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    Sei qui:Home»News»Minsait: dati e analytics le leve per la crescita del settore energetico

    Minsait: dati e analytics le leve per la crescita del settore energetico

    By Redazione LineaEDP02/05/20223 Mins Read
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    L’approccio data-centric rappresenta la principale leva di crescita per il settore energetico italiano, secondo Minsait

    dati e analytics

    L’approccio data-centric rappresenta la principale leva di crescita per il settore energetico italiano, secondo Minsait. Data & Analytics sono particolarmente rilevanti nel caso delle aziende di questo settore, a causa della natura stessa del modello di business dell’energia, che non solo richiede alti livelli di efficienza e conformità normativa, ma anche la gestione dei loro utenti e clienti per garantire la fornitura costante e la loro soddisfazione.

    Secondo i dati di Minsait, queste soluzioni permettono di ottenere un aumento di oltre il 10% del tasso di conversione delle vendite e inoltre, attraverso l’applicazione dell’intelligenza artificiale, possono anche aumentare l’efficienza e l’efficacia dei processi aziendali del 30%, con conseguente miglioramento della soddisfazione del cliente, oltre a ottenere un risparmio di tempo fino al 50% nell’assegnazione delle risorse.

    “Negli ultimi anni, le aziende energetiche hanno notevolmente accelerato la loro trasformazione digitale, rendendo la tecnologia un fattore sempre più importante nella gestione e nel funzionamento del business. L’adozione di nuove tecnologie, e in particolare quelle relative alla gestione dei dati e all’intelligenza artificiale, ha un enorme potenziale in tutti i processi della catena del valore aziendale, sia sostenendo il processo decisionale basato sui milioni di dati generati ogni giorno sia generando risposte in tempo reale, con una capacità di analisi e risposta differenziale”, spiega Erminio Polito, direttore del mercato Energy & Utilities di Minsait in Italia.

    Le organizzazioni Data Driven, grazie al corretto utilizzo e governance dei Big Data e delle tecnologie di Intelligenza Artificiale, riescono a trasformare i dati nel principale asset della loro strategia di business, adattando i propri sistemi ai processi decisionali. In questo modo, sono in grado di sviluppare agilmente modelli di business differenzianti, a breve termine, attraverso un’ottimizzazione commerciale o operativa diretta, o a lungo termine, attraverso la conoscenza del cliente e delle sue infrastrutture. Nonostante questi vantaggi, c’è ancora molta strada da fare nella gestione del valore dei dati e del loro corretto sfruttamento attraverso gli analytics, secondo Minsait.

    I dati al centro del modello di business nel settore energetico

    Costruire una cultura data-driven supporta le aziende nella generazione di importanti benefici come: redditività (riduzione dei costi e consolidamento di schemi multi-business/multi-prodotto); velocità nel processo decisionale; generazione di un capitale basato su asset intangibili; agilità.

    Si tratta di un’evoluzione fondamentale per le aziende energetiche perché significa che possono utilizzare i dati per affrontare la complessità e il volume delle loro operazioni, che coinvolge elementi tecnici e ingegneristici (asset, linee e reti di connessione), elementi finanziari e amministrativi (processi interni) ed elementi di servizio al cliente (consumo, fatturazione, misurazione, ecc.).

    “In un momento in cui il settore energetico sta attraversando una trasformazione senza precedenti del modello di business, la gestione dei dati offre alle aziende la possibilità di analizzare ogni dettaglio del funzionamento del proprio business o anche simulare scenari per prepararsi a qualsiasi sfida o minaccia. Con il supporto di esperti nella gestione ed interpretazione dei dati e dei fenomeni rilevanti, le aziende possono utilizzare queste capacità per rendere le operazioni redditizie, gestire e prevenire rischi ed abilitare nuovi fonti di ricavo, rafforzando la continuità e la sostenibilità del business in un ambiente altamente mutevole”, sottolinea Erminio Polito

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