L’analisi dei dati, specie in questo frangente pandemico, ha espresso tutte le sue potenzialità consentendo di estrarre informazioni utili dai dati raccolti in tempo reale, ed elaborati in relazione al raggiungimento di determinati obiettivi. Infatti i Big Data sono caratterizzati da 5V: il Volume, la Velocità di generazione e trasmissione, la Varietà , la Veridicità e quindi l’affidabilità, il Valore.
L’analisi dei big data, insomma, serve per ottimizzare i flussi e migliorarne il processo decisionale, rendendolo data-driven: serve quindi a monitorare i processi, gestire gli asset, prevenire problemi nell’erogazione dei servizi, affrontare l’imprevisto in tempo reale.
Nella gestione degli asset, il monitoraggio in tempo reale fornito dalla Big Data Analytics contribuisce a individuare su cosa investire e quando, a ridurre gli sprechi, a individuare nuove aree di opportunità, a contenere i costi e massimizzare i risultati.
Ma non solo: il big data analytics serve anche a migliorare la sicurezza degli impianti: ridurre i costi di infortuni, guasti, manutenzioni improvvise, furti di informazioni, quindi proteggere i flussi informativi e di comunicazione che permettono il funzionamento aziendale.
La Big Data Analytics realizza anche la manutenzione predittiva: grazie al monitoraggio in tempo reale dello stato delle attrezzature, è possibile intervenire prima che si verifichi il guasto o l’anomalia. Sistemi computerizzati di gestione della manutenzione monitorano gli ordini di lavoro, le giacenze di magazzino, le richieste di intervento, i fermi macchina, incrociando lo storico dei dati, individuando le relazioni e “prevedendo” cosa potrebbe guastarsi e quando.
Ma non è tutto. Grazie al Data Analytics anche la sostenibilità ambientale viene amplificata.
Infatti la Data Analytics viene usata per ridurre il consumo energetico e di risorse e monitorare lo stato di salute degli ecosistemi. Pensiamo al progetto BEEP – Big data in Environmental and occupational Epidemiology, finanziato dall’INAIL e coordinato dall’IRIB- Istituto per la Ricerca e l’Innovazione Biomedica del Consiglio Nazionale delle Ricerche. L’obiettivo è stato stimare gli effetti sanitari dell’inquinamento atmosferico, acustico e dei parametri meteorologici nella popolazione italiana attraverso la Big Data Analytics. I risultati hanno evidenziato che l’inquinamento e le temperature estreme hanno effetti a breve e lungo termine sulla salute, in particolare su bambini e anziani, sia nelle aree rurali che in quelle metropolitane.
Recentemente l’ENEA – l’Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile ha sperimentato il software STREET – Short-term TRaffic Evolution forEcasting Tool, che si basa sulla raccolta e l’elaborazione di dati geo-referenziati sugli spostamenti dei veicoli per regolare il traffico, minimizzando i consumi energetici e le emissioni di inquinanti.
Un altro strumento che utilizza la Data Analytics per la sostenibilità è l’identificazione delle impronte, il FIT – Footprint Identification Technique: le immagini delle impronte vengono analizzate da algoritmi che ne analizzano i dati contenuti per riconoscere l’esemplare e alcune sue caratteristiche utili a tracciarne la distribuzione e lo stato di salute.
