- Big Data Analytics: ecco la sfida della data science
- I vantaggi dei Big Data Analytics per il business
- L’impatto della data science durante il 2020
- Quali sono le priorità da tener presenti per il futuro per una gestione ottimale dei big data?
La scienza dei dati, o data science, riguarda in modo sempre più crescente ogni settore della nostra società. Le organizzazioni utilizzano infatti la data science per analizzare i dati in modo da renderli un vantaggio competitivo per il business, prendendo decisioni in modo mirato su prodotti e servizi offerti.
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Big Data Analytics: ecco la sfida della data science
Se si parla di data science è importante trattare anche il settore della Big Data Analytics.
Le attuali tecnologie consentono di creare e archiviare quantità crescenti di informazioni e i volumi dei dati sono aumentati rapidamente dando vita a una crescita inarrestabile: si stima per esempio che il 90% dei dati a livello mondiale sia stato creato negli ultimi due anni e che nel 2020 ogni persona sulla terra abbia generato 1,7 megabyte di dati ogni secondo.
Tutti i dati raccolti e archiviati permettono inoltre di rilevare trend e insight a supporto di decisioni mirate e uno sviluppo più efficace di prodotti e servizi.
Gli strumenti di Big Data Analytics possono essere classificati in quattro tipologie, in base al livello di maturità delle metodologie utilizzate e delle informazioni che si è in grado di estrarne:
- Descriptive – l’insieme di strumenti che descrivono la situazione passata e attuale dei processi aziendali e delle relative aree funzionali;
- Predictive – si tratta delle tecniche che effettuano l’analisi dei dati per rispondere a domande su ciò che potrebbe accadere nel futuro. Fanno parte di questo processo tecniche quali la regressione, forecasting e modelli predittivi;
- Prescriptive – modelli che, grazie all’analisi dei dati, riescono a ipotizzare una serie di scenari futuri e soluzioni strategiche in base alle analisi svolte.
- Automated – strumenti in grado di effettuare autonomamente un’azione sulla base delle analisi di dati effettuate. Esempi sono il dynamic pricing su un sito web o lo smistamento automatico delle pratiche in ambito bancario o assicurativo, con l’obiettivo di identificare le frodi.
Lo scopo ultimo di queste metodologie (Advanced Analytics) è fornire un più ampio supporto per le decisioni aziendali, in alcuni casi specifici andando ad automatizzare delle azioni precise.
Secondo i dati dell’Osservatorio Big Data & Analytics del Politecnico di Milano, a fine 2019 il 46% delle grandi aziende risultava aver portato avanti almeno una sperimentazione in ambito Advanced Analytics e circa tre aziende su quattro avevano valutato almeno un’idea progettuale.
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I vantaggi dei Big Data Analytics per il business
I benefici che l’analisi big data può portare sono diversi. La capacità di analizzare, estrapolare e mettere in relazione una grande quantità di dati eterogenei più o meno strutturati, fa emergere legami e correlazioni tra eventi che permettono di elaborare soluzioni e previsioni su fenomeni futuri.
Ecco i vantaggi per il business:
- Aumentare il fatturato
L’analisi dei dati sintetizzati all’interno di una semplice analisi quantitativa permettono di prendere decisioni redditizie nel tempo, come ad esempio far crescere una vendita valutando la dimensione di uno specifico mercato. - Rendere prevedibile lo sviluppo della domanda
Basarsi sul comportamento attuale dei clienti per valutare la futura propensione all’acquisto può essere rischioso. L’analisi di big data estranei alle dinamiche della vendita dei prodotti di un brand, può invece rivelare cambiamenti del mercato e interessi d’acquisto e valutare così la richiesta dell’offerta proposta in base al grado di compatibilità tra il ciclo di vita del cliente e i bisogni che riusciamo ad intercettare. - Dare più valore all’account management
Analizzando le dinamiche tra venditori e clienti e integrandole con le informazioni che abbiamo sulle abitudini al di fuori del rapporto di business, ci si può concentrare in una relaziona B2B sugli obiettivi reciproci in modo da ottimizzare il lavoro degli account manager e servire così al meglio il cliente. - Prevedere qual è la strategia migliore per qualsiasi cliente
Attraverso il data analysis marketing, ad esempio, si utilizza la mole di dati interni ed esterni al rapporto di vendita, per essere pronti a soddisfare una richiesta o meglio ancora a prevenirla con un’offerta adatta. - Aprire nuove opportunità di business
Un’analisi mirata sul target potenziale permette di allargare il mercato puntando su clienti relativamente nuovi e studiando o ridefinendo un diverso business model.
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L’impatto della data science durante il 2020
Secondo la ricerca 2020 dell’Osservatorio Big Data & Analytics del Politecnico di Milano, dopo la crescita costante degli ultimi anni, il mercato degli analytics in Italia nel 2020 è cresciuto solo del 6%.
L’emergenza ha posto infatti maggiore attenzione alla realizzazione di analisi di dettaglio, con l’obiettivo di monitorare in tempo reale, le incertezze della situazione. In questa prospettiva sono stati ripensati i modelli predittivi e di ottimizzazione, per poter garantire prestazioni migliori rispetto a quelle disponibili.
L’analisi dei dati si è rivelata fondamentale anche riguardo la riduzione dei costi.
In questo scenario, il campo degli analytics complessivamente esce rafforzato dall’emergenza: il contesto, divenuto più competitivo durante la crisi sanitaria, fa emergere quanto sia necessario basare le decisioni strategiche su analisi corrette che comprendano dati di buona qualità.
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Quali sono le priorità da tener presenti per il futuro per una gestione ottimale dei big data?
La gestione dei dati per definire una corretta strategia di Data Management oggi richiede un approccio differente. Osservare il cambiamento degli scenari ci permette di tenere conto di alcune importanti considerazioni:
- Le fonti di big data sono in continua evoluzione e crescita:
Nuovi dati continuano ad essere generati non solo dalle aziende, ma anche da risorse pubbliche come il web e i social media, data services fino agli oggetti di uso quotidiano (Internet of Things).
Per le aziende è fondamentale identificare le nuove fonti di dati per incorporarle nelle piattaforme interne di gestione dei dati. - Gestire e archiviare i dati aziendali per mantenere uno storico:
nell’era della gestione dei big data è importante catalogare e archiviare tutti i dati dell’azienda in quanto il loro valore spesso non è quantificabile fino al momento in cui saranno utili o acquisiranno significato.
- Analizzare i dati in modo scientifico per dargli valore e utilità:
l’obiettivo dei progetti di analytics big data non deve limitarsi a generare report su ciò che è accaduto, ma bisogna comprendere come questo possa aiutare a prendere decisioni migliori attraverso gli “insight”, come ad esempio la conoscenza di preferenze e abitudini del cliente per anticiparne i bisogni. - Condividere velocemente e liberamente i dati quando se ne ha necessità:
integrare tra loro i database e renderli condivisi con funzionalità innovative per far si che siano disponibili e accessibili a tutti i livelli aziendali.
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