F1Guardiamo due ore avanti nel futuro e cerchiamo di prevedere come finirà la gara prima ancora che cominci” Al Peasland, capo delle partnership tecniche in Infiniti Red Bull Racing.

Un esempio: nel 2012 la Red Bull di Sebastian Vettel arriva all’ultima gara del campionato con la necessità di arrivare tra i primi tre per poter vincere il terzo campionato consecutivo. Al primo giro viene centrato da dietro e mandato in testacoda, finendo in ultima posizione. Un secondo dopo l’incidente, gli ingegneri stavano controllando la telemetria per valutare l’entità dei danni, cercando di capire se avrebbero potuto arrivare a fine gara. Alla fine del primo giro sapevano che l’auto era guidabile, ma uno sbilanciamento della stessa avrebbe a lungo termine danneggiato motore e gomme. In pochi altri giri, i tecnici Red Bull hanno portato a termine diverse simulazioni, e al 10 giro hanno effettuato un pit stop per bilanciare la macchina e rimandarla in pista con una nuova strategia che avrebbe assicurato il raggiungimento dei punti necessari per la vittoria del titolo.

Si tratta di prendere decisioni consapevoli in modo efficiente” dice Peasland, “E questo è possibile solo valutando le corrette informazioni”.

Ma da dove provengono le informazioni che I team di Formula 1 analizzano per valutare le strategie? Una monoposto produce circa 80 GB di dati in un’ora, per un totale di 243 TB di informazioni generate dai team durante il GP di Austin nel 2014. Per avere un’idea, basti sapere che Twitter sviluppa 43 TB di dati in una settimana.

Le informazioni raccolte sono utili ai piloti tanto quanto al box, da dove il tema può guidare il pilota alla gara perfetta, basandosi sui dati in tempo reale di qualsiasi cosa stia accadendo.

All’inizio del campionato 2015 il team Williams Martini ha chiamato direttamente in BT (ex British Telecom) chiedendo aiuto: fino a quel momento in Williams “i dati venivano spostati manualmente in un server caricato su un muletto”, racconta Luis Alvarez, Ceo di BT Global Services.

Alla luce di questi esempi, analizzare le informazioni provenienti dalle attività di una PMI e prendere “decisioni consapevoli in modo efficiente” sembra un po’ meno un’utopia. Ora non resta che farlo capire a chi sposta i dati “manualmente in un server caricato su un muletto” (o a chi utilizza dei fogli a quadretti al posto di excel).

F1_infographic