La tua azienda ha bisogno di Big Data?

Come la Big Data Analysis può diventare una componente cruciale per la definizione di nuove strategie di business.

Cosa sono i Big Data?

Con il termine Big Data si intende l’applicazione di tecniche e tecnologie specializzate per elaborare grandi quantità di dati. A causa della loro complessità risulta così estremamente difficile visualizzarli e manipolarli utilizzando i più comuni strumenti di gestione di basi di dati. Alcuni esempi? Registri di attività sul proprio sito web o centralino telefonico, cartelle cliniche familiari, sorveglianza militare, archivi fotografici e video etc…

Quando parliamo di “grandi quantità” stiamo parlando di insiemi di dati che richiedono almeno un terabyte, se non centinaia di petabyte (1 petabyte =1024 terabyte), di archiviazione. Si stima che solamente Facebook attualmente disponga di una base dati di circa 100 petabyte di soli contenuti multimediali (foto e video).

I dati sono un patrimonio aziendale sfuggente, ma molto prezioso, che necessita di una particolare e corretta gestione, sia nella fase di acquisizione che in quella di archiviazione. Questo perché i dati hanno caratteristiche e peculiarità uniche per il loro genere:

• Integrità: possono essere copiati perfettamente a costi molto contenuti
• Completezza: possono essere combinati e messi in correlazione tra loro per ottenere nuove informazioni
• Concorrenza: possono essere fruiti da più di una persona contemporaneamente

L’analisi di grandi quantità di dati, inclusi quelli spesso trascurati, può fornire informazioni preziose che è possibile utilizzare per migliorare la propria attività. Le organizzazioni si affidano a queste informazioni per ridurre i costi, operare in modo più efficiente e trovare nuovi modi per aumentare i profitti. Analizzare i Big Data può aiutare infatti ad affrontare i problemi ben prima che questi si verifichino, prevedendo i comportamenti e le esigenze dei propri clienti.

Le aziende che basano il loro processo decisionale sui dati risultano infatti più produttive e capaci di raggiungere maggiori profitti rispetto ai competitors.

Un mercato in crescita

Il mercato italiano dei Big Data Analytics è dinamicamente in crescita e sempre più maturo, con imprese che mostrano un livello avanzato di utilizzo delle tecnologie, sperimentazioni complesse e competenze di Data Science, affiancate da altre che, pur in ritardo, si stanno attivando aumentando gli investimenti e puntando su progetti di integrazione dei dati.

Nel 2019 il mercato legato alle metodologie di Analytics raggiunge un valore di 1,7 miliardi di euro, in crescita del 23% rispetto allo scorso anno, oltre il doppio rispetto al 2015 (790 milioni), da cui è cresciuto con un tasso medio annuo del 21,3%.

Alcuni consigli pratici

Adottando tecniche di Big Data nelle operazioni aziendali, un’organizzazione può essere in grado di:

1. Smettere di sprecare i dati di scarto

La capacità di un’organizzazione di produrre dati supera di gran lunga quella di archiviarli e gestirli. Per capirlo è sufficiente pensare a tutti i dati provenienti da sensori incorporati nei dispositivi, agli elementi che contengono tag RFID, al traffico generato dai dipendenti in rete, ai messaggi scambiati tramite email, le posizioni geografiche condivise dai sensori presenti sulle autovetture aziendali. I Big Data consentono di combinare il meglio di queste informazioni (di fatto a oggi ritenute “scarto”) con altri dati, producendo spesso un nuovo valore imprevisto per l’organizzazione.

2. Risparmiare tempo e denaro

Anche quando i dati vengono acquisiti e salvati, in genere sono archiviati in contenitori (database) tra loro sconnessi. Questo aumenta la quantità di tempo necessario ai dipendenti per trovare informazioni. Adottando tecniche e tecnologie per i Big Data in grado di collegare tra loro le collezioni di dati, possiamo rendere facilmente e direttamente accessibili informazioni di uso comune in tempi molto rapidi.

3. Migliorare le prestazioni

I Big Data consentono di combinare le informazioni sia all'interno che all'esterno dell’organizzazione, contribuendo alla definizione di indicatori di prestazione aziendale utili al raggiungimento di obiettivi di produzione.

4. Migliorare le offerte dei propri prodotti

I dati provenienti da una varietà di fonti possono essere combinati per migliorare i prodotti esistenti. Ad esempio, è possibile combinare informazioni provenienti da sensori diversi installati sul proprio prodotto per offrire funzionalità di dettaglio sull'andamento dell’utilizzo dello stesso. È inoltre possibile andare a individuare le modalità di utilizzo di un prodotto da parte dei propri clienti, focalizzando poi gli sviluppi e la ricerca proprio su quelle funzionalità che coprono la maggior parte dei requisiti del cliente abituale.

5. Migliorare il processo decisionale

I Big Data sono un potente mezzo per prendere decisioni nella definizione di nuove strategie. Tuttavia, lo sviluppo di nuove tecnologie collegate ai Big Data migliorano ad oggi seguendo una crescita esponenziale, rendendo molto difficile per le aziende formare professionisti qualificati che sappiano sfruttarle e valorizzarle al meglio.

6. Innovare

I Big Data riducono la necessità di affidarsi a idee o supposizioni preconcette, consentendo agli innovatori di analizzare e sperimentare utilizzando dati reali, in tempo reale.

I metodi e le tecnologie proposte dai Big Data richiedono un nuovo gergo aziendale, che necessariamente dovrà essere utilizzata da molti e non da pochi eletti. Per questo è necessario procedere con processo di formazione su queste tecnologie di tutti i professionisti inquadrati in azienda, senza differenza di funzione o di seniority. Quando i computer sono entrati nelle nostre aziende hanno cambiato tutto e, malgrado nei primi tempi fossero visti come cosa di pochi, negli anni hanno affermato la loro universalità. Se all'inizio i computer erano riservati ai tecnici, oggi non è più così. La stessa cosa si prepara ad avvenire per i Big Data.