/><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Di che tipo di macchina si tratta?<\/li>\n\n\n\n<li>Dove si trova la macchina A?<\/li>\n\n\n\n<li>Quali tecnici dell&#8217;assistenza sono responsabili della macchina A?<\/li>\n\n\n\n<li>Quali sono le misure necessarie per prevenire ulteriori problemi?<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Solo quando saranno disponibili queste informazioni dettagliate, i responsabili potranno avviare ulteriori misure.<br\/><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Conclusione: i sistemi ERP continueranno a creare valore aggiunto in futuro<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le soluzioni ERP non possono pi\u00f9 sfruttare tutti i loro punti di forza nei progetti di big data. Tuttavia, stanno assumendo sempre pi\u00f9 un ruolo diverso all&#8217;interno delle aziende, allontanandosi dall&#8217;hub centrale dei dati per passare <strong>alla cabina di regia delle informazioni<\/strong>. Riducono l&#8217;enorme complessit\u00e0 degli ambienti di produzione completamente automatizzati a un livello comprensibile, arricchiscono le analisi dei big data con le informazioni contestuali necessarie e concentrano l&#8217;attenzione dei tuoi dipendenti sull&#8217;essenziale.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nell&#8217;era della digitalizzazione, un moderno sistema ERP \u00e8 la chiave per una maggiore efficienza e redditivit\u00e0. Ti aiuta a prendere le decisioni giuste, a ottimizzare in modo sostenibile la creazione di valore e a <strong>ottenere il necessario vantaggio competitivo<\/strong>. In questo modo, potrai estendere continuamente il tuo vantaggio sulla concorrenza e rimanere in forma per il futuro.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nel contesto dei big data, i sistemi ERP non<br \/>\nservono pi\u00f9 come hub centrale dei dati. 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