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Big Data un Vantaggio Competitivo per le Aziende

Big Data: una grande mole di dati eterogenei per forma e sorgente, analizzabile nel tempo. Una fonte preziosissima di informazioni che possono supportare e influire significativamente sulle scelte messe in atto dalle aziende che da essi possono ricavare vantaggio competitivo. Fondamentale è saper analizzare ed interpretare questi “grandi flussi di dati”, ed è qui che entra in gioco la figura del Data Scientist.

Esempi di Big Data provengono dai telefoni, dalle carte di credito usate per gli acquisti, dalla televisione, dalle applicazioni dei computer, dalle infrastrutture intelligenti delle città, così come dai sensori montati sugli edifici o sui mezzi di trasporto pubblici e privati.

Big Data definizione e utilizzo

I big data cosa sono? Un numero potenzialmente infinito di informazioni relative al “comportamento digitale” degli utenti in Rete.
Ciascuno di noi, quotidianamente, interagisce con altri utenti usando applicazioni, visualizza video, legge articoli o usa uno o più social network. Saper utilizzare questa tipologia di dati è l’evoluzione a cui va incontro il mondo digitale nonché la principale leva su cui sarà basato il “nuovo modo di fare business”.

Analizzare i Big Data nel migliore dei modi consente di creare nuova conoscenza utile per prendere decisioni più consapevoli in diversi processi aziendali: dall’ottimizzazione dei flussi turistici alla sanità, dal marketing alla comunicazione finanche all’utilizzo nella prevenzione delle frodi.

Big Data significato delle 5V

A descrivere per primo il Modello delle 3V dei Big Data è stato, nel 2001, Doug Laney, allora vicepresidente e Service Director dell’azienda Meta Group: Volume, Velocità e Varietà. Un modello semplice e schematico per definire nuovi dati originati dall’aumento delle fonti d’informazione e delle nuove tecnologie. Oggi si sono aggiunte due nuove variabili: Veridicità e Variabilità e per questo si parla di 5V dei Big Data.

Di seguito le 5 V

  1. Volume: Elevate moli di dati (più di 50 TB) o in forte crescita (>50% annua)
  2. Velocità: Dati generati e acquisiti rapidamente
  3. Varietà: Dati eterogenei per fonte e formato
  4. Veridicità: Qualità e affidabilità dei dati
  5. Variabilità: Mutevolezza del significato di un dato a seconda del contesto

Analytics Big Data: strumenti di analisi 

Le tecnologie e le competenze di Analytics creano la vera differenza nell’uso dei Big Data. Gli strumenti di analisi Big Data riescono a trasformare i dati grezzi in informazioni di valore per i decision maker aziendali che possono usufruire di informazioni aggiornate per prendere decisioni tempestive sia che si tratti del futuro di grandi aziende che di piccole e medie imprese.

Processare Big Data significa modificare il modo in cui questi ultimi vengono raccolti e gestiti e, soprattutto, vuol dire utilizzare competenze e tecnologie evolute per supportare il ciclo di vita del dato e nuove figure professionali, come quella del Data Scientist, per la valorizzazione delle informazioni. Il comparto dei Big Data Analytics continua ad evolversi e la gestione dei dati si conferma ai vertici tra le priorità di investimento di CIO e Innovation Manager italiani.

Gli Advanced Analytics

Sono tecnologie che permettono di gestire dati destrutturati, processare ampi volumi di dati in tempo reale ed estrapolare autonomamente le informazioni nascoste. Esistono quattro classi di Analytics usate nell’analisi dati:

  1. DESCRIPTIVE ANALYTICS per descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali.
  2. PREDICTIVE ANALYTICS per rispondere a domande relative a proiezioni future.
  3. PRESCRIPTIVE ANALYTICS per proporre soluzioni strategiche sulla base delle analisi svolte.
  4. AUTOMATED ANALYTICS per implementare autonomamente l’azione proposta in base al risultato delle analisi dati svolte.

Data Analyst e Data Scientist: le competenze che danno valore ai Big Data

Due sono le nuove figure professionali che si sono affacciate nel mondo del lavoro grazie ai Big Data e che sembrano essere parte delle cosiddette “professioni del futuro”: il Data Analyst e il Data Scientist.Questi professionisti della Data Science provengono da percorsi di studi in informatica, matematica, fisica e statistica.

Il Data Scientist è una figura altamente specializzata nella gestione dei Big Data al fine di trarne informazioni rilevanti. Nella maggior parte dei casi possiede una formazione in Ingegneria, Informatica, Economia, Matematica o Statistica. Completano il profilo una profonda conoscenza del mercato e del business e l’utilizzo di tecniche di machine learning e linguaggi di programmazione.

Dal lavoro del Data Scientist dipende quello del Data Analyst che deve esplorare e interpretare le informazioni utili ai processi decisionali implementando modelli statistici complessi o algoritmi di machine learning.

Esempi di Big Data

Le piattaforme Netflix e Amazon sono basate sui “metodi di raccomandazione” per fare proposte di acquisto sulla base degli interessi di un cliente. Tutti i dati provenienti dalla navigazione di un utente, dai suoi precedenti acquisti, dai prodotti valutati o ricercati consentono di suggerire i prodotti più adatti agli scopi del cliente.

Appartenenti ai Big Data sono anche gli algoritmi che riescono a predire se una shopper donna è incinta, tracciando le sue ricerche sul Web e gli oggetti acquisiti in precedenza.

Facebook, invece, con il suo miliardo di iscritti, sa persino quando una storia d’amore è arrivata a un punto critico. Sulla base degli aggiornamenti di stato delle bacheche (ogni minuto sono pubblicati 3,3 milioni di post), l’azienda può prevedere se un rapporto è destinato a durare, con una precisione inquietante. Per non parlare di Twitter che ogni 60 secondi movimenta 347 mila tweet e che, come le altre Big Tech ha sviluppato una API (Application Program Interface) che consente a terze parti di accedere a ognuno di questi (per definizione tutti pubblici): si tratta di dati non strutturati, scandagliati da nuove tecniche di sentiment analysis che riescono a capire le emozioni contenute nelle informazioni testuali, aiutando i decisori (aziendali e politici) a capire dove va il vento dell’opinione pubblica.

Big Data Marketing in Italia

In Italia, negli ultimi anni, è stato registrato un trend di crescita dell’utilizzo dei Big Data all’interno delle imprese. In particolare, le grandi aziende hanno investito nelle tecnologie, competenze e metodologie di gestione e analisi dei dati. Solo a partire dal 2019, l’Osservatorio Big Data & Business Analytics ha registrato un aumento di interesse da parte delle piccole-medie imprese al tema che hanno, però maggiore difficoltà.

Sul territorio italiano esistono più di 700 mila start-up che hanno ricevuto almeno uno o più finanziamenti da investitori istituzionali per un connubio startup e grandi aziende. La crescita dei Big Data in Italia, sicuramente trainato ancora dalle grandi imprese, è dovuta ad una maggiore consapevolezza sul tema da parte delle aziende e all’utilizzo crescente di nuove tecnologie abilitanti.

Sono molte le aziende che hanno avviato una strategia data driven, come ad esempio Leroy Merlin e Cattolica Assicurazioni. Analizzando i comportamenti di acquisto, ovvero lo scontrino, associato alla carta fedeltà e alle varie interazioni con le promozioni, gli annunci, l’e-mail marketing, le eventuali newsletter, il retail sta approfondendo la conoscenza dei clienti.