BIG DATA E DATA ANALYSIS
Si parla di big data quando si ha a disposizione un insieme così grande e complesso di dati da richiedere strumenti e metodologie specifiche per
estrarre, gestire e processare informazioni in tempi ragionevoli.
La raccolta e l'analisi di grandi volumi di dati permettono di individuare informazioni nascoste e pattern non evidenti.
Abbinati ad analisi di business sofisticate, i big data offrono alle imprese intuizioni sulle condizioni di mercato
e sul comportamento dei clienti, rendendo le decisioni più efficaci e tempestive rispetto alla concorrenza.
ANALISI DEI DATI
Dati e informazioni. Gli obbiettivi.
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. Ciò che genera conscenza.
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.
Vantaggi. Come migliorare le performance aziendali.
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
Data-Ware ti offrirà tutto il supporto necessario per potenziare il tuo business attraverso la Big Data Analysis.
