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Big data: cosa sono e perché non puoi ignorarli

big data per le aziende

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Cosa sono i Big Data

L’uso delle tecnologie digitali si è rivelato essere una vera miniera d’oro per la produzione di una preziosa risorsa: la generazione di dati.

Device sempre connessi (IoT) e semplici da usare, processi produttivi sempre più intelligenti, trasformazione digitale sempre più ampia abbinati ad una riduzione dei costi, hanno abbassato la soglia di accesso a tali tecnologie, rendendole disponibili per tutti gli utenti. Allo stesso tempo lo sviluppo di piattaforme analitiche e algoritmi basati su machine learning ed intelligenza artificiale hanno consentito di trasformare questa mole informativa, ad esempio abitudini e comportamenti dei consumatori, in dati preziosi ed utili per le aziende.

Anche lo sviluppo dell’IoT e dell’IIoT (Industrial Internet of Things) che prevede l’utilizzo di sensori per migliorare la vita delle persone e i processi aziendali, è basato sui dati.

La Digital transformation permette di trasformare ogni touch point, contatto digitale, che sia un totem in stazione ferroviaria o un sito web o una newsletter o alto in una preziosa fonte informativa, una vera miniera di dati.

La grande mole di dati, strutturati e soprattutto non strutturati, generati dalle tecnologie digitali sono i Big Data. Dati non strutturati perché video, testi, audio e qualsiasi altra traccia digitale sono ad oggi largamente utilizzati e formano appunto i Big Data aziendali.

Le aziende più mature già sfruttano questa nuova risorsa per migliorare l’offerta dei propri prodotti e servizi, ottimizzare costi e risorse, ridurre gli sprechi, ideare strategie di marketing inedite, aumentare la customer retention, prevedere nuovi trend di mercato e sfruttarli a proprio vantaggio.

Cosa si può fare con i big data? (a cosa servono)

I Big Data sono quindi la materia prima necessaria per generare nuova conoscenza, utile per prendere decisioni più consapevoli e attuare le migliori azioni/strategie aziendali.

Integrando questi dati con il patrimonio informativo di base (il più delle volte poco utilizzato, o utilizzato solo per fare analisi descrittive su eventi passati) le aziende possono effettuare analisi avanzate con finalità predittive e/o prescrittive, con un impatto rilevante su molteplici processi aziendali (Advanced Analytics).

big data per management e data analytics

Come estrarre valore dai big data?

Per ottenere nuovo valore partendo dai Big Data serve:

  • la giusta infrastruttura tecnologica intesa come data warehouse, data lake, sistemi in cloud piuttosto che on premise;
  • una corretta gestione dei processi aziendali in un ambiente “data-driven”;
  • introduzione di sistemi di Business Intelligence & Analytics in grado di integrare modelli di analisi e algoritmi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale;
  • competenze di business analytics e di data science adeguate a sviluppare il progetto.

A questo punto i tool di data integration e data visualization (es. SAS, Qlik, Dataiku, Azure Machine Learning, ecc) faranno il resto, mettendo a disposizione dell’utente manager delle dashboard di analisi semplici ed intuitive, per permettergli di fare analisi approfondite senza alcuna competenza IT, concentrandosi esclusivamente sugli aspetti importanti per i proprio business.

Cosa significa questo? Ottenere seduta stante tutte le informazioni per decidere come migliorare un aspetto del proprio business o una determinata area aziendale (Sales&Marketing, finance, produzione, logistica, etc.) basando le proprie decisioni su dati ed algoritmi affidabili e scenari concreti.

Le 5v dei Big Data

Ad oggi, i Big Data in grado di generare valore vengono catalogati secondo il modello delle 5v:

  • Veridicità – dati affidabili.
  • Volume – elevata mole (in costante crescita).
  • Velocità – i dati sono generati e acquisiti in tempo reale.
  • Varietà – dati provenienti da differenti fonti, in differenti formati, anche non strutturati.
  • Variabilità – il loro significato cambia in base al contesto.

Affinché i Big Data esprimano il loro potenziale, è necessario che siano gestiti in un progetto globale, in cui i vari dipartimenti aziendali non siano più analizzati a compartimenti stagli, ma condividano le proprie informazioni in un unico sistema in grado di creare connessioni, di consentire un’esplorazione dei dati profonda, per far emergere informazioni inedite, che altrimenti rimarrebbero nascoste in una mole di dati insignificanti. Un appropriato data lake o data hub sul quale basare il concetto consolidato di data warehouse o data mart specializzati.

Come possono le aziende aumentare i loro utili grazie ai Big Data?

Grazie ai Big Data e ad un progetto di Business Intelligence & Advanced Analytics, qualsiasi azienda, anche di piccole dimensioni, può raggiungere i propri obiettivi aziendali e veder crescere i propri utili.

Il Cloud Computing e l’innovazione permettono oggi  di portare queste tecnologie sul mercato anche per le piccole e medie imprese. Secondo l’osservatori Big Data e Business Analytics del politecnico di Milano il 44% delle PMI italiane ha aumentato la consapevolezza sulla necessità di analizzare e valorizzare i dati raccolti. Per gestire il Digital Divide come possibile causa di una profonda selezione sul mercato, argomento che approfondiremo in altro articolo. 

Ad esempio, una profonda conoscenza del proprio cliente, delle sue abitudini di acquisto, dei tempi e usi del prodotto, arricchita da altri dati circa gli spostamenti o le preferenze di consumo, permette una maggiore profilazione della propria audience, quindi di agire in maniera mirata sulle leve che migliorano il grado di soddisfazione aumentando l’engagement con il cliente e la customer-retention.

Allo stesso modo, integrare i dati aziendali con le previsioni di mercato e trend di comportamento può fornire importati informazioni da utilizzare per aumentare le vendite o ampliare l’offerta con l’introduzione di nuovi prodotti/servizi di sicuro successo. Persino di identificare nuovi mercati.

Altra modalità di successo consiste nell’attuare strategie di riduzione dei costi, ad esempio integrando sistemi di manutenzione preventiva o meglio ancora predittiva. Se le industrie di produzione sono state le prime ad integrare soluzioni di Advanced Analytics per allungare la vita dei propri macchinari e aumentarne il ritorno economico, oggi la manutenzione predittiva è una realtà anche in settori come la logistica e trasporti, nel mondo del lusso e della moda, e nel settore dell’ospitalità.

Nel settore Hospitality, ad esempio, l’uso dei Big Data è già una realtà grazie a progetti di Business Intelligence che permettono la generazione di una strategia tariffaria dinamica in tempo reale, ad esempio tenendo in considerazione domanda, offerta e disponibilità, integrando le analisi con altri dati provenienti da fonti esterne, come le principali OTA, dati di traffico, flussi turistici, etc.

Oppure basti pensare che l’Internet of Things (IoT) è già largamente utilizzato dal settore manifatturiero, che quindi sfrutta i Big Data generati da sensori e dispositivi interconnessi per attuare le migliori strategie di efficientamento energetico, riduzione dei costi e azzeramento degli sprechi.

La vera sfida del futuro non sarà più quella di essere in grado di dare delle risposte alle domande di business (i sistemi di Augmented Analytics si occuperanno di rendere semplice questo processo), ma quello di porre le domande giuste, indagare aspetti inesplorati e trovare insight inediti e nascosti, magari prima di altri.

Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.

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