• Richiedi informazioni

  • 23 Dicembre 2020

Evoluzione e sviluppo dei Big Data nelle analisi aziendali

Evoluzione e sviluppo dei Big Data nelle analisi aziendali

Evoluzione e sviluppo dei Big Data nelle analisi aziendali 1024 518 3rdPlace

di Marco Belmondo (Chief Marketing Officer del gruppo Datrix)

È ormai noto che i Big Data sono dati caratterizzati da volume, velocità, varietà, valore, veridicità, variabilità. Ma che cosa significa nel concreto utilizzare e valorizzare i Big Data nel 2020 e in che modo il fenomeno è evoluto nelle aziende?

L’evoluzione dei Big Data

Possiamo identificare molte linee evolutive, per brevità proviamo a descrivere le principali.

Non solo volume

Quando la tecnologia ha portato ad avere sempre più fonti in grado di generare tantissimi dati quotidianamente – si pensi ai sensori sui macchinari, al web o agli smartphone -, si è iniziato a parlare di Big Data, ponendo grande accento sul volume. Avere più dati veniva considerato di per sé meglio di avere pochi dati. A quel punto, si è formato grande hype attorno al fenomeno. Le aziende più proattive hanno iniziato a dotarsi di tecnologie in grado di gestire ampie moli di dati in maniera performante, come ad esempio il framework Hadoop o i Data Lake. Con il passare degli anni, ci si è resi conto, tuttavia, che gestire i Big Data non significa solo gestire grandi volumi di dati. Velocità e varietà hanno acquisito maggior importanza. Si pensi al tema del real time analytics, cioè la possibilità di svolgere analisi in tempo reale, appena i dati vengono acquisiti dai sistemi. La capacità di monitorare i processi in tempo reale risulta cruciale per alcune applicazioni di business, ad esempio lo sviluppo di una comunicazione personalizzata verso i clienti in ottica di proximity analytics o l’analisi dei dati di logistica di un eCommerce.

Maggiore attenzione agli Analytics e al Valore

I dati non hanno valore di per sé, possono però diventare estremamente rilevanti e supportare le aziende nell’acquisire vantaggio competitivo se e solo se si trasformano in informazione. Utilizzare i Big Data nel 2020 significa quindi porsi il grande problema di allineare le strategie tecnologiche, progettuali e organizzative per migliorare la propria capacità di valorizzazione dei dati con la strategia generale dell’azienda. Le attività di Big Data Analytics, solo in questo modo, saranno percepite come utili per i decisori aziendali.

Utenti di business sempre più “analisti”

Per far sì che i big data siano effettivamente utili, però, è necessario che anche da parte degli utenti di business ci sia un’evoluzione in termini di competenze. Gli analisti internazionali parlano di Data Literacy, cioè alfabetizzazione ai dati. Da un lato, dunque, i responsabili delle linee di business devono incrementare le proprie capacità di interpretazione e utilizzo dei dati, dall’altro l’offerta tecnologica propone sempre di più strumenti semplici da utilizzare che non necessitano di capacità di programmazione e che parlano il linguaggio dei business users. 

Il ruolo degli Augmented Analytics 

Collegati al punto precedente, entrano in gioco gli Augmented Analytics. Secondo la definizione di Gartner, per Augmented Analytics si intende un nuovo approccio di analisi dei dati che sfrutta le tecnologie di Machine Learning e di linguaggio naturale (NLG), per individuare automaticamente i risultati più rilevanti e suggerire autonomamente le azioni concrete da intraprendere. È chiaro che applicare questo nuovo approccio sia la principale sfida tecnologica, e non solo, per l’applicazione dei big data nel 2020, proprio perché va a rafforzare quel filo, sempre troppo sottile, tra le analisi che vengono effettuate dalle figure preposte e le decisioni aziendali.

In sintesi, utilizzare i Big Data nel 2020 non significa più soltanto introdurre una nuova tecnologia ma intraprendere un percorso di trasformazione che parte dalle esigenze di business, lavora sui dati per estrarne informazioni e, supportato da tecnologie intelligenti, restituisce degli elementi di valore. 

3rdPlace, tech company del gruppo Datrix, si inserisce pienamente nelle linee evolutive che caratterizzano i Big Data nel 2020. Ne è un esempio la piattaforma DataLysm che si propone proprio di avvicinare anche le aziende più tradizionali o più piccole ad approcci molto evoluti di analisi dei dati dei clienti. La piattaforma, basata da first-party data, applica autonomamente metodologie statistiche di apprendimento automatico per finalità predittive.

Ma dove si trovano le aziende con i Big Data?

Dopo aver inquadrato le principali linee di evoluzioni del fenomeno, oggi quante sono le aziende che effettivamente traggono valore dai Big Data? Secondo i dati 2020 dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano – alla cui ricerca il gruppo Datrix ha partecipato come Partner -, oggi il 42% delle grandi aziende è considerabile maturo in ambito Advanced Analytics, ossia ha attivato diverse sperimentazioni o ha ufficializzato dei progetti operativi in grado di estrarre valore da dati complessi, utilizzando metodologie di Analytics evolute, ad esempio metodologie predittive, prescrittive o automatizzate. Molto meno fermento da parte delle piccole e medie imprese, tra le quali le analisi dei dati vengono svolte dal 62%, nella maggior parte dei casi, tuttavia, in maniera tradizionale e difficilmente a partire da una buona integrazione dei dati interni.

Scopri la soluzione per “Attivare” i tuoi dati

    Richiedi meeting

    (*) Campi obbligatori.









      Meeting request

      (*) Fields mandatory.