Big Data: cosa sono, a cosa servono e perché sono fondamentali per il tuo business

Big Data

Cosa sono i Big Data e a cosa servono? Cosa si intende per Big Data Analytics e come possono i dati migliorare la tua strategia aziendale?

Queste sono domande diventate oramai molto frequenti, le aziende che aderiscono alla trasformazione digitale hanno bisogno dei dati per applicare una digital strategy di successo. Saper estrarre, gestire e analizzare i Big Data è fondamentale, se hai un’idea di business per la tua azienda da cui desideri ottenere dei risultati concreti.  

In questo articolo ti spiegherò cosa sono i Big Data e a cosa servono, cosa si intende per Big Data Analytics, come sfruttare i dati per migliorare la strategia aziendale e ti esporrò alcuni esempi di Big Data nella vita quotidiana.

 

Cosa sono i Big Data e a cosa servono?

 

Definizione di Big Data.

 

Il termine inglese Big Data sta ad indicare delle grandi masse di dati o semplicemente i metadati. Si tratta di una raccolta di dati informativi talmente estesa da richiedere delle tecnologie in grado di estrarne il valore, analizzarli e gestirli.

 

La maggior parte delle azioni che effettuiamo ogni giorno produce dei dati, come ad esempio: effettuare una ricerca su Google, scattare una foto, inviare un messaggio vocale, pubblicare un tweet e molto altro. I dati prodotti da queste azioni si possono raccogliere grazie all’esistenza di internet, o semplicemente dell’IoT (Internet of Things). Ogni giorno vengono costantemente prodotti dati di ogni tipo, basti pensare ai dati degli utenti di un sito web, dei post sui social, dell’uso di un’applicazione, dagli apparecchi connessi alla rete e così via.

In che modo questa grande mole di dati può tornare utile alla tua azienda? Sono svariati i vantaggi che possono offrirti, tra cui i seguenti:

• comprendere la reazione dei mercati e che percezione hanno del tuo brand;
• identificare i fattori che spingono le persone ad acquistare un prodotto o servizio;
• poter segmentare la popolazione permettendoti di personalizzare la tua strategia digitale;
• avere una maggiore predittività, grazie ad un ampio storico di informazioni che ti consente di effettuare simulazioni abbastanza verosimili;
• ti permettono di abilitare nuovi modelli di business.

 

 

Quali sono le 5 V dei Big Data?

I Big Data sono solitamente disponibili con dei volumi enormi, prodotti ad una velocità estrema e si presentano destrutturati e con caratteristiche eterogenee. Spesso si sente parlare delle 3 V dei Big Data e cioè i tre principali fattori che li caratterizzano: Volume, Varietà e Velocità. Oltre alle 3 V che hanno sempre caratterizzato questi dati dai primi anni 2000, ne sono state aggiunte altre 2 per definire come andrebbero utilizzati: Veridicità e Variabilità. Proprio per questo motivo si sente parlare anche delle 5 V dei Big Data e adesso andremo a vedere nello specifico ognuna di esse.

 

Volume

Questo parametro indica la quantità di Big Data che ogni giorno viene generata. Si tratta di una massa gigantesca di informazioni che non si può raccogliere con le tecnologie tradizionali. Il volume dei dati è in costante crescita a causa delle attività effettuate nella vita quotidiana attraverso apparecchi collegati ad internet. Possiamo prendere come esempio i Big Data delle transazioni bancarie e i movimenti sui mercati finanziari che raggiungono un volume talmente alto, che gli strumenti tradizionali di database non riescono a gestirli. Si può parlare di Big Data quando ci sono volumi che crescono più del 50% all’anno o quando si supera la soglia dei 50 terabyte.

 

Varietà

Con varietà si fa riferimento ai diversi tipi di dati disponibili, solitamente provenienti da fonti diverse: sistemi transazionali e gestionali aziendali, social network, siti web, open data e sensori. Si tratta di dati strutturati e non, che includono anche documenti di vario tipo (PDF, Word, Excel, txt, csv, e altri), commenti sulle piattaforme social e blog post. 

 

Velocità

Una caratteristica peculiare di questi dati è la velocità con cui si rendono disponibili e proprio per questo motivo sono necessari degli strumenti in grado di immagazzinarli in maniera corretta. La sfida delle aziende è anche di riuscire a raccogliere questi dati e di analizzarli in tempo reale per prendere decisioni di business in maniera tempestiva. 

 

Veridicità

I dati devono essere affidabili. L’attendibilità delle fonti è fondamentale e quando si tratta di dati non è sempre detto che siano veritieri. Magari possono essere stati effettuati dei click per errore o venir utilizzati gli stessi dispositivi da persone diverse. Devi sempre valutare con molta attenzione i Big Data, analizzarli accuratamente e verificarne la veridicità.

 

Variabilità

È necessario saper contestualizzare i dati, dato che l’interpretazione di un dato può variare a seconda del contesto in cui viene raccolto e analizzato. La variabilità può esserci anche in base al momento in cui viene effettuata l’analisi e per questo motivo è fondamentale l’analisi in tempo reale (velocità).

 

Per un neofita potrebbe essere complicato riuscire a gestire dati di questo tipo. Per questo motivo ti consiglio di affidarti a startup innovative esperte nel settore partecipando ad un progetto di open innovation!

 

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Cosa si intende per Big Data Analytics?

Le 5V dei Big Data sono essenziali per ottenere un potenziale informativo e poterne estrarre il valore. I dati hanno sempre un loro valore e per estrarlo solitamente ci si affida al Big Data Analytics, cioè il processo di raccolta e analisi dei dati per estrarre informazioni. Analizzando una grande mole di dati puoi prendere delle decisioni consapevoli in termini di business per la tua azienda e non solo. Puoi personalizzare la comunicazione con i clienti, migliorare i processi produttivi e la gestione di flussi ed emergenze. Tutto questo è reso possibile dall’utilizzo delle tecnologie per l’estrazione, la gestione e l’analisi dei dati. 

 

 

Tecnologie per l’estrazione, la gestione e l’analisi dei dati

Estrarre, gestire ed analizzare i dati per la tua azienda vuole dire affrontare sfide continue tra cui: raggiungere gli obiettivi di business, utilizzare tecnologie innovative e strumenti diversi, nonché sfruttare le competenze disponibili per far funzionare il tutto. Nel caso dei Big Data, distinguiamo 4 classi di Analytics che applicano metodi di analisi e strumenti diversi.

• Descriptive Analytics: strumenti per descrivere la situazione attuale e passata dei tuoi processi aziendali;
• Predictive Analytics: strumenti per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere in futuro;
• Prescriptive Analytics: modelli di ottimizzazione in grado di prevedere degli scenari futuri, in base alle analisi svolte;
• Automated Analytics: strumenti in grado di implementare in maniera autonoma l’azione proposta, in base al risultato delle analisi svolte.

 

Sfruttare i dati per migliorare la strategia aziendale

Saper gestire ed effettuare un processo di Big Data Analytics può fare la differenza per il successo della tua azienda o startup. Coloro che hanno già investito in questo settore, hanno potuto constatare degli impatti non indifferenti in termini di trasversalità e quantificabilità. Intanto, perché la trasversalità? Semplicemente perché la Big Data Analytics ha un impatto su tutta la supply chain aziendale, dalle fasi iniziali a quelle finali. Per quanto riguarda la quantificabilità, è possibile tenere traccia dell’impatto generato dai seguenti benefici:

• quantificabili economicamente, cioè traducibili in indicatori finanziari/economici che misurino l’efficacia della strategia;
• non quantificabili economicamente, ma che è possibile utilizzare come indicatori di prestazione;
• non quantificabili, ma che bisogna comunque tracciare anche se non sarà possibile averne una misurazione o averli come indicatori quantitativi.

 

 

Big Data Management: gestione dei dati strutturati e non strutturati

La sfida nel Big Data Management è comprendere i dati che circolano per internet, e renderli comprensibili per trasformarli in azioni strategiche per il tuo business. Ogni giorno vengono prodotte grandi quantità di dati da fonti diverse, quindi, devi saper sempre identificare le nuovi fonti e incorporarle nelle piattaforme di Data Management. I dati non vanno mai persi, devi saperli gestire e archiviare correttamente, perché alcuni potrebbero non essere rilevanti all’inizio, ma lo potrebbero diventare in un secondo momento. Se volessimo racchiudere in dei semplici step un processo di Data Management, sarebbero i seguenti:

• usare le fonti giuste per raccogliere i dati, necessarie per ottimizzare le interazioni tra macchine, stakeholder e software;
• decifrare i dati correttamente per usarli in azienda;
• utilizzare uno storage adeguato per i dati;
• unire insieme Big Data Management, Business Intelligence e Data Science. 

 

Esempi di Big data nella vita quotidiana

Ogni giorno, senza accorgertene, vieni a contatto con dei processi che utilizzano i Big Data. Ad esempio, i metodi di raccomandazione, come quelli usati da Netflix e Amazon .

Il comportamento di un utente online quando effettua degli acquisti, valuta dei prodotti o li ricerca, ti permette di suggerirgli in futuro dei prodotti a cui potrebbe essere interessato. Addirittura, grazie ai Big Data si possono sfruttare degli algoritmi che comprendono se un acquirente donna è incinta, tracciando le sue ricerche e i prodotti acquistati in precedenza.

Nel caso del settore finanziario, alcune aziende hanno scoperto che tramite dei comportamenti inusuali è possibile valutare il rischio finanziario di un cliente. Secondo alcune ricerche di data mining, infatti, coloro che acquistano dei feltrini per i mobili risultano dei clienti migliori per gli istituti di credito, perché più attenti e propensi a colmare in tempo i loro debiti. 

 

Spero che questo articolo ti abbia dato tutte le informazioni necessarie su cosa sono i Big Data e a cosa servono, cosa si intende per Big Data Analytics, come sfruttare i dati per migliorare la strategia aziendale e ti esporrò alcuni esempi di Big Data nella vita quotidiana. Per qualsiasi dubbio o domanda, o se vuoi che realizziamo un articolo su uno specifico argomento, non esitare a contattarci!

 

articolo by Miriana Piccari