Big Data e aziende: ecco come utilizzarli

La maggior parte delle attività quotidiane crea dei dati, che possono essere raccolti, analizzati e monetizzati. La sfida più grande per la maggior parte delle aziende, oggi, risiede quindi nella capacità di acquisire un vantaggio competitivo lavorando proprio su questi dati. Per poter padroneggiare, però, al massimo questo patrimonio informativo, è necessario, per prima cosa, comprendere che cosa sono i Big Data.

Cominciamo da una definizione. Con il termine Big Data si intende una mole di dati così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici innovativi per raccoglierli, analizzarli e trasformali in conoscenza.

Questi dati si distinguono per 5 caratteristiche fondamentali, conosciute come 5V:

1. Volume: si riferisce alle enormi dimensioni dei Big Data. Non a caso, per raccogliere, analizzare e gestire questa enorme quantità di dati servono strumenti specifici.
2. Velocità: si tratta tanto della velocità con cui i dati vengono generati, quanto della velocità con cui vengono trasmessi.
3. Varietà: i Big Data sono tanti, veloci e molto diversi gli uni dagli altri. La molteplicità dei Big Data si riferisce sia al loro formato (i dati possono essere numeri, immagini, stringhe di testo, video, etc.) sia alla loro fonte.
4. Veridicità: correttamente interpretati, i dati celano delle informazioni che possono rivelarsi fondamentali per prendere decisioni efficaci.
5. Valore: il patrimonio informativo che sta dietro ai dati rappresenta il loro valore. Una ricchezza enorme per le aziende che devono imparare a sfruttarla integrando i migliori strumenti per organizzare, analizzare e visualizzare i dati.

Riprendendo quindi l’ultimo punto, possiamo vedere come questa enorme quantità di dati nasconda un patrimonio che, se correttamente interpretato, permette alle aziende di prendere decisioni strategiche in tempi rapidi rispetto ai competitor.

Quando si parla di Big Data analytics ci si riferisce all’insieme di processi utilizzati per analizzare i dati e scoprire nuove informazioni, come modelli nascosti, correlazioni tra le variabili di contesto, trend di mercato e preferenze dei consumatori.
La Big Data Analytics è fondamentale per le aziende perché queste possono sfruttare tali informazioni per migliorare rapidamente il loro modo di lavorare, pensare e offrire valore ai clienti. Con il supporto di strumenti e applicazioni, i Big Data possono aiutare a ottenere informazioni dettagliate, ottimizzare le operazioni e prevedere risultati futuri.

La Big Data Analytics può essere riassunta in 4 fasi principali:

1. La prima fase è quella della raccolta. I dati, che si ottengono - strutturati, semi-strutturati e non strutturati- vengono raccolti da più origini sul Web, nei dispositivi mobili e nel cloud.
2. Una volta raccolti, i dati vengono elaborati, ovvero verificati, ordinati e filtrati. Questo permette di prepararli per un ulteriore utilizzo e migliorarne le prestazioni.
3. Si passa poi allo scrubbing: conflitti, ridondanze, campi non validi o incompleti ed errori di formattazione all'interno del set di dati vengono corretti e puliti.
4. Infine, si arriva all’analisi. A questo punto i dati sono pronti per essere analizzati tramite strumenti e tecnologie come l'intelligenza artificiale, il machine learning e l'analisi statistica, che consentono di definire e prevedere criteri e comportamenti nei dati.

Riprendendo quindi l’ultimo punto, possiamo vedere come questa enorme quantità di dati nasconda un patrimonio che, se correttamente interpretato, permette alle aziende di prendere decisioni strategiche in tempi rapidi rispetto ai competitor.

Nonostante questi processi possano sembrare soluzioni lontane per molte aziende, in realtà, i Big Data possono rivelarsi utili per far fronte a numerose attività interne a tutte le organizzazioni. Vediamo qualche esempio:

• Sviluppo del prodotto. Molte organizzazioni usano i Big Data per anticipare la domanda dei clienti e per pianificare, produrre e lanciare nuovi prodotti.
• Manutenzione predittiva. Attraverso l’analisi di indicazioni di potenziali problemi prima che si verifichino, le organizzazioni possono implementare la manutenzione in modo più efficiente in termini di costi e di attività.
• Customer Experience. I grandi volumi a disposizione consentono di raccogliere dati da social media, visite web, registri delle chiamate e altre fonti, per migliorare l'esperienza dei clienti.
• Frode e compliance. I Big Data ti aiutano a identificare i modelli nei dati che indicano frodi e truffe.
• Efficienza operativa. Con i Big Data, è possibile analizzare e valutare la produzione, il feedback e i resi dei clienti per ridurre le interruzioni e anticipare le richieste future.
• Promozione dell’innovazione. I Big Data, infatti, possono aiutare le aziende a pensare a nuovi sviluppi per il proprio business e a rimanere al passo con i tempi.

I Big Data sono quindi il futuro per le grandi e piccole aziende. Grazie ad una loro corretta gestione, infatti, le organizzazioni possono rendere più efficienti le proprie attività produttive e rendersi più competitive sul mercato.

La sfida, però, sta nel riuscire a trovare le giuste soluzioni e tecnologie che permettano di gestire al meglio, organizzare, analizzare questi patrimoni informativi in modo che siano accessibili e disponibili a tutti.

TIM Enterprise si rivela essere il partner ideale grazie alle sue soluzioni personalizzate che si adattano alle specifiche esigenze, come la soluzione di TIM Data Retail Analysis che mette a disposizione delle aziende i propri Big Data, offrendo servizi di analisi e reportistica avanzata.

Dal Cloud Computing ai Data Center, dall’IoT alle piattaforme di raccolta dati, il cliente ha a disposizione un ecosistema completo di servizi e soluzioni che coprono ogni aspetto della gestione e dell'analisi dei Big Data. Questo permette alle aziende di sfruttare al massimo il valore dei propri dati per migliorare le operazioni, prendere decisioni informate e ottenere un vantaggio competitivo.