Big Data: come utilizzarli a livello aziendale
L’avvento dei Big Data ha trasformato il panorama aziendale, rendendo possibile la gestione e l’analisi di quantità massicce di informazioni che, fino a pochi decenni fa, non erano neanche immaginabili. Oggi, i Big Data consentono alle aziende di prendere decisioni più informate, migliorare le operazioni interne, personalizzare i servizi offerti e innovare a una velocità senza precedenti. Ma in che modo le aziende possono utilizzare i Big Data? Quali sono le principali caratteristiche di questi dati e come l’intelligenza artificiale e i dati alternativi si inseriscono in questo quadro complesso e dinamico?
Che cosa sono e a cosa servono i Big Data
I Big Data si riferiscono a una vasta quantità di dati generati continuamente da una moltitudine di fonti, come dispositivi digitali, sensori IoT, transazioni finanziarie, social media e altro. La definizione di Big Data comprende un insieme di dati che non può essere gestito con strumenti tradizionali a causa delle sue dimensioni, velocità e varietà. Il loro valore risiede nella capacità di essere trasformati in informazioni utili, tramite analisi avanzate, per migliorare i processi decisionali aziendali. Quando i Big Data vengono raccolti, possono essere strutturati o destrutturati. I dati strutturati sono ordinati e organizzati in tabelle, come nei database relazionali, mentre i dati destrutturati comprendono informazioni non facilmente classificabili, come immagini, video o testo.
Caratteristiche dei Big Data
La struttura dei Big Data è solitamente descritta attraverso le “5V”, ovvero volume, velocità, varietà, veridicità e valore. Queste caratteristiche rappresentano i principali attributi dei Big Data e ne delineano la complessità:
Volume
Il volume si riferisce all’enorme quantità di dati generati ogni giorno. Le aziende devono gestire terabyte o persino petabyte di dati, il che richiede infrastrutture di calcolo e archiviazione avanzate.
Varietà
Cosa si intende con “varietà dei Big Data”? La varietà dei Big Data è uno degli aspetti più complessi della loro gestione. Essa si riferisce alla diversità delle fonti e delle forme dei dati: si possono raccogliere informazioni strutturate da database, ma anche dati destrutturati da fonti come i social media, immagini, video, audio, o anche dati sensoriali raccolti tramite dispositivi IoT. La gestione di tale eterogeneità richiede strumenti e tecniche specifiche per integrare e analizzare i dati in modo coerente. Un potenziale fonte per i Big Data può essere, ad esempio, un mix di dati provenienti da dispositivi mobili, piattaforme social e applicazioni aziendali.
Veridicità
Per veridicità si intendono la qualità e l’affidabilità dei dati. Le aziende devono essere in grado di distinguere tra dati utili e rumorosi, evitando distorsioni nell’analisi.
Valore
Il valore è forse la caratteristica più importante, poiché rappresenta la capacità di estrarre informazioni significative dai dati. I Big Data consentono alle aziende di migliorare le loro decisioni strategiche, ottimizzare le operazioni e offrire nuovi servizi.
Cos’è la data analysis?
La Big Data analysis è l’insieme di tecniche e processi utilizzati per esaminare e interpretare grandi quantità di dati. L’obiettivo è individuare pattern, tendenze, correlazioni e altre informazioni rilevanti. Questa analisi può essere descrittiva, predittiva o prescrittiva. L’analisi descrittiva fornisce una visione d’insieme dei dati, mentre quella predittiva utilizza modelli statistici e algoritmi di machine learning per anticipare eventi futuri. L’analisi prescrittiva suggerisce azioni da intraprendere basate sulle previsioni. Questi processi rappresentano il nucleo della Big Data analytics, consentendo alle aziende di sfruttare il potenziale dei dati per migliorare la loro competitività.
Per quale utilizzo è congeniale la tecnologia dei Big Data?
I Big Data trovano applicazione in numerosi settori. Tra gli usi più comuni vi sono il marketing personalizzato, la gestione del rischio, la manutenzione predittiva e la gestione delle risorse aziendali. Ad esempio, nel settore retail, i Big Data consentono di monitorare il comportamento dei clienti e personalizzare le offerte, migliorando la customer experience. Nella produzione industriale, invece, l’analisi dei Big Data permette di prevedere guasti nelle macchine e ottimizzare la manutenzione. Il settore sanitario utilizza i Big Data per analizzare grandi quantità di dati clinici e migliorare diagnosi e trattamenti.
Big Data e intelligenza artificiale: cosa sapere?
L’intelligenza artificiale (IA) e i Big Data sono strettamente collegati. L’IA richiede enormi quantità di dati per “imparare” e prendere decisioni autonome. I Big Data, d’altro canto, forniscono la materia prima necessaria per alimentare gli algoritmi di machine learning. La combinazione di Big Data e IA consente alle aziende di automatizzare processi complessi, migliorare le previsioni e creare modelli predittivi più accurati. Ad esempio, nel settore finanziario, gli algoritmi di IA, alimentati dai Big Data, possono analizzare migliaia di transazioni in tempo reale per rilevare frodi.
Che cosa sono i dati alternativi?
Oltre ai dati tradizionali, come quelli contabili o di vendita, esistono anche i cosiddetti dati alternativi, che rappresentano un’importante fonte di informazioni per le aziende. I dati alternativi provengono da fonti non convenzionali, come i social media, le transazioni con carta di credito, le immagini satellitari e i dati raccolti da dispositivi IoT. Questi dati offrono una prospettiva diversa rispetto ai dati tradizionali, consentendo alle aziende di ottenere insight più dettagliati e completi sul mercato o sui consumatori.
Quali sono i dati alternativi più utilizzati?
Tra i dati alternativi più utilizzati ci sono:
- dati provenienti dai social media: utilizzati per analizzare opinioni, tendenze e comportamenti dei consumatori;
- dati da transazioni finanziarie: che forniscono indicazioni sul comportamento di spesa dei consumatori;
- dati da sensori IoT: utilizzati in settori come la smart agriculture o la manutenzione predittiva;
- dati satellitari: impiegati per monitorare fenomeni naturali o tracciare lo sviluppo urbano.
Quali sono i dati alternativi più utilizzati?
L’utilizzo efficace dei Big Data in azienda richiede una strategia ben definita che integri tecnologie avanzate e competenze multidisciplinari. Il primo passo consiste nel raccogliere i dati da fonti interne, come sistemi gestionali, e fonti esterne, come social media, IoT o transazioni digitali. Successivamente, i dati devono essere elaborati, puliti e integrati per garantire coerenza e affidabilità. Le aziende possono quindi applicare tecniche di Big Data analytics per ottenere insight utili, migliorare il processo decisionale e identificare nuove opportunità di crescita.
L’integrazione dei Big Data può essere utilizzata per ottimizzare le operazioni aziendali, personalizzare l’offerta ai clienti, ridurre i costi, prevenire guasti attraverso la manutenzione predittiva e migliorare la supply chain. Ad esempio, nel marketing, i Big Data consentono di profilare i clienti in modo più accurato e di creare campagne su misura, aumentando la fidelizzazione. In ambito produttivo, possono migliorare l’efficienza, riducendo tempi di inattività delle macchine grazie all’analisi predittiva dei dati operativi. Utilizzare i Big Data in modo strategico permette alle aziende di ottenere un vantaggio competitivo, rendendo i processi più agili e adattivi rispetto ai cambiamenti del mercato.
