L’intelligenza dei dati fa crescere il business e crea lavoro

Quella dei data analytics continua a essere un’area tecnologica in forte crescita e attuale, anche grazie alle capacità sempre in evoluzione dell’intelligenza artificiale. Ne è testimonianza il percorso di Sdg Group: la filiale italiana dell’azienda (il cui acronimo sta per Strategy, Decision, Governance) sta crescendo in fatturato e “teste”, avendo avviato l’anno scorso una campagna di assunzioni tesa a guadagnare nuove competenze e, quindi, ad assecondare la crescente domanda di soluzioni di data analytics per le imprese. Nel corso del 2021 la filiale ha accolto duecento nuovi ingressi a cui ne sono seguiti altri 130 quest’anno: si tratta in prevalenza, per circa il 70%, di figure esperte che lavoreranno in ambito di data visualization, data management e corporate performance management. La campagna di assunzioni non è terminata, bensì prevede l’ulteriore ricerca di una settantina di profili Stem, e inoltre la società sta progettando l’apertura di un ufficio in Calabria per affiancare le sue sedi principali di Milano, Roma, Verona e Firenze.

“Vorremmo crescere ancora di più ma fatichiamo a trovare i profili che cerchiamo”, spiega Luca Quagini, amministratore delegato di Sdg Group in Italia. “Solitamente le persone che assumiamo provengono da corsi di ingegneria informatica, economia con orientamento all’analisi dei  dati, statistica e data science: figure che hanno una competenza informatica ma centrata sul mondo aziendale, o viceversa una formazione economica e manageriale ma con un orientamento alla data analytics. Insomma, cerchiamo dei tecnologi appassionati di modelli di business o degli economisti impallinati di tecnologia. Entrambe le componenti sono importanti per poter tradurre una tecnologia in una soluzione da proporre a un cliente”.

Le competenze sono un valore particolarmente importante per Sdg Group, considerando che la società si occupa soprattutto di consulenza e personalizzazione dei progetti, rivolgendosi prevalentemente a un target di aziende medie e grandi e lavorando insieme a diversi grandi fornitori (come Microsoft, Aws, Google, Sap, Oracle, Cloudera e Snoflake, per citare i principali). 

Notoriamente, quello delle competenze è un leitmotiv ricorrente nei discorsi delle aziende che operano in campo Ict, ma in questo caso i fatti supportano le dichiarazioni: Sdg prevede per i nuovi collaboratori un centinaio di ore di formazione solamente nella fase di onboarding e prosegue riservando a questa attività il 15% del tempo di lavoro del primo anno dopo l’assunzione e il 10% del tempo del secondo anno. Inoltre l’azienda rivolge questa attività anche all’esterno, partecipando ai comitati di indirizzo di alcuni corsi di laurea (per esempio per l’Università di Verona e la Statale di Milano) e avendo collaborato ai corsi di laurea e master di diversi atenei (l’Università di Firenze, il Politecnico di Milano, l’Università di Verona e Padova, la sede di Bergamo dell’Università Cattolica).

“Ultimamente molti nostri nuovi consulenti provengono da università del Sud Italia oppure sono originari del Meridione, pur avendo studiato altrove”, ha spiegato Quagini. Dall’inclusivutà territoriale a quella di genere, l’amministratore delegato non si nasconde dietro a un dito: “In Sdg le donne sono circa il 30% dei consulenti, e questa che sembrerebbe una percentuale non altissima indica in realtà un cambiamento, perché fino a qualche anno fa la consulenza nell’Ict sembrava dover essere solo un affare per uomini. Oggi la componente sta crescendo e al nostro interno, anche tra i ruoli manageriali, dove forse è anche superiore alla presenza degli uomini. Posso dire, anzi, che sono le più brave. Tuttavia per le donne è ancora difficile arrivare ai ruoli apicali, diventando partner di Sdg: conciliare le priorità della vita privata e della famiglia con le opportunità di carriera non è facile”.

Luca Quagini, amministratore delegato di Sdg Group Italia

Dalla salute all’ambiente, i tanti utilizzi degli analytics
Tra i progetti di successo realizzati da SdG Group spicca DocDot, un’applicazione mobile per il monitoraggio remoto dei pazienti affetti da Covid-19: sviluppata nel marzo del 2020, nel pieno dell’emergenza sanitaria, è stata progressivamente arricchita di funzionalità per poter misurare non solo i parametri vitali più rilevanti (saturazione dell’ossigeno nel sangue, frequenza respiratoria, frequenza cardiaca e variazione della stessa) ma anche per determinare, tramite algoritmi, la pressione sanguigna minima e massima e in futuro ulteriori fattori (emoglobina, tasso alcolemico e glicemia).

L’analisi dei dati è anche preziosa in un ambito assai complesso e oggi giustamente molto attuale, come quello della tutela ambientale. In questo campo Sdg Group ha recentemente annunciato One Global Solution for Sustainability, soluzione sviluppata in collaborazione con  Green Diamond (società di Washington specializzata proprio in intelligence per la sostenibilità) e con Alten Group (consulenza su tecnologie ingegneristiche e Ict). L’obiettivo è quello di aiutare le aziende nel proprio percorso di transizione ecologica attraverso un “approccio integrato” e senza la necessità di doversi rivolgere ad altri interlocutori.

Nell’ambito delle tecnologie amiche dell’ambiente, un progetto di Sdg Group recente è quello sviluppato per Aqualia, la quarta società di gestione dell'acqua in Europa e la nona al mondo in termini di popolazione servita (stando alla classifica stilata da Global Water Intelligence), ovvero quasi 30 milioni di persone in 17 Paesi. Per lei Sdg Group ha realizzato una soluzione di analisi dati e intelligenza predittiva in grado di evidenziare gli sprechi di acqua e le necessità di intervento lungo le reti idriche.

In una prima fase è stato impiegato un modello statistico flessibile (che tiene conto della stagionalità dei consumi, degli effetti delle festività e meteorologici e di altre variabili) per la previsione del flusso d’acqua; in un secondo momento è stato poi creato un sistema di allerta precoce che identifica i punti in cui l’acqua pulita viene persa nel sistema di distribuzione prima di giungere alla destinazione finale; nella terza fase i dati (topologia di rete e gravità degli allarmi) vengono usati per per accorgersi anzitempo dei problemi che potrebbero manifestarsi, e dunque intervenire preventivamente. Soluzioni di questo tipo evidenziano il ruolo cruciale degli analytics e dei modelli predittivi nella lotta agli sprechi di risorse naturali. E l’Italia ha certamente bisogno di questo tipo di tecnologie: secondo l’Istat, nel 2020 a causa di problemi sulle infrastrutture idriche sono andati persi 0,9 miliardi di metri cubi, pari al 36,2% dell’acqua immessa in rete.

L’intelligenza artificiale è un’opera complessa
“Oggi in numerosi settori il dato è oramai riconosciuto come un valore su cui investire”, ha commentato Quagini. “Cito per esempio il farmaceutico, il retail, il mondo della moda. In generale, si stanno muovendo più rapidamente i settori in cui non esistono freni di tipo organizzativo o culturale nei confronti di temi come la democratizzazione del dato, la sua distribuzione e la cloudizzazione dei sistemi. Nell’ambito del commercio, come sappiamo, la trasformazione digitale è stata avviata da tempo con l’e-commerce ma è negli ultimi anni che le aziende stanno accelerando sulla gestione del dato nel back-office, nell’ottimizzazione della logistica, nella pianificazione degli assortimenti, anche utilizzando modelli predittivi”.

Un altro cambiamento osservato da Sdg Group riguarda l’interesse delle aziende nei confronti dell’intelligenza artificiale. “Oggi non è più vista come il risultato di un progetto ma come un elemento che entra in tutte le fasi del progetto, nell’integrazione dei dati, nella loro selezione, nella predisposizione di report o di analisi di tipo predittivo”, ha spiegato Quagini. “Nell’economia di un progetto circa il 30% del tempo e delle risorse viene dedicato alla modellazione, mentre il restante 70% è un lavoro che riguarda la gestione dei dati, la loro architettura e la predisposizione delle condizioni necessarie affinché i dati possano essere raccolti e messi a disposizione del modello di analisi”.