Cosa sono i big data e quali caratteristiche consentono di riconoscerli? Come utilizzarli in maniera efficace all’interno di una strategia aziendale?

 

Il termine big data è diventato una parola ormai all’ordine del giorno per chi lavora in un contesto digitale o in una grande azienda. Molti ne parlano, ma pochi sanno realmente cosa sono e come utilizzarli al meglio. I big data sono tecnicamente una mole significativa di dati che provengono dalla rete, e che vengono analizzati, tracciati e monitorati con lo scopo di scoprire i legami che esistono fra di loro e fra i comportamenti degli utenti. L’obiettivo è quello di fare delle previsioni per il futuro che portino a incrementare il business attraverso una serie di attività specifiche.

Ma più precisamente, che cosa sono i big data e come riconoscerli? Quali sono i passaggi fondamentali del big data analytics e come utilizzare al meglio i dati per far crescere la propria azienda?

 

Big data, cosa sono e che caratteristiche hanno

Nella definizione di cosa sono i big data bisogna sapere che essi rappresentano, a livello informatico, l’insieme di tecniche e metodi di analisi di grandi quantità di dati. Qualsiasi attività che ogni giorno viene svolta sui dispositivi digitali genera moltissimi dati e informazioni che a volte vengono raccolte, analizzate e valorizzate dal punto di vista economico. Le fonti da cui provengono tali dati sono in costante aumento: in questo senso i big data sono caratterizzati non soltanto dalla quantità, ma anche dalla complessità, legata al fatto che è possibile recuperare una varietà significativa di tipologie di dati da queste differenti piattaforme.

Il concetto di big data implica quindi l’insieme di più fattori, fra cui:

  • infrastruttura per raccogliere e archiviare i dati, come un big data database;
  • strumenti per analizzare tali informazioni, riconducibili sotto il cappello di big data analytics;
  • competenze per la gestione dei dati, ovvero avere a disposizione risorse come i big data analyst.

Come fare però per riconoscere i big data? Sono tre le principali caratteristiche che li definiscono e identificano, che si possono racchiudere nelle 3 V.

La prima è il volume: i database di big data sono normalmente composti da miliardi o milioni di informazioni con cui un’azienda entra in contatto ogni giorno, e questo dipende appunto dal fatto che ci sono ormai moltissime fonti da cui poter estrapolare questi dati.

I big data si riconoscono poi per la velocità, in riferimento alla rapidità con cui i dati sono creati, immagazzinati, processati e analizzati dalle soluzioni di big data di nuova generazione, che oggi lavorano anche in real time.

La varietà, infine, è la terza caratteristica di questa mole di informazioni: i dati non provengono infatti soltanto da fonti differenti, ma essi stessi hanno differenti formati. I dati raccolti e analizzati possono essere sotto forma di immagini, numeri, parole, video, ecc. Il 90% delle informazioni oggi raccolte sono destrutturate, quindi non di tipo numerico, e questo comporta che possono essere analizzate nel contenuto e nel significato.

 

Come utilizzare il big data analytics per incrementare il business?

Vista la presenza costante e capillare dei big data all’interno dell’ecosistema aziendale, diventa fondamentale individuare una strategia e un metodo per analizzarli e utilizzarli nel modo più redditizio possibile. Un percorso che si può seguire per usare in modo intelligente i big data all’interno delle strategie aziendali prevede 4 step:

  • definire gli obiettivi;
  • analizzare le fonti;
  • dotarsi di tecnologie e di un team di lavoro;
  • sviluppare big data analytics.

La definizione degli obiettivi è imprescindibile in qualsiasi tipo di settore o di azienda. Adottando un approccio data-driven, si potrà ad esempio scegliere obiettivi che riguardano il miglioramento dell’efficienza produttiva o l’ottimizzazione della brand experience e del processo di acquisto dell’utente. Una volta identificato dove vuole arrivare la propria azienda, è importante concentrarsi sull’analisi delle fonti, che possono essere sia online (sito web aziendale, landing page, e-commerce, social media, ecc.) che offline (tecnologie wearables, sensori biometrici, realtà aumentata, IoT, ecc.).

Per fare tutto ciò è necessario sia mettere in piedi un big data database e avere delle tecnologie di raccolta e analisi del dato, sia avere a disposizione un team di lavoro, identificabile nella macro figura del data scientist. L’ultimo punto riguarda invece il big data analytics, ovvero quel processo che prevede la raccolta e l’analisi di una grande mole di dati al fine di ottenere informazioni utili al business. Grazie al big data analytics l’azienda potrà infatti avere a disposizione spunti originali riguardanti, ad esempio, la situazione del mercato, la concorrenza e il comportamento del cliente, per elaborare delle attività di miglioramento e ottimizzazione generali.

Tramite l’analisi e la messa in relazione di big data strutturati e destrutturati, ricavabili da canali e dispositivi differenti, è quindi possibile offrire alle aziende la possibilità di fare scelte basate su elementi concreti e tangibili, al fine di formulare modelli predittivi volti a incrementare il business e migliorare i punti di debolezza aziendali.

 

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