Cosa sono i Big Data e il loro utilizzo in azienda

Big Data è un termine che descrive un grande volume di dati, strutturati e no, che inondano infrastrutture di archiviazione e vengono successivamente utilizzati dalle aziende per cercare informazioni e sfruttarle.

Che cosa sono i Big Data e a cosa servono?

In informatica e statistica, l’espressione inglese Big Data indica precisamente una raccolta di dati informativi così sviluppata in termini di volume, varietà e velocità da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per il prelevamento di valore o conoscenza.

Ma non è la quantità di dati ad essere rilevante: ciò che conta realmente è quello che le aziende fanno con questi dati. I Big Data, per poter funzionare, devono essere analizzati alla ricerca di informazioni di qualità. Queste informazioni porteranno successivamente a decisioni aziendali migliori e a mosse strategiche di business avanzati.

Questa grande mole di dati viene raccolta in moltissimi modi: principalmente da dispositivi intelligenti (IoT – Internet of Things), apparecchiature industriali, transazioni commerciali, social media, reazioni a video, ecc….

Grazie alla crescita nel tempo di queste tecnologie e soprattutto dell’IoT e dell’IA (Intelligenza Artificiale) collegata ad essi, i Big Data delle imprese devono essere gestiti in maniera tempestiva e ad una velocità mai vista. I nuovi sistemi sono in grado di archiviare, trasferire e combinare i dati con maggiore velocità e in maniera agile.

Un esempio di Big Data

Un esempio è l’utilizzo dei Big Data per il miglioramento dei flussi turistici o per monitorare la considerazione di un territorio, di un servizio, di una struttura ricettiva ecc…. Un altro campo di applicazione dalle ampie potenzialità è l’utilizzo dei Big Data nella sanità.

Le finalità delle aziende che utilizzano Big Data non si riducono necessariamente all’aumento del fatturato di un’impresa. Le opportunità di innovazione sociale sono davvero molte. Comuni, regioni e strutture sanitarie. Questi sono alcuni dei soggetti coinvolti in progetti altamente innovativi, che potrebbero migliorare la qualità della vita di tutti noi cittadini.

Perché il management li ritiene così importanti?

L’importanza dei big data non ruota solamente intorno alla loro quantità, ma è importante anche il loro utilizzo. Per esempio, è possibile accedere ai dati originari da qualsiasi fonte, analizzarli e trovare risposte che permettano di:

1. Accelerare le tempistiche.
2. Ridurre i costi.
3. Prendere decisioni più smart.
4. Sviluppare nuovi prodotti e ottimizzare le offerte.

Con la combinazione dei big data e di un’analisi, infatti, si possono ottenere risultati di business come:

• Ricalcolare interi rischi di portafoglio in pochissimo tempo.
• Originare coupon presso i punti vendita in base alle abitudini d’acquisto dei clienti.
• Individuare le cause di guasti, problemi e mancanze in tempo quasi reale.
• Rilevare un atteggiamento fraudolento prima che danneggi l’azienda.

La digitalizzazione dei processi aziendali ha creato moli di dati gigantesche e i Big Data sono penetrati in tutte le funzioni delle aziende e in tutti i settori. In questo ambiente, la cultura del dato diventa necessaria e va adeguatamente sviluppata. La trasformazione digitale chiede alle aziende di entrare in una mentalità diversa, in cui i dati supportano sia l’automazione dei processi e sia le decisioni umane.

Ogni manager e ogni collaboratore deve essere completamente consapevole del fatto che ogni dato è importante e va predisposto all’analisi. Dati insignificanti per una certa funzione o per un singolo cooperatore potrebbero essere preziosi per altri.

Come analizzare i Big Data

Lo scopo dell’analisi dei Big Data, chiamato Big Data Analytics, è quello di estrapolare valore in forma di conoscenza. Le analisi possono avvenire su divere tipologie di dati: strutturati, semi-strutturati e non strutturati.

Per compiere le attività di analytics ed estrapolare informazioni preziose per migliorare l’attività dell’impresa è necessario possedere:

• Servizi (per esempio, per modificare le tecnologie e integrarle con successo nei sistemi già presenti).
• Software (dai database e strumenti utili per acquisire ed elaborare informazioni ai programmi dedicati per specifici processi aziendali).
• Risorse infrastrutturali (capacità di calcolo, storage, …).

I diversi metodi che possono essere adoperati per l’analytics rientrano generalmente in due macro-gruppi: le analisi qualitative e quelle quantitative. Le prime sono quelle sono quelle dove l’analisi risponde a domande del tipo “come, cosa, perché” in forma testuale e danno la possibilità di definire un problema e delle azioni per affrontare il problema stesso. Il secondo macro-gruppo si riferisce a quelle dove l’informazione è espressa numericamente, può essere usufruita di conseguenza in calcoli di diversa natura e può essere rappresentata in maniera visuale tramite tabelle o grafici. Forniscono quindi indicazioni come classificare le possibili cause di problemi, o quantificare il loro impatto, ma non ci dicono esplicitamente come e quale problema affrontare inizialmente.

Le metodologie appena descritte possono essere applicate impiegando diverse tecniche e tecnologie. Cercando di generalizzare, possiamo distinguere l’analisi dei dati in tre tecniche cardinali Business Intelligence, Data Mining e Data Visualization (si tenga in considerazione che essendo l’analisi dati una materia che non gode di confini netti tra i diversi obiettivi che si preclude di raggiungere, certe tecniche mirano a soddisfare molteplici esigenze attraverso differenti metodologie, anche in modo combinato).