Raccogliere dati e informazioni è una pratica sempre più comune e la cui utilità è riconosciuta. Nel campo manifatturiero, a Industria 4.0 va riconosciuto il merito di aver portato la discussione sul tavolo, anche nei settori meno propensi all’innovazione. Ora che le aziende stanno raggiungendo un livello di comprensione più profonda dei vantaggi, gli analytics iniziano a ricoprire un ruolo fondamentale, quando gestiti e utilizzati nel modo corretto. La Business Technology Platform di SAP apre la strada a una serie di interessanti opportunità, grazie all’integrazione nativa con diverse soluzioni per analisi e gestione. 

SAP Business Technology Platform, la piattaforma di integrazione ideale per la gestione dei dati 

Abbiamo accennato a come il settore manifatturiero italiano si trovi  in una fase di forte cambiamento. Attraverso il rinnovamento, riesce a essere il ancora oggi il settore trainante per l’economia italiana. Investire in ricerca e sviluppo, anche digitale, rimane una delle principali priorità, come dimostra il successo sempre crescente, in termini di fatturato e competizione, delle aziende che lo fanno nei confronti di quelle che scelgono un approccio più tradizionale. La Business Technology Platform di SAP costituisce il fondamento tecnologico su cui appoggiare sia le applicazioni SAP sia quelle di terze parti, anche in termini di analytics e business intelligence. La BTP, che in qualche modo svolge il compito di interfaccia tecnologica fra i livelli di raccolta e ingestione dei dati e quelli di elaborazione e analisi, è presente anche in RISE With SAP. La BTP rende possibile l’uso di strumenti avanzati quali, per esempio, i Predictive analytics, attraverso una corretta implementazione.

Le caratteristiche fondamentali di SAP BTP

Come suggerisce il nome, SAP BTP si propone come una piattaforma unificata  in cui convergono gestione dei dati, analisi, automazione e strumenti più evoluti come quelli basati sull’intelligenza artificiale. L’integrazione è uno dei principi fondamentali, così come la capacità di rendere i dati in tempo reale per la visualizzazione e l’analisi. Anche se la BTP offre molte opportunità in più, fra le quali quelle legate allo sviluppo semplificato di applicazioni aziendali, ma in questo contesto vedremo principalmente le soluzioni collegate alla BTP per massimizzare il valore dei dati.

business technology platform
  • SAP Analytics Cloud offre una vasta scelta di strumenti per l’analisi: augmented analytics, business intelligence e analisi predittiva, per esempio. Come in tutti gli strumenti per la gestione dei dati di SAP, una forte rilevanza viene data alla contestualizzazione dei dati stessi e alla possibilità di combinare analisi e pianificazione. Ricordiamo, infatti, che uno dei temi più rilevanti oggi è la possibilità di utilizzare i dati a vantaggio delle decisioni aziendali, anche in tempo reale. La possibilità di personalizzare gli insight ed effettuare analisi approfondite costituisce un importante valore aggiunto. 
  • SAP Data Warehouse Cloud: soluzione multicloud per immagazzinare e conservare i dati, è fortemente orientata alla semantica e alla gestione contestualizzata dei dati. L’accesso semantico e la possibilità di modellare i dati conservando il contesto costituiscono il fondamento ideale per la realizzazione di analytics e insight di livello avanzato. Dal punto di vista tecnico, permette sia la condivisione avanzata dei dati all’interno dell’ecosistema, sia la possibilità di utilizzare una struttura multicloud basata su servizi di terze parti. 

Gestione completa dei dati

Se gli strumenti per l’analisi dei dati costituiscono una parte importante dell’esperienza di SAP BTP, è necessario ricordare che per una valorizzazione corretta ed efficace sono importanti anche i livelli più bassi, a partire dal database. Volendo utilizzare l’intero “stack” presente all’interno della Business Technology Platform, le aziende potranno avvantaggiarsi di SAP HANA Cloud come base dati vera e propria e SAP Data Intelligence e SAP Master Data Governance per la gestione e la raccolta dei dati stessi. In questo modo sarà possibile, fra l’altro realizzare sistemi di analytics avanzati con un time to market considerevolmente più agile rispetto alle soluzioni tradizionali, soprattutto se on premises. 

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