LA BIG DATA ANALYTICS PER LE AZIENDE

Quando si parla di big data ci si riferisce a insiemi di dati che sono così grandi di volume e così complessi, che i software e le architetture informatiche tradizionali non sono in grado di catturare, gestire ed elaborare in un tempo ragionevole.

Se un database tradizionale può gestire tabelle composte da milioni di righe e decine o poche centinaia di colonne, i big data richiedono strumenti in grado di gestire lo stesso numero di record, ma con migliaia di colonne.

In più, spesso i dati non sono disponibili in forma strutturata, facilmente incasellabili in righe e colonne, ma sono presenti sotto forma di documenti, meta dati, posizioni geografiche, valori rilevati da sensori IoT e numerose altre forme, dal semi-strutturato al completamente destrutturato. Infatti, i dati che compongono gli archivi big data possono provenire da fonti eterogenee, come dati di navigazione di siti web, social media, applicazioni desktop e mobile, ma anche da sensori integrati in migliaia di oggetti che fanno parte della cosiddetta Internet of Things (IoT).

I DATABASE NOSQL

I database SQL tradizionali sono progettati per transazioni affidabili e per rispondere a query ad-hoc su dati ben strutturati. Questa rigidità rappresenta un ostacolo per alcuni tipi di applicazioni. I database NoSQL superano questi ostacoli, memorizzando e gestendo i dati con modalità che permettono una grande flessibilità e velocità operativa. Diversamente dai database relazionali tradizionali, molti dei database NoSQL possono scalare in orizzontale su centinaia o migliaia di server.

BIG DATA ANALYTICS

La locuzione Analisi di big data (Big Data Analytics) viene spesso usata per descrivere quelle che sono le tecniche analitiche atte all’estrazione di informazioni da dataset enormi che necessitano tecnologie avanzate per lo storage, la gestione e la rappresentazione. Tali tecniche provengono da un vasto numero di discipline come la statistica, il data mining, il machine learning, etc. Sono tutte tecniche molto utili e possono avere svariate applicazioni.

Le scienze della BDA sono costituite da quattro grandi tipologie di Data Analysis:

  • descriptive analytics: la fase di partenza solitamente è l’analisi descrittiva, è costituita da tutti i tool che permettono di rappresentare e descrivere anche in modo grafico la realtà di determinate situazioni o processi. Nel caso delle imprese parliamo, ad esempio, della rappresentazione di processi aziendali. La descriptive analytics permette la visualizzazione grafica dei livelli di performance;
  • predictive analytics: in seguito si passa all’analisi predittiva, basata su soluzioni che permettono di effettuare l’analisi dei dati al fine di disegnare scenari di sviluppo per il futuro. Le predictive analytics si basano su modelli e tecniche matematiche come, appunto, i modelli predittivi, il Forecasting e altri;
  • prescriptive analytics: con le analisi prescrittive si entra nell’ambito di strumenti che associano l’analisi dei dati alla capacità di assumere e gestire processi decisionali. Le prescriptive analytics sono tools che mettono a disposizione delle indicazioni strategiche o delle soluzioni operative basate sia sull’analisi descrittiva, sia sulle analisi predittive;
  • automated analytics: la quarta fase è rappresentata dalle automated analytics, che permettono di entrare nell’ambito dell’automazione con soluzioni di analytics. A fronte dei risultati delle analisi descrittive e predittive, le automated analytics sono nella condizione di attivare delle azioni definite sulla base di regole. A loro volta, queste regole possono essere il frutto di un processo di analisi, come ad esempio lo studio dei comportamenti di una determinata macchina a fronte di determinate condizioni oggetto di analisi.

L’utilizzo dell’analisi predittiva e prescrittiva può giocare molto a favore della strategia di impresa, risolvendo problemi relativi allo sviluppo e alla vendita di prodotti e servizi, e quelli che riguardano invece l’organizzazione della struttura.

L'IMPORTANZA DEI BIG DATA

Utilizzando i big data, sia aziende che enti possono raccogliere dati da qualsiasi fonte e analizzarli per trovare risposte che permettono di:

  • Tagliare i costi;
  • Sviluppare nuovi prodotti;
  • Ottimizzare l'offerta;
  • Prendere decisioni più consapevoli.

Quando ai big data si uniscono gli analytics è possibile:

  • Determinare, quasi in tempo reale, le cause di guasti, avarie o difetti;
  • Creare offerte nei punti vendita, basate sulle abitudini dei clienti;
  • Ricalcolare interi portafogli di rischio in pochi minuti;
  • Individuare comportamenti fraudolenti prima che colpiscano la propria organizzazione.

Il mercato Analytics conferma il trend rilevato negli ultimi tre anni, con una crescita media del 21% anno su anno, ma rileva anche un divario importante tra grandi imprese e Pmi, che rappresentano invece solo il 12% del mercato. Soltanto il 7% delle Pmi nel 2018, infatti, ha avviato progetti di big data analytics, mentre quattro su dieci dichiarano di svolgere analisi tradizionali sui dati aziendali. Ma la buona notizia è che circa un terzo sembra essere sulla giusta strada sia in termini di consapevolezza che di adeguamento tecnologico e di processo.

Per restare aggiornato sui nostri articoli che parlano di innovazione tecnologica, e di come questa può aiutare le imprese, leggi il nostro Journal.

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