6 motivi per cui i Big Data aiutano a sviluppare il Business

Quando pensiamo ai Big Data visualizziamo subito un volume enorme di dati disponibili, creati da sistemi di e-commerce e marketing omnicanale, o dispositivi connessi a IoT o applicazioni aziendali che generano informazioni sempre più dettagliate su transazioni e attività. Algoritmi sempre più sofisticati consentono di intercettare e interpretare ogni flusso digitale. 

Ma come può questa massa di dati diventare una spinta per il Business?  

A ben vedere, i vantaggi aziendali che si possono ottenere analizzando insiemi di Big Data sono enormi e vale assolutamente la pena investire in questa direzione.  

Cosa sono i Big Data

L’espressione Big Data è azzeccata: il volume di dati coinvolti è davvero sbalorditivo, ma anche in questo caso possiamo dire che le dimensioni non sono tutto. 

Un aspetto chiave è la molteplicità dei tipi di dati coinvolti. Un singolo sistema di Big Data può contenere documenti XML, file di log non elaborati, file di testo, immagini, video, audio e dati strutturati tradizionali. La possibilità di archiviare ed elaborare alcuni di questi tipi di dati, in particolare immagini, file video e audio, che possono essere molto pesanti, richiede un sistema in grado di scalare in modo rapido ed efficiente. 

Un altro punto fondamentale è la velocità dei dati, ovvero la velocità con cui il dato viene generato o aggiornato. Ad esempio, files di registro da sistemi di monitoraggio, applicazioni mobili, siti Web e altre fonti spesso generano un flusso continuo di letture, quasi migliaia in un'ora. Un'architettura per Big Data ben progettata deve essere in grado di gestirli in modo fluido. 

6 motivi per cui i Big Data aiutano a sviluppare il Business

Vediamo ora come i Big Data possono migliorare il modo di fare Business. 

1. Migliore analisi dei clienti 

Quando un'azienda guarda ai dati per comprendere i propri clienti, sia individualmente che in categorie, ha a disposizione un'ampia gamma di fonti tra cui scegliere.

Le fonti di Big Data relative ai clienti sono: 

• fonti tradizionali di dati sui clienti, come acquisti e chiamate di assistenza; 

• fonti esterne, come transazioni finanziarie e rapporti di credito; 

• attività sui social media; 

• dati provenienti da sondaggi interni ed esterni; 

• cookie informatici. 

L'analisi del flusso di click dell'attività di e-commerce è particolarmente utile in un mercato sempre più digitale, poiché fa luce su come i clienti navigano sul Web e nel menu di un'azienda per trovare prodotti e servizi.   

2. Maggiore comprensione del mercato 

I Big Data possono anche approfondire e ampliare la comprensione delle dinamiche di mercato. I social media sono una fonte comune e condivisa di informazioni di mercato per svariate categorie di prodotti. Queste opinioni condivise sono preziose per i professionisti del marketing. 

Oltre all'analisi della concorrenza, i Big Data possono anche aiutare nello sviluppo del prodotto: dando la priorità alle diverse preferenze dei clienti, ad esempio. In effetti, i Big Data non aiutano solo con la moderna market intelligence; in quasi tutti gli e-commerce sono guidati da dati diversi e in continua evoluzione. 

3. Gestione agile dei fornitori 

Come abbiamo constatato in periodo di pandemia o di guerre, le catene di approvvigionamento sono sorprendentemente fragili. I Big Data consentono un’analisi predittiva, spesso quasi in tempo reale, e aiutano a far funzionare bene la nostra rete globale di domanda, produzione e distribuzione.

Non sono solo le grandi imprese a trarre vantaggio da queste informazioni: anche le aziende di e-commerce di dimensioni modeste possono utilizzare la customer intelligence e i prezzi in tempo reale per ottimizzare le decisioni aziendali come i livelli delle scorte e la riduzione del rischio o il personale temporaneo o stagionale. 

4. Suggerimenti più intelligenti e audience targeting  

Da perfetti consumatori, usiamo così tanto i motori di ricerca che potremmo non essere consapevoli di quanto si siano evoluti dall'avvento dei Big Data.

Fino a poco tempo fa, l'analisi predittiva per i motori di ricerca era piuttosto semplice: regole di associazione che trovavano quegli elementi comuni nei panieri di mercato. I sistemi di suggerimento più recenti sono molto più intelligenti di così, basandosi su intuizioni più raffinate, con il risultato di essere più sensibili ai dati demografici e al comportamento dei clienti. Quando condividi una foto del tuo piatto, stai fornendo ancora input ai motori di Big Data. Le piattaforme di streaming utilizzano tecniche ancora più sofisticate. Non chiedono più ai clienti/spettatori cosa vogliono vedere dopo: anche prima che il film, il programma o la canzone in corso finisca, mantengono gli spettatori in binge watching utilizzando le preferenze combinate con una grande quantità di analisi dei Big Data raccolte da altri utenti con stesso target e dai social media. 

5. Innovazione data-driven 

L'innovazione non è solo una questione di ispirazione. I vari strumenti e tecnologie per i Big Data disponibili possono migliorare la ricerca e lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi.  A volte, i dati - ripuliti, preparati e governati per la condivisione - diventano un prodotto in sé. La Borsa di Londra, ad esempio, ora guadagna di più dalla vendita di dati e analisi che dal commercio di titoli. Ma i dati da soli, anche con i migliori strumenti, non produrranno mai nuove intuizioni: c’è bisogno dell'elemento umano, in particolare la comprensione e l'immaginazione di data scientist, analisti di BI e altri professionisti dell'analisi che sappiano interpretarli e visualizzarne le insite tendenze. 

6. I reparti IT  

Le tecnologie e le tecniche di analisi dei dati si stanno sviluppando a un ritmo notevole. I requisiti di base di reportistica, BI e analisi self-service pongono già pesanti richieste ai reparti IT. L'apprendimento automatico, la modellazione predittiva e gli strumenti di intelligenza artificiale sono ora ampiamente diffusi. I tipi di dati raccolti, archiviati e analizzati diventano più diversificati con ogni nuova innovazione tecnologica.

Questa diversità - e il volume di dati associato - è una sfida: i dati stanno diventando più complessi e più impegnativi, così come le esigenze di analisi. La flessibilità e la scalabilità dei Big Data sono vantaggi essenziali se si desidera creare una piattaforma di dati che non diventi rapidamente obsoleta. Si dovrà anche pensare ai diritti di accesso, alle autorizzazioni e ad altri requisiti di sicurezza e governance dei dati.  

Vantaggi per le aziende 

Abbiamo visto come ogni attività aziendale può essere migliorata utilizzando i Big Data.  

Per esempio, i Big Data aiutano a ottimizzare i processi aziendali per generare risparmi sui costi, aumentare la produttività e aumentare la soddisfazione del cliente. Le assunzioni e la gestione delle risorse umane possono diventare più efficaci. Il miglior rilevamento delle frodi, la gestione dei rischi e la pianificazione della cybersecurity aiutano le organizzazioni a ridurre le perdite finanziarie ed evitare potenziali minacce informatiche. Persino la manutenzione delle infrastrutture aziendali può avvenire con una combinazione di analisi predittiva e data science. 

Guardando al futuro, è chiaro che per ogni azienda un ambiente efficiente di Big Data è un investimento urgente: il ritmo del cambiamento nella gestione e nell'analisi dei dati sta man mano accelerando e non si può più restare indietro.

Autore: Filomena Dardano