Big Data
Il futuro diventa una certezza.
Abbiamo la capacità di analizzare ovvero estrapolare e mettere in relazione un’enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, allo scopo di scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere così possibili scenari futuri.La disciplina può essere vista come un’evoluzione dei tradizionali metodi di business intelligence, allargata a moli di dati ancor più variegate e soprattutto più voluminose.
Cosa Facciamo
Trasformiamo i dati aziendali prodotti ogni giorno in informazioni utili al processo strategico.
Ormai ogni azienda ha un insieme molto grande e complesso di dati tale da richiedere la definizione di nuovi strumenti e metodologie per estrapolare, gestire e processare informazioni entro un breve lasso di tempo.
Di seguito i nostri servizi:
Realizzare un progetto di analisi e gestione dei Big Data all’interno di un’azienda vuol dire gestire tutta una serie di attività legate agli obiettivi di business da perseguire, agli strumenti tecnologici utilizzati e alle competenze necessarie per governare una simile mole di dati.
Fondamentale è dunque capire in che modo un progetto di Big Data Analytics possa dare valore all’azienda.
In generale, quando si decide di progettare un sistema di Big Data possono essere studiati diversi livelli di
Profondità di analisi e di efficacia. E’ importante, però, nel momento in cui si dà vita a un progetto, avere ben chiare tre variabili:
1) gli obiettivi e le finalità di un progetto di Big Data;
Basilare per qualsiasi progetto avente come scopo l’analisi die Big Data Aziendali è la definizione con chiarezza degli obiettivi che si intendono raggiungere, puntando il più possibile sulla misurabilità dei benefici.
Di seguito mostriamo possibili esempi di obiettivi strategici che si possono perseguire utilizzando i Big Data. Una Buona analisi può:
a) migliorare l’engagement con il cliente;
b) aumentare le vendite;
c) ridurre il time to market;
d) identificare nuovi prodotti e servizi od ottimizzare l’offerta attuale;
e) ridurre i costi;
f) identificare nuovi mercati.
2) le competenze necessarie per la gestione dei Dati;
La grande mole di dati a disposizione dell’azienda, se analizzata da chi è in grado di estrarne valore, può rappresentare un elemento indispensabile di vantaggio competitivo.
I nostri collaboratori sono dotati di tutte le competenze necessarie a tal fine e siamo in grado anche di preparare efficacemente il personale interno aziendale per sviluppare un percorso di valore.
Il mix di competenze richiesto va dall’informatica al business, dal machine learning alla data visualization. L’organizzazione aziendale e la formazione del personale rappresentano un fattore critico nel successo delle progettualità Big Data.
3) le metodologie e gli strumenti a supporto dell'analisi dei Big Data
I progetti di Big Data possono essere classificati in base al livello di complessità in quattro differenti tipologie: Descriptive, Predictive, Precriptive, Automated.
Ricadono sotto questa categoria l’insieme degli strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali. Tali strumenti permettono di accedere ai dati secondo viste logiche flessibili e di visualizzare in modo sintetico e grafico i principali indicatori di prestazione.
Nonostante sia un ambito ormai consolidato vi sono molteplici modi diversi d’evoluzione, relative all’aggiornamento dei dati in tempo reale, al miglioramento e arricchimento delle tipologie di visualizzazione e all’ampliamento della platea di coloro che accedono e interagiscono con le analisi.
Si tratta di strumenti avanzati che effettuano l’analisi dei dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro. Queste tipologie di analisi si caratterizzano per l’utilizzo di tecniche matematiche quali regressione, forecasting, modelli predittivi ecc….
Almeno tre grandi aziende su quattro (73%) fanno uso dei Predictive Analytics, almeno in alcuni processi aziendali. Se dovessimo parlare del presente ma ancor di più del futuro del mondo delle analisi predittive, la parola chiave sarebbe una sola: machine learning.
Lo sviluppo di analisi predittive è la condizione necessaria, ma non sufficiente, per sviluppare analisi ancor più avanzate, che chiamiamo prescrittive. Si tratta in questo caso di modelli di ottimizzazione che riescono a ipotizzare una serie di scenari futuri. Questa tipologia di Analytics richiede quindi l’utilizzo di tool avanzati che, a partire dall’analisi dei dati, sono capaci di proporre al decision-maker soluzioni operative/strategiche sulla base delle analisi svolte.
Vi sono alcuni processi o alcune situazioni, cosiddette di “fast decision-making”, in cui è possibile automatizzare non solo l’analisi e l’identificazione della scelta ottimale, ma anche l’azione stessa. Si parla in questi casi di Automated Analytics, ovvero di strumenti capaci di implementare autonomamente l’azione proposta secondo il risultato delle analisi dei dati svolte