Con la crescente digitalizzazione e l’espansione di internet ci si ritrova sempre più spesso a parlare di Big Data Analitycs. Ma che sono esattamente e quali vantaggi offrono? Ebbene, con tale termine si indica una grande quantità di informazioni raccolte da molte fonti diverse. Per poterle gestire in modo corretto e ottenere informazioni utili, però, è necessario utilizzare strumenti speciali e metodi avanzati. I dati raccolti possono anche aiutare a scoprire collegamenti tra diversi fenomeni e fare delle previsioni future come la valutazione delle prestazioni di un’azienda. Nonostante il concetto di Big Data esista da tempo, però, ha guadagnato rilevanza a partire dal 2000. Agli inizi di quegli anni, infatti, Doug Laney, un’analista di mercato ne definì le principali caratteristiche mediante le tre “V”. Ecco dunque cosa sono queste ultime, i vantaggi principali dei Big Data e quali casi più caratteristici di utilizzo.
Indice
Cosa sono le tre V dei Big Data Analitycs
Volume, velocità e varietà: ecco cosa rappresentano le tre “V” dei Big Data Analitycs. Si tratta esattamente delle loro principali caratteristiche. Si parla di volume perché raccolgono dati che provengono da diverse fonti come video, social media e transazioni commerciali. Tempo fa i costi per archiviare questi ultimi sarebbero stati una sfida mentre adesso memorizzare è diventato un processo più economico grazie a nuove tecnologie.
Per quanto concerne la velocità, con l’espansione dell’Internet delle cose, le imprese hanno la necessità di gestire i flussi di dati a velocità più elevate. Grazie all’utilizzo di sensori, contatori e tag RFID tale problema è stato risolto in quanto la gestione dei dati è quasi in tempo reale.
Infine, l’ultima caratteristica principale è la varietà in quanto i dati sono disponibili in una vasta gamma di formati. Ci sono quelli strutturati e quelli numerici. Inoltre quelli non strutturati come ad esempio le e-mail, i testi, i video e le transazioni finanziarie.
Perché si parla sempre più di Big Data
Ogni giorno, le persone e i dispositivi producono volumi enormi di dati e lo fanno mediante transazioni online, social media, sensori e tanto altro. La grande espansione di dati ha richiesto quindi delle nuove forme di raccolta, memorizzazione e analisi delle informazioni. Tra queste ci sono strumenti di analisi dati avanzati come l’Intelligenza Artificiale e il machine learning grazie ai quali si riescono ad estrarre grandi volumi prima inaccessibili, si possono creare modelli, fare delle previsioni e fornire delle raccomandazioni basate su dati complessi.
Per le aziende, i Big Data sono una manna dal cielo in quanto grazie a essi riescono a ottenere vantaggi competitivi. L’analisi dei dati, infatti, dà la possibilità di capire in fondo cosa vogliono i clienti, ottimizzare le operazioni, migliorare i prodotti e prendere delle decisioni su informazioni concrete e non solo basandosi su intuizioni.
Sono poi importanti perché stanno portando innovazione in diversi settori come la pubblicità e la salute. In quest’ultimo caso, ad esempio, essi riescono a migliorare le diagnosi e i trattamenti pubblicitari. Nel campo della pubblicità, invece, aiutano a creare campagne personalizzate sulla base dei comportamenti degli utenti.
Le tecnologie dei Big Data sono poi utilizzate per migliorare la sicurezza e prevenire i crimini. Le forze dell’ordine, infatti, grazie all’analisi dei grandi volumi di dati, possono rilevare schemi sospetti e prevenire attività illecite.
Cosa rende i Big Data così speciali?
Come spiegato, il motivo principale per cui i Big Data sono così speciali è la grandezza non solo in termini di volumi ma anche di velocità e di varietà. Non sono solo una summa di dati grezzi bensì un’opportunità per ricavare informazioni preziose e utili, per prendere decisioni importanti e ottenere vantaggi competitivi.
Ecco un esempio: immaginate di poter disporre di migliaia di informazioni riguardanti i tanti utenti che visitano un sito e-commerce. Tali dati potrebbero includere anche informazioni sulle preferenze di acquisto di questi ultimi nonché sui prodotti che hanno utilizzato, sui tempi di permanenza sul sito e sui feedback. Questi dati, analizzati in modo corretto, potrebbero rivelare tendenze di consumo, identificare i prodotti più venduti e ottimizzare le campagne di marketing.
I 7 principali casi di utilizzo dei Big Data
Dall’analisi predittiva alla customer experience, ecco come i Big Data Analitycs possono rivoluzionare varie realtà aziendali e aiutare principalmente:
- nella manutenzione predittiva. Consentono infatti di identificare segnali di possibili guasti nascosti tra dati strutturati (come ad esempio il modello dell’attrezzatura, la marca o l’anno) e tra quelli non strutturati come i dati dei sensori o i registri di sistema. Grazie a tali informazioni si possono ovviamente prevenire i guasti e migliorare l’efficienza dei costi;
- nella customer experience in quanto raccolgono informazioni da social media, registri delle chiamate e altre fonti. Con esse è possibile offrire ai clienti delle esperienze più personalizzate riducendo il tasso di abbandono. In più, con l’ausilio di tali dati, si migliora l’interazione con i clienti;
- nel prevenire frodi e nella compliance. I Big Data, come spiegato, analizzano grandi volumi di informazioni e proprio per questo hanno più possibilità di riconoscere modelli sospetti;
- nello sviluppo del prodotto in quanto molte aziende usano i Big Data per prevedere la domanda dei clienti. Essi creano infatti dei modelli predittivi per i nuovi prodotti e servizi mediante l’analisi degli attributi chiave di prodotti passati e attuali;
- nel machine learning perché grazie alla grande quantità di dati è possibile addestrare le macchine a riconoscere modelli complessi senza la necessità di programmarle direttamente;
- per l’innovazione in quanto i Big Data studiano le interconnessioni che ci sono tra le persone, le entità, i processi e le istituzioni in modo tale da migliorare le decisioni sugli aspetti finanziari;
- per la performance operativa in quanto si dà alle aziende la possibilità di analizzare la produzione, i feedback dei clienti ed altri fattori per evitare che vi siano interruzioni e per anticipare le esigenze future.
Quali sono i vantaggi della Big Data Analitycs
In conclusione, tra i principali vantaggi della Big Data Analytics c’è sicuramente la capacità di analizzare grandi volumi di dati da diverse fonti. Inoltre vi è la possibilità di ridurre i costi di gestione dei dati, di prendere decisioni più informate, di comprendere meglio i consumatori e migliorare la gestione dei rischi e l’efficienza operativa.
Adottare i Big Data, inoltre, significa anche affrontare sfide significative come ad esempio il dover mantenere alta la qualità dei dati, garantire l’interoperabilità tra sistemi diversi, rispettare le normative sulla sicurezza dei dati, fare scelte tecnologiche adeguate e trovare professionisti qualificati in un mercato competitivo.
