Big data analytics: che cosa sono?
Il processo di big data analytics si riferisce alla raccolta e analisi (analytics) di grandi volumi di informazioni (big data) che serve per pianificare e ottimizzare la gestione di imprese e aziende.
I big data sono considerati strumenti fondamentali per offrire alle strutture di riferimento alcune intuizioni sull’andamento dei mercati, per prevedere le più probabili tendenze e adeguarvi le migliori strategie di vendita.
L’obiettivo da raggiungere è ancora una volta quello di implementare il giro d’affari migliorando anche le relazioni con la clientela, per fidelizzare quella già esistente e per ampliare il target di riferimento.
Discostandosi dal tradizionale approccio operativo su grandi volumi d’informazioni (che spesso richiedono un’elaborazione più lenta e quindi meno efficace), l’analisi dei big data è in grado di snellire le procedure e di ottimizzare i tempi.
Il processo consente inoltre di sviluppare un’analisi predittiva, basata su fondamenti statistici, necessaria per venire a conoscenza in anticipo delle probabili tendenze, per poi intervenire adeguatamente.
In altre parole i big data costituiscono uno strumento innovativo che rende misurabile qualsiasi aspetto relativo al mercato e a tutte le sue implicazioni.
Si tratta dunque di un processo di Business Intelligence finalizzato a supportare i manager nelle fasi decisionali, per evitare sprechi, ridurre i costi, risparmiare tempo e massimizzare i profitti.
La big data analytics può essere definita come un processo di analisi di complesse fonti informative indispensabile per prevedere il comportamento dei consumatori, le preferenze di mercato e le migliori opportunità aziendali.
In simili contesti gli input dei dati sono talmente vasti da richiedere specifiche procedure, sinteticamente indicate con la legge delle quattro “V”:
• volume: grande quantità di dati analizzati e archiviati;
• varietà: ampia differenziazione di dati;
• velocità: elevata frequenza del movimento dati;
• veridicità: ottima attendibilità delle informazioni.
Di conseguenza l’analisi dei big data offre vantaggi non soltanto a livello quantitativo, ma anche qualitativo, dato che mette in atto una preventiva selezione che poi verrà perfezionata nel tempo.
Oltre al semplice volume dei dati, una simile organizzazione ottimizza la loro disposizione negli archivi dei data management, per ottenere un significativo miglioramento nella gestione aziendale.
L’enorme volume di dati eterogenei che arriva ai terminali dei device viene pertanto organizzato in maniera intelligente e produttiva.
Per approfondire leggi l’articolo Big Data e Business Analytics, cosa sono e perché sono fondamentali per le aziende
Impieghi della big data analytics
Gli impieghi della big data analytics si sono rivelati fondamentali non soltanto per le grandi industrie, ma anche per piccole e medie imprese, per gli artigiani e per i professionisti intenzionati a migliorare la propria compliance col mondo del mercato.
Una gestione di questo tipo offre gli strumenti migliori per gestire la competitività tra aziende, soprattutto a livello economico oltre che organizzativo.
L’analisi di grandi moli di informazioni permette di acquisire nuove conoscenze, necessarie per orientarsi meglio nel settore lavorativo, economico e gestionale.
L’impatto predittivo dell’analisi sui big data viene infatti sfruttato a moltissimi livelli, dato che le sue applicazioni sono praticamente illimitate.
Anche se il business rimane il settore d’elezione, la big data analytics trova largo impiego anche nella strutturazione dei flussi, nelle emergenze, nei processi produttivi e in quelli finanziari.
Grazie alla diffusione di algoritmi e di analisi innovative è attualmente possibile estrapolare in tempo reale tutte le informazioni utili, che spesso non sono immediatamente comprensibili.
È chiaro che uno sveltimento delle procedure aziendali svolge un ruolo estremamente vantaggioso anche sull’impatto psicologico dei dipendenti che non sono più oberati da mansioni ripetitive e poco gratificanti.
Consentire loro di applicarsi meglio a settori più interessanti e creativi (che non sono certo quelli dell’analisi di informazioni da catalogare) ha confermato come la big data analytics possa migliorare anche la gestione delle competenze professionali.
L’impiego di questi programmi ha rivoluzionato, per certi aspetti, tutto il modo di concepire la gestione aziendale, soprattutto per quelle fasce di personale incaricato a svolgere un lavoro insoddisfacente.
Molto spesso il calo dei profitti è infatti collegato alla demotivazione degli impiegati che non rendono al massimo delle loro potenzialità proprio in quanto privi di stimoli.
Il lavoro ripetitivo può generare un vero e proprio gap difficilmente risolvibile, i cui effetti negativi si fanno sentire non soltanto nell’immediato, ma anche nel lungo periodo.
Proprio per questo motivo molte imprese hanno preso atto che, impostando adeguati programmi di analisi dei big data, diventa possibile implementare in maniera significativa il giro d’affari.
Come è organizzata la big data analytics
La big data analytics è organizzata in 4 classi, che sono:
• descriptive analytics: comprende gli strumenti orientati alla descrizione delle condizioni attuali e di quelle pregresse di tutti i processi aziendali oppure delle aree funzionali;
• predictive analytics: relativa agli strumenti avanzati in grado di rispondere ai quesiti inerenti a che cosa potrebbe accadere in futuro;
• prescriptive analytics: riguardante gli strumenti che propongono le migliori soluzioni strategiche basate sui risultati delle analisi svolte;
• automate analytics: collegata ai mezzi capaci di implementare gli interventi proposti.
Descrizione, previsione, proposta e messa in atto sono quindi i 4 step che rendono la big data analytics uno dei programmi più completi ed esaustivi attualmente disponibili per chi è intenzionato a potenziare il business.
La realizzazione di un progetto del genere presuppone tuttavia competenze specialistiche in grado di affrontare adeguatamente tutti gli eventuali problemi gestionali legati alla digitalizzazione, una procedura che non tutti conoscono.
Pertanto è necessario fare riferimento a professionisti qualificati in questo settore, evitando l’improvvisazione che si rivela sempre e comunque controproducente.
Mettere in atto un progetto di analisi e gestione dei big data all’interno di un’impresa significa tra l’altro affrontare numerose sfide legate agli obiettivi da perseguire, agli strumenti da utilizzare e alle competenze da applicare caso per caso.
Non esiste infatti un programma standard, ma piuttosto un approccio personalizzato che deve valutare attentamente le singole esigenze.
In generale si può dire che gli obiettivi comuni di qualsiasi analisi dei big data sono i seguenti:
• migliorare i rapporti con la clientela;
• profilare il target per poi fidelizzarlo;
• implementare le vendite;
• aumentare i profitti;
• ridurre il time to market;
• mantenersi al passo coi tempi;
• superare la concorrenza;
• ridurre gli sprechi;
• ottimizzare i costi;
• scoprire nuovi mercati.
Gli ambiti progettuali più diffusi dell’analisi dei big data non si limitano all’impostazione di proficui programmi di vendita, ma sono focalizzati anche sull’ assistenza post-vendita, sul potenziamento della reputazione del brand e sulla gestione infrastrutturale.
Un programma ben impostato, infatti, non può esaurirsi con la conclusione di un affare, ma deve gettare le basi per la ripetizione di simili trattative, massimizzando l’affidabilità del brand.
I settori in cui la big data analytics è più utilizzata sono quelli connessi ai social network, che hanno aperto nuovi e interessanti scenari capaci di impattare trasversalmente la gestione aziendale.
Alcuni esempi applicativi sono collegati alle strategie di marketing, alla comunicazione, alla prevenzione delle frodi, alla sanità e molto altro ancora.
La diffusione della big data analytics in Italia
Il maggiore incremento di utilizzo della big data analytics è da identificarsi tra le grandi aziende, mentre per le piccole e medie imprese la percentuale di adozione è ancora bassa.
Questo fenomeno può dipendere dalla minore disponibilità economica su cui le PMI possono contare, probabilmente per un più ridotto volume di affari.
Pur tenendo conto di questo aspetto, la digitalizzazione delle imprese (anche di piccole dimensioni) rimane comunque una scelta vantaggiosa in quanto capace di assicurare un rientro economico entro poco tempo grazie all’aumento dei profitti che ne consegue.
Big data è un’espressione applicata a informazioni il cui volume supera la capacità dei tradizionali database, per cui la principale conseguenza si traduce in una maggiore latenza.
Un programma di analisi, invece, consente di prendere decisioni più rapide e accurate, utilizzando tecniche innovative e programmi di ultima generazione, con effettivi vantaggi a tutti i livelli.
Tutte le attività che ogni giorno vengono svolte sui dispositivi digitale producono un’enorme quantità di dati che in molti casi non sono adeguatamente sfruttate né valorizzate.
In Italia gli utenti passano molte ore navigando in rete per cui un corretto impiego di internet può supportare in maniera significativa qualsiasi azienda, indipendentemente dal suo mercato.
Uno dei significati della big data analytics è quello di ordinare l’insieme dei dati eterogenei provenienti da diverse fonti, per poi archiviarli in automatico e senza l’intervento di un operatore.
L’interpretazione di questi dati consente di avviare processi decisionali molto efficaci, rapidi e selettivi, in grado di implementare i profitti di qualsiasi realtà aziendale.
Per raggiungere simili obiettivi è opportuno affidarsi a esperti del settore che, grazie a competenze specifiche, sono in grado di impostare una programmazione adeguata alle esigenze individuali dei committenti.
Conclusioni
Maia Management è un’impresa che offre l’opportunità di trovare soluzioni digitali per problematiche aziendali di qualsiasi tipo, sfruttando tecnologie che possono automatizzare i processi.
Sul sito web è disponibile un test finalizzato alla mappatura del livello di digitalizzazione dell’azienda, che permette di impostare un programma personalizzato.
In questo modo si può costruire un piano di attività utili per migliorare la gestione aziendale, grazie a un’offerta formativa di alto livello, costantemente aggiornata.
Per avere maggiori informazioni e per contattare Maia Management è sufficiente compilare il modulo di contatto disponibile sulla piattaforma, dove sono presenti anche tutte le informazioni utili per entrare nel mondo della digitalizzazione su misura.
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