L’analisi dati è sempre servita per aiutare le aziende a prendere le decisioni migliori e per conoscere in maniera sempre più dettagliata le informazioni chiave dei propri clienti. Ma nel panorama attuale la vecchia analisi dati basata su criteri statistici sta pian piano lasciando sempre più posto a nuovi algoritmi di analisi dati basati sui Big Data che permettono di fare previsioni sempre più precise per conoscere in anticipo l’andamento futuro di certi comportamenti di interesse per il Business; questa nuova analisi inoltre permette di avere questi risultati in real time, senza dover aspettare mesi di analisi e valutazioni, in modo da potersi adattare prontamente ai bisogni dei clienti, che cambiano sempre più velocemente con il passare del tempo.
La vecchia analisi dati, basata sul data statistico e costante nel tempo, si sta mostrando sempre più insufficiente soprattutto in termini di tempismo e velocità di risposta; l’analisi dei dati generati dalle tradizionali applicazioni gestionali come il CRM non è più sufficiente: nello scenario attuale è diventato strategico estrarre valore dalle informazioni provenienti da diversi canali di comunicazione, sia tradizionali che social, e monitorare il “sentiment” dei clienti per dare risposte puntuali e precise alle problematiche sollevate dai propri clienti.
I dati attualmente a disposizione delle aziende ogni giorno sono in continua mutazione in base ai cambiamenti sociali (e non solo) e sono tanti: si parla infatti di Big Data. Con l’espressione Big Data ci si riferisce a insiemi di dati che sono così grandi in volume e così complessi che i software e le architetture informatiche tradizionali non sono in grado di catturarli, gestirli ed elaborarli in un tempo accettabile: non solo la dimensione delle tabelle che contengono questi dati ha una grande quantità di righe e colonne, ma in alcuni casi questi non sono neanche memorizzabili in forma strutturata in quanto rappresentano immagini, video, testi anche molto lunghi e altro.
Al fine di ricavare da essi informazioni utili, ad esempio per scoprire tendenze di mercato o preferenze dei clienti, è necessario utilizzare dei software e algoritmi innovativi che, in genere, necessitano di architetture cloud per la loro esecuzione.
Fino a poche decine di anni fa, per analizzare una montagna di dati sarebbe stato necessario molto tempo e un computer mainframe da diversi milioni di dollari. Oggi gli algoritmi distribuiti su piattaforme di tipo cloud riescono a elaborare informazioni nel giro di poche ore, magari sfruttando un semplice laptop per accedere al framework di analisi. Inoltre in questo stesso periodo è cambiato il processo di raccolta e gestione dei dati, si sono evolute le tecnologie a supporto del ciclo di vita del dato e sono state sviluppate nuove competenze per estrarne il valore aggiunto. I Data Scientist utilizzano diverse tecniche di analisi per studiare i Big Data, incorporando l’informatica, l’analisi predittiva, la statistica e l’apprendimento automatico; in particolare, utilizzano algoritmi di Machine Learning, predictive analytics, data mining, statistiche, elaborazione del linguaggio naturale e strumenti di visualizzazione avanzata per generare informazioni utili e ‘non scontate’ a sostegno della competitività e redditività aziendali. Questa è la rivoluzione dei Big Data.
I dati quindi diventano sempre più preziosi e il loro valore dipende anche dalla cura con la quale vengono conservati e trattati. Dati puliti, o dati rilevanti per il cliente e organizzati in modo da consentire un’analisi significativa, richiedono molto lavoro. I data scientist dedicano dal 50 all’80% del loro tempo a curare e preparare i dati prima che possano essere effettivamente utilizzati. La loro memorizzazione e analisi deve per forza poggiare su un sistema integrato e potente, ovvero su un lavoro di squadra che integri le infrastrutture IT e le tecnologie di Intelligenza Artificiale. In sintesi, storage, Cloud, potenza computazionale, software di analisi e networking costruiranno un sistema in grado di immagazzinare i grandi volumi di dati eterogenei che viaggiano in rete, e di effettuare analisi complesse in tempo reale.
L’analisi dei Big Data si può classificare in diverse categorie: nell’analisi descrittiva viene definita la situazione attuale e passata dei processi aziendali con strumenti di rappresentazione grafica, per visualizzare gli indicatori di prestazione e prevedere il loro impatto sul prossimo futuro; nell’analisi predittiva vengono analizzati i dati storici per sviluppare modelli predittivi su eventi e tendenze future, ottimizzando in questo modo i processi interni come la catena di distribuzione e l’ottimizzazione dei prezzi di prodotti e servizi; nell’analisi prescrittiva è possibile giungere a prescrivere azioni e soluzioni strategico-operative.
L’analisi dei Big Data insomma offre innumerevoli opportunità di creare innovazione; l’acquisizione delle competenze necessarie per sviluppare queste analisi è sempre più chiara alle aziende, in particolar modo ai ruoli manageriali, ai quali viene richiesto sempre con maggiore frequenza di costruire un processi decisionali data-driven. Per questi motivi, confrontarsi con aziende come Linkalab che possono aiutare l’organizzazione a evolversi in questa direzione è sicuramente un passo importante che ogni società oggi deve scegliere di fare con fiducia, affidandosi a dei professionisti con un importante background scientifico che possono illustrare e spiegare con rigore le motivazioni e il guadagno che sono legati a una modifica così radicale della gestione del dato che parte dall’estrazione dalla sua fonte all’estrazione di tutto il suo valore fino alla sua conservazione su sistemi distribuiti ed estremamente efficaci nell’accesso a grandi quantità di dati come i Data Lake.