Big data analytics: cosa è e perchè dovresti usarla

Pubblicato in data 29 Luglio 2022

Introduzione: big data analytics, di cosa si tratta?

Ogni giorno, clienti, utenti, prospect o personale aziendale genera una grandissima quantità di dati. Tutte le volte che aprono una e-mail, utilizzano una app su cellulare, taggano aziende sui social media, entrano nei negozi, effettuano un acquisto online, parlano con un rappresentante del servizio clienti o chiedono informazioni sulle aziende ad assistenti virtuali, quelle tecnologie raccolgono ed elaborano dati creando un volume estremamente grande di informazioni che provengono in forme diverse e da più origini, i big data appunto. Molte organizzazioni hanno riconosciuto i vantaggi della raccolta di quanti più dati possibile. Ma non è sufficiente raccogliere e archiviare i big data, devo essere interpretati e analizzati nel modo giusto. Grazie alla tecnologia in rapida crescita, le organizzazioni possono utilizzare l’analisi dei big data per trasformare terabyte di dati in informazioni fruibili. Il termine big data analytics è dunque un processo di analisi sofisticato che permette di scoprire tendenze, modelli e correlazioni in grandi quantità di dati grezzi per aiutare a prendere decisioni informate sui dati. Questi processi utilizzano tecniche di analisi statistica familiari, come il clustering e la regressione, e le applicano a set di dati più estesi con l’aiuto di strumenti più recenti. I big data sono stati una parola d’ordine sin dai primi anni 2000, quando le funzionalità software e hardware hanno consentito alle organizzazioni di gestire grandi quantità di dati non strutturati. I Big data, quindi, si possono definire come insiemi di dati la cui dimensione o tipologia supera la capacità dei database relazionali tradizionali di acquisire, gestire ed elaborare i dati con una bassa latenza.

A cosa serve l’analisi dei big data?

Il concetto di big data è noto sin dagli anni 50 in linea teorica, infatti decenni prima che qualcuno usasse il termine “big data”, le aziende utilizzavano l’analitica di base (essenzialmente numeri in un foglio di calcolo esaminati manualmente) per scoprire le tendenze; Oggi grazie a tecniche sofisticate come l’intelligenza artificiale, il deep learning e sistemi avanzati di data mining, tutti i dati che confluiscono nelle aziende (potenzialmente anche in tempo reale), possono essere interpretati ed assumere un valore significativo per supportare il business nell’individuazione di pattern e nel prendere decisioni strategiche. I sistemi di Big Data Analytics permettono quindi di migliorare e accelerare il processo decisionale, di modellare e prevedere i risultati futuri e di potenziare la business intelligence delle aziende, il tutto con una elevata velocità che si traduce in un vantaggio competitivo che permette di fare la differenza con i risultati che si ottengono. Hai bisogno di più info?

Quali sono i benefici principali dei big data?

Processo decisionale più rapido e qualitativamente migliore

Le aziende possono accedere a un grande volume di dati e analizzare una grande varietà di fonti per ottenere nuove conoscenze ed agire.
Riduzione dei costi ed efficienza operativa

Strumenti flessibili di elaborazione e archiviazione dei dati possono aiutare le organizzazioni a risparmiare sui costi di archiviazione e analisi di grandi quantità di dati.
Riduzione dei costi ed efficienza operativa

Strumenti flessibili di elaborazione e archiviazione dei dati possono aiutare le organizzazioni a risparmiare sui costi di archiviazione e analisi di grandi quantità di dati.
Go to market basato sui dati

Una analisi efficace dei big data consente alle organizzazioni di essere data-driven nelle proprie scelte di business.

Come funziona l’analisi dei big data

L’analisi dei big data si riferisce alla raccolta, elaborazione, pulizia e analisi di grandi set di dati per aiutare le organizzazioni a rendere operativi i propri big data. Qui elenchiamo le principali fasi del processo.

Raccolta dati

La raccolta dei dati ha un aspetto diverso per ogni organizzazione. Con la tecnologia odierna, le organizzazioni possono raccogliere dati strutturati e non strutturati da una varietà di fonti, dallo storage su cloud alle applicazioni mobili, ai sensori IoT in-store e molto altro.

Data processing

Una volta che i dati sono stati raccolti e archiviati, devono essere organizzati correttamente per ottenere risultati accurati sulle query analitiche, soprattutto quando sono grandi e non strutturati. I dati disponibili stanno crescendo in modo esponenziale, rendendo la loro elaborazione una sfida per lo sviluppo di soluzioni sfruttabili. Un’opzione di elaborazione è l’elaborazione batch, che esamina i blocchi di dati di grandi dimensioni nel tempo. L’elaborazione in batch è utile quando c’è un tempo di risposta più lungo tra la raccolta e l’analisi dei dati. L’elaborazione del flusso esamina piccoli lotti di dati contemporaneamente, riducendo il tempo di ritardo tra la raccolta e l’analisi per un processo decisionale più rapido. L’elaborazione del flusso è più complessa e spesso più costosa.

Pulitura dei dati

Grandi e piccole quantità di dati necessitano comunque di una pulizia per migliorarne la qualità e ottenere risultati migliori; tutti i dati devono essere formattati correttamente e tutti i dati duplicati o irrilevanti devono essere eliminati o contabilizzati. I dati sporchi possono oscurare e fuorviare, e portare ad intuizioni errate.

Analisi dati

Portare i big data in uno stato utilizzabile richiede tempo. Una volta pronti, i processi di analisi avanzati possono trasformare i big data in grandi informazioni. Alcuni di questi metodi di analisi dei big data includono:

Il data mining: esegue l’ordinamento di grandi set di dati per identificare modelli e relazioni identificando anomalie e creando cluster di dati.
L’analisi predittiva: utilizza i dati storici di un’organizzazione per fare previsioni sul futuro, identificando i rischi e le opportunità imminenti.
Il deep learning: imita i modelli di apprendimento umano utilizzando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per stratificare algoritmi e trovare modelli nei dati più complessi e astratti.

Dove è impiegata e dove può essere utilizzata la big data analytics?

L’analisi dei Big Data può essere utilizzata in molti modi diversi per migliorare le aziende e le organizzazioni. Come accennato in precedenza, l’utilizzo degli analytics può essere utilizzato per comprendere il comportamento dei clienti al fine di ottimizzarne l’esperienza. Ma non solo, perché grazie ai big data analytics si possono migliorare le campagne di marketing comprendendo ciò che funziona e ciò che non funziona. Infine, grazie a big data analytics si possono individuare più rapidamente frodi e altre forme di abuso. Ecco alcuni esempi più specifici in alcuni dei settori in cui i Big Data vengono utilizzati attivamente:

E-commerce – Prevedere le tendenze dei clienti e ottimizzare i prezzi sono alcuni dei modi in cui l’e-commerce utilizza l’analisi dei Big Data.
Marketing – L’analisi dei Big Data aiuta a guidare campagne di marketing ad alto ROI, che si traducono in un miglioramento delle vendite.
Istruzione – Utilizzata per sviluppare nuovi corsi e migliorare quelli esistenti in base alle esigenze del mercato.
Sanità – Con l’aiuto dell’anamnesi di un paziente, l’analisi dei Big Data viene utilizzata per prevedere la probabilità di avere problemi di salute.
Media e intrattenimento – Vengono utilizzati per comprendere la domanda di spettacoli, film, canzoni e altro ancora per fornire ai propri utenti un elenco di raccomandazioni personalizzate.
Banche – I modelli di reddito e di spesa dei clienti aiutano a prevedere la probabilità di scegliere varie offerte bancarie, come prestiti e carte di credito.
Telecomunicazioni – Vengono utilizzati per prevedere la capacità della rete e migliorare l’esperienza dei clienti.
Governativo – L’analisi dei Big Data aiuta i governi nell’applicazione della legge, tra le altre cose.

Alcuni esempi pratici dell’utilizzo dell’analisi di big data anche in processi operativi:

Acquisizione e fidelizzazione dei clienti – I dati sui consumatori possono aiutare gli sforzi di marketing delle aziende, che possono agire in base alle tendenze per aumentare la soddisfazione dei clienti. Ad esempio, i motori di personalizzazione per Amazon, Netflix e Spotify possono fornire esperienze clienti migliorate e fidelizzare i clienti.
Annunci mirati – I dati di personalizzazione provenienti da fonti come acquisti passati, modelli di interazione e cronologie di visualizzazione delle pagine dei prodotti possono aiutare a generare campagne pubblicitarie mirate accattivanti per gli utenti a livello individuale e su scala più ampia.
Sviluppo del prodotto – L’analisi dei big data può fornire informazioni dettagliate sulla fattibilità del prodotto, sulle decisioni di sviluppo, sulla misurazione dei progressi e orientare i miglioramenti nella direzione di ciò che si adatta ai clienti di un’azienda.
Ottimizzazione dei prezzi – I rivenditori possono optare per modelli di prezzo che utilizzano e modellano i dati provenienti da una varietà di fonti di dati per massimizzare i ricavi.
Gestione predittiva di supply chain – I modelli analitici predittivi possono aiutare con il rifornimento preventivo, le reti di fornitori B2B, la gestione dell’inventario, l’ottimizzazione dei percorsi e la notifica di potenziali ritardi nelle consegne.
Gestione del rischio – L’analisi dei big data può identificare nuovi rischi dai modelli di dati per strategie di gestione del rischio efficaci.
Miglioramento del processo decisionale – Come già ampiamente discusso l’analisi evoluta dei big data permette di prendere decisioni più rapide e accurate.

Come possiamo aiutare la tua azienda a prendere decisioni migliori?

Noi di IWS Consulting realizziamo complessi sistemi di Big Data Analytics per interpretare grandi quantità di dati e scoprire tendenze, modelli di comportamento e di mercato per dare supporto alle aziende nel prendere decisioni. Ad esempio, sviluppiamo sistemi di Big Data Analytics al fine di fornire un vantaggio competitivo ai nostri clienti e di garantire loro tutti gli strumenti per la ristrutturazione dei processi aziendali, l’organizzazione efficace dei dati interni al fine di aumentare le capacità di gestione del rischio Inoltre, assicuriamo una completa gestione del dato, lungo tutta la sua filiera, garantendo elevati standard di sicurezza e rispetto della privacy e offriamo un servizio su misura per ciascun cliente assicurando la pertinenza del dato rispetto al core business delle realtà imprenditoriali con le quali collaboriamo. Per fare tutto questo, ci avvaliamo di sistemi di Intelligenza Artificiale producendo algoritmi sofisticati per l’analisi di grandi moli di dati utilizzando tecnologie di Machine Learning e Deep Learning, le quali simulando il ragionamento umano apprendono in modo automatico i pattern e le caratteristiche dei dati acquisiti. Infine, personalizziamo il nostro intervento tenendo conto delle esigenze dei nostri clienti, proponendo analisi esclusive ed offrendo una collaborazione ed un supporto costante e solido. Le nostre analisi e interpretazioni dei Big Data vengono poi restituite ai nostri clienti attraverso reports e dashboards interattive.