Cosa sono i Big Data?
Il termine Big Data indica letteralmente un grande volume di dati, ovvero tutte le informazioni digitali che ogni giorno raggiungono un’azienda e che sono raccolte nei suoi sistemi gestionali (ordini, fatture, spedizioni e consegne, letture provenienti da sistemi IOT) e dai sistemi CRM (chiamate al Servizio clienti, Ticket, richieste di assistenza, ma anche le interazioni degli utenti su siti web e canali social o le loro preferenze di ricerca).
Un’enorme mole di informazioni eterogenee che, per dimostrare la loro importanza per le aziende, devono essere raccolte, analizzate e infine valorizzate al fine di creare modelli significativi e supportare decisioni, strategie e processi aziendali più efficaci.
Data Analytics: perché i Big Data sono importanti?
Il valore dei Big Data è legato soprattutto al loro utilizzo prima ancora che alla loro quantità. Di questo si occupa Big Data Analytics, un processo in grado di mettere in campo competenze, tecnologie avanzate e soluzioni per trasformare i dati grezzi in informazioni di valore.
Le aziende italiane, anche quelle di medie e piccole dimensioni, stanno oggi scoprendo i vantaggi competitivi che questo comporta: dalla personalizzazione della comunicazione con il cliente all’efficientamento dei processi decisionali e produttivi, i Big Data Analytics hanno un impatto positivo su tutti i processi aziendali e sono fondamentali per:
- Conoscere le dinamiche presenti e future: leggere il mercato in tempo reale e i comportamenti di acquisto e – dove possibile – di utilizzo di ciò che viene acquistato
- Ottimizzare l’offerta con nuovi prodotti e servizi mirati, incrementando le vendite
- Migliorare l’engagement con il cliente, creando un rapporto personalizzato basato sulle sue preferenze e abitudini (dal primo contatto fino all’assistenza post vendita)
- Ottimizzare l’organizzazione, i processi interni e quelli di vendita, di distribuzione e servizio, mantenendo inalterata la soddisfazione del cliente
- Identificare rapidamente potenzialità di nuovi mercati e considerare simultaneamente diverse possibilità di investimento
Come utilizzare i Big Data: analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva
L’utilizzo di competenze (Data scientist) e l’introduzione di tecnologie avanzate (Data Science Platform, algoritmi ma anche Intelligenza artificiale e Machine Learning) consentono alle aziende di processare in tempo reale i Big Data, individuando chiavi nascoste, leggendo e anticipando una realtà sempre più complessa e dinamica.
Le metodologie e gli strumenti Analytics impiegati nell’analisi dei dati cambiano a seconda delle finalità e dei sistemi applicativi adottati. Si usano principalmente 3 approcci:
- ANALISI DESCRITTIVA: Analizza i dati per descrivere e capire la situazione attuale e passata riguardo a processi o specifiche aree aziendali, come ad esempio il comportamento di un certo target di clienti in un dato periodo per individuare le preferenze di acquisto di uno specifico segmento e il miglior modo di rapportarsi ad esso.
- ANALISI PREDITTIVA: Guarda al futuro e individua dinamiche e scenari possibili con un certo grado di confidenza. Grazie anche al supporto dell’intelligenza artificiale e di algoritmi sempre più efficaci, questo tipo di analisi è divenuta sempre più accurata e attendibile.
- ANALISI PRESCRITTIVA: Si basa sull’Analisi Predittiva ma si spinge oltre, attraverso l’impiego di strumenti avanzati in grado di proporre ai decision-maker soluzioni strategiche sulla base delle analisi svolte.
Ovviamente queste 3 tecniche non sono separate ma nei progetti più avanzati si integrano a creare una visione complessiva e soluzioni complete, fornendo formule predittive e soluzioni strategiche con un impatto positivo sui diversi processi aziendali.
Verso la rivoluzione Data-Driven delle aziende
Oggi la sfida per le aziende che intendono migliorare il business e continuare ad essere competitive è iniziare ad attuare processi decisionali basati sempre più sulle informazioni estraibili dai dati, dotandosi di strumenti, risorse e di un’organizzazione in grado di gestire e valorizzare i Big Data.
Adottare processi di Data Analytics consente alle imprese di generare conoscenze di valore e prendere decisioni Data driven, ovvero attuare strategie e scelte più consapevoli ed efficaci perché basate su dati oggettivi. Estilos affianca le imprese in questo percorso, analizzando le possibilità e fornendo le soluzioni più adatte per un’evoluzione aziendale guidata dai dati a vantaggio dei processi gestionali e di quelli commerciali.
