Digital Transformation: Big Data e l'aumento del fatturato. Case study Nike

Nel presente elaborato di tesi, ci si è proposti di prendere in esame il ruolo assunto dai Big Data, esplorando l'importanza della Digital Economy e della Digital Transformation, all’interno dell’attuale orizzonte aziendale. L’elaborato si sviluppa su tre capitoli. In sede di primo capitolo, è stato preso in esame il fenomeno della Digital Economy, quindi il rapporto tra quest’ultima e le realtà aziendali, con particolare riferimento alle imprese europee e italiane: previa definizione di Digital Economy e serie di aspetti ch’essa implica, s’è cercato di esplorare il posizionamento dell’Europa e, in ultima istanza, la serie di ambiti della vita aziendale in cui questa trova applicazione; pertanto, all’interno delle conclusioni, s’è tentato di riflettere sul peso assunto dalla digitalizzazione per la vita e il benessere di una impresa che possa dirsi proiettata nel futuro. All’interno del secondo capitolo, è stato analizzato il fenomeno dei Big Data: muovendo da opportune premesse concettuali, con particolare riferimento alle 5 V quali criteri guida per la raccolta dei dati virtuali, s’è cercato di far emergere le caratteristiche distintive e i meccanismi di funzionamento dei Big Data, per poi sottolineare la serie di opportunità e criticità che il loro utilizzo implica, soprattutto per ciò che attiene al contesto aziendale. Nello specifico per quanto riguarda il ciclo di vita dei Big Data, sono emerse: la fase gestionale, a sua volta costituita da una serie di processi – generazione e acquisizione; estrazione e pulizia informazionali; immagazzinamento e integrazione -; la fase analitica, riguardante la modellazione e l’analisi prima, ed infine l’interpretazione. Quanto alle implicazioni del fenomeno, è emerso il fatto che, se di certo il confluire della vita aziendale in seno ai processi della Digital Economy rappresenta una opportunità di crescita e benessere per l’impresa, esso non è privo di criticità. S’è entrato nello specifico merito delle procedure d’analisi dei dati e degli ambiti della loro applicazione. L’attenzione s’è focalizzata, dopo aver sinteticamente ripercorso le fasi del ciclo di vita del dato ai fini di una ulteriore chiarificazione, su: Business intelligence, Data Mining, Data Visualization, Exploration & Discovery. Per quanto riguarda gli ambiti di applicazione del Data Analytics, sono emersi: Marketing, connesso al targeting della clientela; Manufacturing, riferito alle caratteristiche dei macchinari, che consentono all’azienda di inserirsi all’interno della Industry 4.0; Finance, vertente sia sull’analisi descrittiva delle diverse strumentazioni finanziarie; Logistics che, connessa alla distribuzione dei prodotti tra infrastruttura centrale e siti dislocati sul territorio, consente di ridurre i costi di produzione e distribuzione; Cyber security, analisi statistica che consente all’impresa di controllare il flusso dei propri dati verso l’esterno; infine, Asset Management, impiego di Business intelligence allo scopo di gestire la manutenzione dei mezzi e delle strutture, nonché accertare le aree di intervento, riducendo in tal modo i costi di natura operativa. In sede di terzo capitolo, infine, si è preso in analisi il Caso studio Nike. Dopo una parte introduttiva, partendo dalla evoluzione storica si è proceduto con una profonda analisi di ricerca e statistica sul Brand con un sondaggio sottoposto ad alcuni partecipanti.