Si parla di big data quando si ha un insieme talmente grande e complesso di dati che richiede la definizione di nuovi strumenti e metodologie per
estrapolare, gestire e processare informazioni entro un tempo ragionevole.
Il processo di raccolta e analisi di grandi volumi di dati permette di estrarre informazioni nascoste.
Associati a sofisticate analisi di business, i big data hanno il potenziale di dare alle imprese intuizioni sulle condizioni di mercato,
sul comportamento dei clienti, rendendo l’attività decisionale più efficace e veloce rispetto alla concorrenza.
L’obiettivo dei progetti di Big Bata Analytics non è generare report su ciò che è accaduto ma comprendere come questo possa
aiutare a prendere decisioni migliori.
Ciò significa cambiare il modello di data analysis dei dati optando per approcci cosiddetti:
• descrittivi
• predittivi
• prescrittivi
ossia sfruttando applicazioni di big data analytics attraverso le quali generare conoscenza utile
ai processi decisionali (anticipando per esempio i bisogni del cliente conoscendone in real-time preferenze ed abitudini).
Riuscire in questo obiettivo richiede nuove competenze: i data scientist, in particolare, i quali, utilizzando ‘machine learning algorithms’
e ‘advanced visualization tools’ possono generare informazioni utili e ‘non scontate’ a sostegno della competitività e redditività aziendali.
L’analisi dei dati può condurre a diversi livelli di conoscenza e questo processo è correlato alla tipologia di modelli di analytics messi in campo.
È possibile identificare quattro categorie principali:
• Descriptive Analytics: l’insieme di strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali.
Tali strumenti permettono di accedere ai dati secondo viste logiche flessibili e di visualizzare in modo sintetico e grafico i principali indicatori
di prestazione.
• Predictive Analytics: strumenti avanzati che effettuano l’analisi dei dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro.
Sono caratterizzati da tecniche matematiche quali regressione, forecasting, modelli predittivi, ecc.
• Prescriptive Analytics: applicazioni big data avanzate che, insieme all’analisi dei dati, sono capaci di proporre al decision maker soluzioni
operative/strategiche sulla base delle analisi svolte.
• Automated Analytics: capaci di implementare autonomamente l’azione proposta secondo il risultato delle analisi svolte.
I benefici che l’analisi big data può dare sono molteplici:
• Aumentare il fatturato
• Rendere prevedibile lo sviluppo della domanda
• Dare più valore all’account management
• Prevedere ciò che è meglio fare per un qualsiasi cliente
• Aprire nuove opportunità di business
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