In un mondo sempre più digitalizzato, ogni giorno generiamo una quantità inimmaginabile di dati. Che si tratti di e-mail, clic su Internet, dati di sensori o post sui social media, le informazioni sono onnipresenti. Ma come possiamo utilizzare questa marea di dati e generare da essi un valore aggiunto per la nostra azienda? È qui che entrano in gioco i Big Data.

Che cosa sono i "Big Data"?

I Big Data sono caratterizzati dalle "tre V": Volume, Varietà e Velocità. Il volume descrive l'enorme quantità di dati che vengono creati ogni giorno, persino ogni secondo. La varietà è rappresentata dai dati memorizzati in formati diversi e non strutturati, ad esempio testi, immagini, video e social media. La velocità si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati e devono essere analizzati oggi per ottenere approfondimenti tempestivi. Queste caratteristiche descrivono anche la distinzione dai dati "normali", memorizzati ad esempio in file Excel o database relazionali, perché con questi i volumi di dati sono solitamente limitati, mentre sono i dati strutturati (con formati di file definiti con precisione), che di solito cambiano meno rapidamente.

Se vogliamo trarre vantaggio dai Big Data, entrano in gioco i metodi di analisi dei dati. Vengono utilizzati per analizzare i dati esistenti e ottenere informazioni rilevanti per un'azienda, che a loro volta possono servire come base per le decisioni. Si distingue tra quattro tipi di metodi:

1. L'analisi descrittiva descrive eventi e modelli passati. Si tratta quindi della domanda: "Che cosa è successo?". Prendiamo come esempio i dati di vendita di un negozio online. Attraverso l'analisi del comportamento dei clienti, si determina che il 20% di essi non completa il processo di ordinazione e quindi non acquista il prodotto.

2. L'analisi diagnostica viene utilizzata per analizzare la causa degli eventi. La domanda è: "Perché è successo qualcosa?". Ad esempio, si potrebbe stabilire che i clienti abbandonano il processo di acquisto nel punto in cui è richiesto il login o la registrazione. 

3. L'analisi predittiva utilizza i dati storici per prevedere eventi o tendenze future. La domanda centrale è: "Cosa è probabile che accada".  Una previsione potrebbe essere che il 20% degli acquirenti abbandonerà il processo di acquisto se questo richiede il login o la registrazione.

4. Infine, l'analisi prescrittiva fa un ulteriore passo avanti e fornisce raccomandazioni per azioni o soluzioni. Risponde alla domanda: "Cosa si dovrebbe fare?". Nel nostro esempio, un'azione consigliata sarebbe quella di semplificare il processo di pagamento in modo che l'acquisto sia possibile anche senza registrazione.

Aree di applicazione

I big data vengono utilizzati in tutti i settori della vita. Nel settore economico, ad esempio, le analisi vengono utilizzate per le previsioni di vendita o per le corrispondenti misure di marketing. Un'analisi estesa delle interazioni con i clienti, dei feedback, delle analisi delle tendenze o delle interazioni sui social media può essere utilizzata per l'ottimizzazione o lo sviluppo dei prodotti. Nella produzione, le analisi dei Big Data offrono un numero quasi impossibile di possibilità per aumentare l'efficienza e ridurre al minimo i costi (se ne parlerà più approfonditamente in uno dei prossimi articoli).

Nei trasporti, i Big Data vengono utilizzati per l'ottimizzazione dei percorsi, l'analisi dei flussi di traffico o l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento.

In agricoltura, i Big Data possono essere utilizzati per ottimizzare la resa dei raccolti, utilizzare in modo efficiente i prodotti per la protezione delle colture, controllare i sistemi di irrigazione e migliorare la produzione agricola in generale.

Piattaforme come Facebook, Twitter o LinkedIn utilizzano i big data per personalizzare i contenuti, analizzare le interazioni degli utenti e inserire annunci pubblicitari appropriati. I mercati online utilizzano i big data per suggerire i prodotti in base ai comportamenti di acquisto precedenti.

Anche nel settore privato esistono diverse applicazioni possibili. Ne sono un esempio piattaforme come Netflix, Spotify o Amazon, che forniscono raccomandazioni personali in base alle preferenze e al comportamento degli utenti.

Nonostante i numerosi vantaggi e le opportunità, i Big Data pongono anche alcune sfide e rischi. I primi e più importanti sono la protezione dei dati e la privacy. Per effettuare analisi significative, sono spesso necessarie ampie serie di dati, che possono contenere anche informazioni personali. Un'attenta gestione dei dati personali dovrebbe quindi essere una priorità assoluta. Purtroppo, la qualità e l'integrità dei dati non sono sempre garantite, per cui l'analisi di dati incompleti, incoerenti o errati può portare a risultati errati. Sistemi potenti e infrastrutture spesso complesse sono un prerequisito per l'elaborazione di grandi quantità di dati. Le competenze necessarie per interpretare correttamente i risultati a volte non sono disponibili.

I big data e l'analisi dei dati hanno rivoluzionato il modo in cui le aziende e le organizzazioni prendono le decisioni. Utilizzando i dati in modo efficace, è possibile ottimizzare i processi, ridurre al minimo i rischi e individuare nuove opportunità. L'uso responsabile dei Big Data può avere un impatto positivo e portare innovazione, crescita e miglioramento, sia per le aziende che per la società nel suo complesso.

Se desiderate saperne di più su questo argomento o siete interessati a una consulenza personale, contattate Manuela Schrattenecker (Digital Innovation):

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