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Big Data e Business Analytics, cosa sono e perché sono fondamentali per le aziende

Scritto da Nicholas Chilese
il 08/12/2021

Negli ultimi due anni sono stati prodotti più dati e informazioni di quelli prodotti in tutta la precedente storia dell’umanità.

Questo è conseguenza dello sviluppo tecnologico, in particolare digitale, e della imponente diffusione di internet. Fenomeno che ha portato alla definizione di Big Data, che approfondiremo nel paragrafo successivo.

I Big Data rappresentato per le imprese una grande occasione di reperire informazioni sull’ambiente esterno, interno e sui suoi clienti, a patto di saperle estrarre ed elaborare.
In questo articolo approfondiremo alcune metodologie di analisi come la Business Analytics per comprendere perché per le imprese è ormai necessario approcciare il tema.

Big Data: l’efficienza delle 3V

La descrizione di questo fenomeno così controverso e rivoluzionario è stata una sfida importante, nel corso dell’ultimo decennio.

L’analista Douglas Laney ha realizzato una sorta di documento di identità riferito a Big Data. Il discriminante utilizzato non è stata la dimensione della mole di informazioni, ma la loro complessità, da cui scaturisce la necessità di impiegare strumenti e metodologie per gestirle e analizzarle.

È nato così il modello delle 3V, fondato inizialmente su tre parole chiave: volume, varietà e velocità.

Il termine volume fa riferimento all’enorme quantità di dati raccolti in ogni istante tramite l’impiego soprattutto di sensori e social media.

La varietà, invece, allude alla presenza di informazioni eterogenee. Infine, la velocità fa riferimento all’immediatezza del processo di raccolta e analisi dei dati.
Questo modello è stato negli ultimi anni ulteriormente implementato attraverso l’inserimento dei termini veridicità e valore.

Il primo fa riferimento all’attendibilità dei dati, il secondo alla loro importanza effettiva soprattutto in termini di business.

A cosa servono tutti questi dati e perchè sono così importanti?

In un mondo sempre connesso, non si può non notare quanto ciò che accade online abbia ripercussioni immediate sulla realtà del business.

Il Data Scientist è una figura che funge da ponte tra il mondo reale e quello digitale. Il suo ruolo è quello di analizzare le informazioni presenti nei Big Data effettuando una sorta di pulizia e organizzazione dei dati.

Negli ultimi anni, l’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence sta valutando la crescente importanza di questa figura all’interno delle aziende.

È proprio in questo ambito che si registrano i vantaggi applicativi maggiori. Grazie all’impiego delle informazioni, infatti, è possibile studiare i mercati e avanzare delle previsioni a partire da quanto ricavato dallo studio delle abitudini dei clienti. Insomma, in poche parole vengono tracciati dei profili dei consumatori per comprendere, ad esempio, quale sia la strategia di marketing più adatta per piazzare un prodotto sul mercato in modo proficuo.

Business Analytics e Business Intelligence: quali sono le differenze?

Il termine Analytics ha un significato ben preciso: allude al processo di scoperta, analisi dei dati e comunicazione di quelli più importanti.

Le differenze sostanziali tra Business Intelligence e Business Analytics risiedono nella tipologia di approccio utilizzato, ma soprattutto nelle diverse finalità.

I primi si fondano su strumenti quali fogli di calcolo, dashboard e altre alternative simili, le quali leggono dati precedentemente immagazzinati al fine di ricercare e analizzare il passato o il presente. Tutto questo viene effettuato per descrivere i dati storici ed attuali dell’azienda. Il secondo, invece, si focalizza sull’analisi predittiva e sull’apprendimento automatico. Queste diverse metodologie si riflettono anche in un utilizzo differente della statistica. Il BI, infatti, utilizza il metodo descrittivo impiegando dati limitati e semplici per comprendere la natura e le cause dei fenomeni.

La Business Analytics, invece, si serve dei sistemi non lineari e di approcci predittivi come la regressione per comprendere in che modo i dati siano messi in relazione. Chiarire quest’ultimo aspetto consente di effettuare previsioni riguardanti risultati e comportamenti.

Business Analytics: focus sul metodo vincente dell’analisi dati

Prima di parlare dell’importanza della digital strategy aziendale, è doveroso approfondire quali sono le pietre miliari su cui si fonda il Business Analytics.

Immaginiamo di essere a capo di un’azienda produttrice di smartphones. Ad oggi, questo mercato è regolato da pochi e colossali competitors, continuamente in contesa per progettare il modello di cellulare più all’avanguardia.

Grazie all’utilizzo sapiente della Business Analytics, è possibile conquistare un target preciso di clienti scoprendo, per esempio, nuovi spunti per migliorare le prestazioni del dispositivo e quindi aumentare gli introiti.

Non tutti i tipi di Business Analytics, però, sono uguali. La tipologia più semplice è definita come analitica descrittiva. Essa consente di elaborare dati e ricostruire lo storico dell’azienda in modo semplice e veloce, ed è per questo motivo utilizzata a cadenza quotidiana.

Alcuni sfruttano, ad esempio, l’analitica diagnostica che si fonda sul machine learning. Quest’ultima è una disciplina incentrata sull’Intelligenza Artificiale che permette di creare algoritmi dal funzionamento analogo a quello del cervello umano e quindi capaci di auto-modularsi. Tale approccio a differenza degli altri è utilizzato prevalentemente per comprendere le cause di eventi accaduti.

Altre tipologie si fondano sull’analitica predittiva, la quale si basa completamente sulla modellazione statistica ed è quindi riconducibile alla teoria della probabilità. È proprio nell’ambito di questa metodologia che entra in gioco il data scientist. Essa è attualmente molto usata dalle aziende perché particolarmente efficiente: permette, infatti, di prevedere spese e guadagni basandosi sull’esperienza passata.

Ultima ma non meno importante è la Prescriptive Analytics, la quale rappresenta un ulteriore sviluppo delle due precedenti. Essa si appoggia su rete neurali complesse, molto simili a quelle dell’analitica predittiva ma decisamente più sofisticate poiché basate sul deep learning. Grazie all’elevata qualità della struttura, questa tipologia permette non solo di monitorare i dati ma anche di fornire eventuali esiti di scelte e dare suggerimenti rispetto ad una vasta gamma di possibilità.

Perché per un’azienda è importante avere una strategia digitale e il supporto di un CDO.

La scelta di una giusta business digital strategy può davvero fare la differenza.

Ritornando all’esempio formulato in precedenza, possiamo affermare che, soprattutto in un campo competitivo come quello della produzione di smartphone, la scelta di una giusta business digital strategy può davvero fare la differenza.

Lo scopo di quest’ultima è di ottimizzare gli introiti introducendo mezzi digitali all’interno dell’azienda, facendo attenzione a tutti i vantaggi e gli svantaggi collegati a questo importante fattore.

Essa incide sia su concetti propriamente interni quali eventuali analisi di mercato e ottimizzazione delle architetture di processo, sia esterni come la gestione dei rapporti con i clienti e il miglioramento del ranking del proprio sito web sui motori di ricerca.

Massimizzare la resa di questi vantaggi è un lavoro abbastanza complicato e, affinché questo sia svolto a dovere, deve essere redatto un percorso da seguire step by step.
In breve, una digital strategy funzionale e d’effetto permette all’azienda non solo di ottenere maggiore visibilità ma anche di conoscere profondamente i trend, rendendo molto più semplice la maggiorazione degli introiti.

Se la strategia digitale fosse una nave da guerra, lo Chief Digital Officer (CDO) sarebbe il comandante e i big data le armi.
Questa figura professionale, nata soltanto da pochi anni, rappresenta il promotore della trasformazione dell’immagine digitale dell’azienda e, in quanto tale, risente di grandi responsabilità.

Avendo una mansione pressoché manageriale, il CDO deve distinguersi per determinate caratteristiche. Oltre ad avere grande esperienza nel settore di riferimento, particolarmente apprezzate sono la multidisciplinarità, spiccata capacità di management, problem-solving e soprattutto un’elevata sensibilità verso i problemi dei customers, cuore pulsante di tutto l’ingranaggio.

Nei paragrafi precedenti si è discusso dell’importanza del fenomeno Big Data, di come questi siano un vero e proprio trampolino di lancio per le aziende, dei vari tipi di Business Analytics e dell’importanza della business digital strategy incarnata dalla figura del CDO.
Per approfondire il ruolo e le attività di questa nuova figura aziendale scarica la nostra guida.

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