Qualsiasi cosa facciamo nel mondo tecnologico e digitale, lasciamo una traccia del nostro comportamento, delle nostre scelte, delle nostre preferenze e delle nostre abitudini.
Quando utilizziamo lo smartphone, quando acquistiamo tramite bancomat e carte di credito, quando guardiamo la televisione, quando accediamo a un’app da smartphone o da pc, quando facciamo una domanda a Google per risolvere un problema, quando ci affidiamo a Google Maps per condurci in un posto e così via.
In ognuna di queste circostanze generiamo un flusso crescente e massivo di dati, informazioni preziose per aziende, brand, business, organizzazioni e soggetti portatori di interesse.
Cosa sono i big data
Wikipedia definisce così i big data:
Il termine Big data (“grandi dati” in inglese) descrive l’insieme delle tecnologie e delle metodologie di analisi di dati massivi, ovvero la capacità di estrapolare, analizzare e mettere in relazione un’enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, per scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere quelli futuri.
L’espressione dati massivi richiama sia il fatto che si tratta di una grande quantità di dati che continuamente crescono e si aggiornano, sia che questi dati possono essere strutturati ma anche semi-strutturati o non strutturati.
Ma quand’è che un sistema diventa big? Quando il volume dei dati è consistente e correlato alla capacità del sistema stesso di acquisire, memorizzare e analizzare le informazioni che giungono da fonti differenti ed eterogenee.
Big significa, quindi, che il sistema è soggetto all’aumento del volume dei dati e alla velocità del flusso di informazioni che dovrà prima acquisire e dopo gestire.
Per farti capire di che mole di dati parliamo, ti basti pensare che i big data sono misurati in zettabyte, ovvero in miliardi di terabyte, e che vengono raccolti da fonti eterogenee: si tratta di dati strutturati, come quelli raccolti nei database, ma anche di dati non strutturati, come gli indirizzi e-mail ricavati dai profili, le immagini sui social network e i dati GPS.
L’obiettivo dei big data è quello di riuscire a ricavare informazioni aggiuntive, più precise, dettagliate e predittive rispetto a quelle ottenibili analizzando una mole di dati di piccole dimensioni. Volume, velocità e varietà, queste sono le tre principali caratteristiche distintive dei big data:
- il volume fa riferimento all’enorme quantità di questi dati raccolti;
- la varietà fa riferimento all’eterogeneità di formati in cui questi dati sono disponibili e alle fonti da cui provengono;
- la velocità indica, appunto, la velocità con cui questi dati sono raccolti e analizzati.
Le metodologie di analisi dei big data
L’acquisizione e l’elaborazione dei big data ha richiesto la progettazione di nuove metodologie e tecnologie di raccolta e di analisi. In particolare, possiamo distinguere 4 tipi o metodologie di analisi dei big data:
- l’Analisi Descrittiva, ovvero le metodologie e le tecnologie utilizzate per descrivere la situazione attuale e quella passata dei processi aziendali o di progetti di business, rappresentando in modo sintetico e grafico gli indicatori di prestazione dell’attività;
- l’Analisi Predittiva, ovvero gli strumenti di analisi dei dati che aiutano a capire cosa potrebbe accadere nel futuro utilizzando tecniche matematiche come la regressione e i modelli predittivi;
- l’Analisi Prescrittiva, impiegata per individuare soluzioni strategiche e operative efficaci;
- l’Analisi Automatizzata, che comprende gli strumenti che consentono di implementare autonomamente e in maniera automatizzata l’azione desiderate e secondo il risultato delle analisi che sono state condotte.
A cosa servono i big data
I big data sono fondamentali per sviluppare modelli di business competitivi, innovativi e in grado di crescere e migliorare costantemente.
Consentono alle aziende di raccogliere una gran quantità di preziosissime informazioni sull’andamento aziendale, sui risultati delle strategie adottate e delle operazioni attuate e sulle possibili previsioni future.
Inoltre, permettono di ottenere informazioni sul comportamento di acquisto della clientela, sulle sue abitudini e sui suoi gusti, sulle reazioni a determinati avvenimenti, sulle caratteristiche e sulle consuetudini.
Analizzare questi dati consente di assumere decisioni aziendali mirate con l’obiettivo di rintracciare nuovi potenziali clienti, di aumentare il numero dei clienti e delle vendite, di rendere più efficaci le strategie di fidelizzazione del cliente e di attuare efficaci strategie di cross-selling.
E, ancora, le analisi dei big data consentono di pianificare le azioni di marketing in modo mirato e più efficace su ogni media, consentono di studiare in maniera approfondita il target di riferimento, di segmentarlo e di capire come e quando raggiungerlo.
Permettono di individuare i fattori psicologici e motivazionali che convincono le persone ad acquistare un prodotto o un servizio e di realizzare simulazioni predittive per capire come evolverà il mercato e il settore in cui l’azienda opera.
Investire nell’analisi dei big data
Negli ultimi anni sempre più aziende investono nell’analisi dei big data per sviluppare modelli di business efficaci e innovativi e per rendere più competitive le proprie strategie di vendita, di marketing e di comunicazione.
Investire in big data, quindi, significa investire nel presente e nel futuro del proprio business e cogliere quest’opportunità è la chiave della riuscita e del successo nei mercati contemporanei.
Giulio dice
Spiegazione semplice ed esaustiva!
Sono nozioni da sapere, molto importanti per tutti e soprattutto per le aziende