In Tenaris l’approccio data-driven è partecipativo

Photo credit: Tenaris

Con oltre 2.000 dipendenti e cinque stabilimenti produttivi in Italia, Tenaris è un leader mondiale nella produzione di tubi e nell’erogazione di servizi per l’industria dell’energia. All’apparenza un mondo lontano anni luce dalle soluzioni di big data analytics che hanno risolto brillantemente i “mal di pancia” di settori dinamici e più votati al digitale come, ad esempio, le finanza e le telecomunicazioni.

Il management di Tenaris deve però aver pensato che proprio per la natura “industriale” del suo business, l’adozione di una soluzione di analytics e di data visualization avrebbe portato a un importante vantaggio competitivo. Così, nel 2013 l’azienda ha iniziato a impiegare Tableau per l’analisi esplorativa dei dati, gettando le fondamenta di un processo di avvicinamento a un modello di data-driven company che sarebbe poi continuato negli anni seguenti.

Passo dopo passo, anno dopo anno, la cultura del dato si fa strada in Tenaris. Dai report statici del 2013 si passa a quelli interattivi nel 2015, utilizzati non solo dagli analisti, ma anche dagli ingegneri di processo. Lentamente ma inesorabilmente la platea inizia ad allargarsi. Nel 2016 inizia una seconda rivoluzione, guidata dal neonato team di data scientist: la creazione di un data lake con tecnologia Hadoop in grado di raccogliere informazioni da diverse fonti eterogenee di dati transazionali. Tableau accompagna questa transizione, rendendola trasparente per gli utenti finali e assolvendo un compito fondamentale: ridurre la complessità della tecnologia e tradurla in vantaggi immediatamente percepiti.

Nel 2020 la fotografia del sistema di analytics aziendale vede il team di data scientist crescere fino a sette unità e il pubblico degli utenti toccare le 120 persone, un pubblico che proviene da diversi reparti, dalla produzione (acciaieria e laminazione) ai processi (logistica e pianificazione): la prospettiva data-driven è ormai di fatto una realtà imprescindibile per Tenaris.

Parallelamente all’evoluzione da sistema di reportistica a strumento flessibile e moderno di data visualization, la modalità di fruizione dei dati da parte degli utenti cambia, passando da una modalità pull, esercitata attraverso la pubblicazione dei report interattivi sulla intranet aziendale, a una modalità push, realizzata inviando i report via email periodicamente o allo scatenarsi di determinati eventi (un modo, quest’ultimo, di iniziare a passare dalla reattività alla proattività).

Tableau viene oggi utilizzato da Tenaris in due diverse modalità. La prima è quella prescrittiva, comprensibile attraverso un semplice esempio: quando un responsabile acquisti si accinge a comprare un prodotto sul mercato, i sistemi di analisi verificano l’eventuale presenza di un articolo analogo in qualche altro sito produttivo o magazzino. In caso affermativo è lo stesso strumento di Data Visualization che avverte l’utente della possibilità di effettuare un acquisto inter-company, ottimizzando quindi tempi e costi.

La seconda modalità è quella riconducibile alla self-service analytics, ed è rivolta ai manager di processo, che possono condividere con i colleghi le analisi realizzate grazie alle loro competenze. Gli specialisti, al momento solo cinque ma destinati in futuro a crescere, hanno avuto la possibilità di seguire corsi di formazione volti a incrementare la qualità delle analisi e, di conseguenza, delle decisioni prese. Entrambe le modalità, prescrittiva e self-service, contribuiscono a far crescere la cultura data-driven di tutta l’azienda attraverso la consapevolezza dei vantaggi ottenuti da una immediata ed efficace visualizzazione dei dati.

I vantaggi più immediati dell’applicazione delle tecnologie di analisi e visualizzazione evoluta come Tableau sono in primo luogo legati all’efficienza operativa dei processi, come ad esempio la gestione della supply chain, al miglioramento della qualità dei prodotti e alla riduzione dei costi. Ma a Tenaris non sfuggono i vantaggi più a lungo termine, determinati dalla creazione di una cultura data-driven pervasiva in tutta l’azienda, una cultura che oggi spinge i decisori a porsi nuove domande sulla base dei dati visualizzati e ad agire con una logica predittiva.