Realizzare analisi funzionali migliori: la chiave è nei big data

Il rapporto Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide de IDC  sottolinea che il valore mondiale del mercato dei big data raggiungerà i 202.000 milioni di dollari nel 2020, mentre da IDC Research España arriva il pronostico che nel 2021 il 50% delle entrate delle aziende sarà frutto dalla monetizzazione dei dati e che da qui al 2020 oltre il 50% del business sarà generato dai dati. Ovviamente si tende al data centric. 

Ciò dà un’idea del perché si è sempre detto che le informazioni sono una delle principali risorse delle aziende, tuttavia con la trasformazione digitale sono diventate il patrimonio più importante di un’azienda. La loro corretta gestione può segnare la differenza per il raggiungimento di vantaggi competitivi. Eppure le esigenze di informazioni e di elaborazione dei dati delle imprese crescono a un ritmo maggiore di quello che le soluzioni dell’IT tradizionale riescono a soddisfare. Inoltre, oggi le aziende sono invase dai dati e lottano per identificare qual è il più importante e quali azioni intraprendere o meno.  

Pensiamo piuttosto a come si può correttamente elaborare il mare di dati che presuppongono i 175 Zb che IDC prevede saranno generati per il 2025, come evidenzia nello studio Global DataSphere. Qui i big data e gli strumenti analitici entrano in gioco e mostrano il loro potenziale, perché insistiamo nel dire che l’elaborazione in tempo reale di grandi volumi di informazioni per prendere decisioni di business fondate su dati affidabili è essenziale al fine di garantire una gestione migliore e più redditizia dell’azienda.

Inoltre le aziende di oggi richiedono una comprensione integrale del loro ecosistema di business per avere una visione completa di tutti gli elementi che ne fanno parte: dai mercati ai clienti, attraverso i prodotti, la concorrenza, i dipendenti, i partner, i fornitori, l’inquadramento giuridico... Pertanto, per continuare a essere competitive, le aziende devono creare maggior valore a partire dai dati strutturati e non, archiviati nei loro sistemi.

Un’implementazione di big data corretti favorirà le decisioni immediate e migliorerà il rapporto con il cliente conoscendolo meglio e dedicandogli un’attenzione personalizzata. Ottimizzerà altresì l’approvvigionamento di materiali identificando l’andamento delle vendite e supporterà le attività di manutenzione con l’analisi di dati generati dalle macchine. In ultima analisi, l’impresa avrà una visione olistica del proprio ecosistema e sarà pronta ad agire di fonte a qualsiasi scenario.

Tuttavia, per utilizzare meglio questa tecnologia è necessario implementarla in modo ottimale. Quindi i big data devono essere implementati come un sistema strutturato che consenta l’inserimento e l’archiviazione dei dati provenienti da qualsiasi fonte, che si tratti del sistema di vendita, della base di clienti, dei social network o de sensori integrati nei dispositivi, per fare qualche esempio. Questi dati sono conservati in particolari sistemi di archiviazione e classificati in database per essere comprensibili.

Al secondo livello, dove entrano in gioco gli strumenti analitici, i dati vengono studiati e ordinati per ottenere dei risultati. L’analisi permette di individuare dei modelli per determinare delle tendenze e mostra i risultati sotto forma di rapporti, grafici o addirittura consigli concreti. Questi risultati hanno lo scopo di definire come raggiungere un obiettivo aziendale riportandolo ad azioni specifiche.

Per raggiungere questo obiettivo, le aziende devono affrontare sfide quali la mancanza di esperti qualificati in scienza dei dati, la stessa qualità dei dati, gli aspetti correlati alla cibersicurezza  e alla protezione delle informazioni confidenziali, il quadro giuridico sempre più restrittivo, o la valutazione di come la rapida evoluzione della tecnologia può provocare cambiamenti che sfociano nell’obsolescenza dell’IT a breve termine.

Una cosa pero è certa, il binomio big data-analisi è il punto di confluenza di altri importanti strumenti e tecnologie come le connessioni wireless, la robotica, l’intelligenza artificiale o il cloud che convergono nell’analisi dei dati.