Big data: l’analisi dei dati digitali per far crescere il business aziendale
Il 90% dei dati oggi esistenti sono stati generati negli ultimi due anni. In tutto il mondo quasi 4 miliardi di persone sono attive sul web e circa 3 miliardi utilizzano i Social Media. Ogni giorno un solo utente genera in media 12 gigabyte di dati monitorati in tempo reale.
Questi alcuni dei significativi numeri emersi dalle indagini e dai report sviluppati da How Much Information e Digital in 2017 Global Overview, dati più semplicemente riassumibili con il termine “Big data”. Interazioni sui Social Network, click su pagine web e ricerche con gli smartphone non sono, infatti, solo azioni svolte quotidianamente da un numero molto elevato di persone, bensì costituiscono l’origine di innumerevoli dati eterogenei concepiti e contemporaneamente già valutati: tutto questo sono i Big data.
Per poter avere un’idea veritiera dell’immensa quantità di dati considerata, basti pensare che i Big data sono calcolati in Zettabyte, unità di misura corrispondente a miliardi di Terabyte, e che sono dati provenienti da fonti eterogenee: possono essere rapporti strutturati derivati da un database, ma anche informazioni ricavare dal web o dai Social Network.
I Big data, essendo un fenomeno strettamente dipendente dagli usi e abitudini dei consumatori, costituiscono uno strumento fondamentale per le aziende al fine di sviluppare modelli di business innovativi e competitivi: mediante l’analisi del comportamento online del consumatore, l’azienda potrà ricavare informazioni aggiuntive, più precise e dettagliate per poter ideare campagne di marketing e comunicazione più efficaci e personalizzate.
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Big data: le 5 caratteristiche principali
Quali sono le caratteristiche dei Big data? È sufficiente la dimensione per definirli?
Il solo criterio dei volumi non è chiaramente esaustivo per caratterizzare i Big data, è, infatti, importante considerare altre tipologie di caratteristiche quali la varietà dei formati o la velocità media di analisi, ma ancora di più cinque peculiarità che solitamente contraddistinguono i Big data:
- Volume
Il volume è la prima caratteristica distintiva dei Big data: come già affermato, le aziende raccolgono una quantità smisurata di dati provenienti da ogni tipo di sorgente online. Immagazzinare un numero così elevato di dati in passato sarebbe stato impossibile, ma oggi, grazie a nuove tecnologie quali Cloud e virtualizzazione, è possibile conservare dati e accedervi per ogni tipo di necessità. Secondo le analisi di mercato entro il 2020 verranno creati 35 Zettabyte di dati, ovvero 35 mila miliardi di gigabyte;
- Velocità
I Big data vengono generati, trasmessi e analizzati in modo tempestivo e ad una velocità senza precedenti in quanto, per poter essere utili all’ottimizzazione di una strategia aziendale, i dati devono risultare attuali e veritieri;
- Varietà
I tipi di formato che presentano i Big data sono eterogenei: possono essere numerici e strutturati provenienti dai classici database, documenti di testo non strutturati, email, immagini, video, ricerche web o transazioni finanziarie. La diversità di questi dati e la provenienza da diverse fonti permettono alle imprese di strutturare strategie di comunicazione e marketing basate sulle azioni abituali dei consumatori e quindi largamente personalizzate;
- Variabilità
Informazioni e dati simili assumono significati diametralmente diversi a seconda del contesto virtuale nel quale vengono reperite. È necessario contestualizzare ogni dato per comprenderne l’importanza e la funzione;
- Veridicità
I Big data sono in continua e smisurata crescita e per questo è fondamentale distinguere i dati veritieri da quelli raccolti da sezioni online non affidabili. Dati veri e attendibili possono rivelarsi uno strumento fondamentale per aumentare il profitto della propria attività di business.
Big data: perché sono importanti?
La raccolta e l’analisi dei Big data permette alle aziende di sviluppare strategie e modelli di business concorrenziali ed innovativi in grado di migliorarsi costantemente. Studiare questi dati consente, infatti, di compiere scelte aziendali mirate al fine di aumentare il numero di potenziali clienti e quindi delle vendite, di rendere maggiormente efficienti le strategie di fidelizzazione del cliente e di ideare strategie di cross-selling e up-selling studiate in base alle esigenze degli utenti.
In che modo?
Sono le competenze tecnologiche di Analytics a trasformare i dati grezzi pervenuti dal sistema in informazioni valide ed interessanti per i decision maker aziendali: in un mercato in continuo sviluppo e mutamento come quello online è fondamentale per aziende di qualsiasi tipologia e dimensione prendere decisioni tempestive.
Big data: come possono aiutare la tua azienda?
In tutto il mondo il mercato dei Big data è ormai un business consolidato, infatti, anche in Italia si registrano dati in continuo aumento: l’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence evidenzia il trend positivo degli ultimi tre anni anche nel 2018, raggiungendo un investimento complessivo di 1,393 miliardi di euro, in crescita del 26% rispetto all’anno precedente. Il business dei Big data esiste ed è evidente.
Perché le aziende investono nei Big data?
- I dati raccolti aiutano l’azienda a capire come gli utenti percepiscono un brand e come reagiscono ai mercati: analizzando i dati, l’azienda può raccogliere una gran quantità di informazioni riguardo all’efficacia delle strategie di comunicazione adottate e quindi inerenti all’andamento aziendale stesso;
- I Big data rendono un’azienda in grado di segmentare il proprio bacino di utenti al fine di personalizzare in modo significativo le strategie di marketing e vendita messe in atto. Conoscere e differenziare il comportamento d’acquisto degli utenti sono azioni imprescindibili per un’azienda con un buon mercato online;
- I dati raccolti identificano i fattori chiave che muovono le persone ad acquistare un determinato prodotto permettendo alle imprese di fare leva sulle scelte di mercato più proficue;
- Lo studio dei Big data consente di esaminare l’efficacia dei singoli media al fine di identificare quali piattaforme siano le più adeguate per comunicare un determinato contenuto;
- Le informazioni raccolte permettono di ideare simulazioni predittive per capire come evolverà il mercato in cui opera l’azienda di riferimento;
- L’analisi dei dati può abilitare nuovi modelli di business basati su tendenze innovative d’acquisto registrate in tempo reale.
Big data Analytics: le metodologie aziendali per analizzare i dati
L’utilizzo di strumenti tecnologici e di metodologie innovative di analisi dei dati è fondamentale per far crescere i profitti del proprio business e renderlo maggiormente competitivo online. Esistono quattro tipologie di analisi per studiare i Big data:
- Analisi Descrittiva: metodologia che, mediante l’utilizzo di grafici e indicatori di prestazione, permette di descrivere situazioni attuali e passate riguardanti processi aziendali e di business;
- Analisi Predittiva: tecnica che si focalizza sull’analisi approfondita delle eventualità possibili in futuro all’interno del mercato di riferimento grazie all’utilizzo di formule matematiche e algoritmi;
- Analisi Prescrittiva: studio impiegato per individuare soluzioni strategiche e operative efficaci;
- Analisi Automatizzata: strumento in grado di implementare autonomamente ed in maniera totalmente automatizzata una qualsiasi azione desiderata in base alle scelte strategiche individuate dall’azienda.
Big data Analytics: gli obiettivi raggiunti
Esistono dati significativi esaminati dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence che riguardano gli effettivi obiettivi perseguiti dalle aziende che già investono in strategie di Big data Analytics:
- Miglioramento dell’engagement con il cliente;
- Miglioramento della Web reputation aziendale;
- Incremento delle vendite;
- Riduzione del tempo d’acquisto;
- Ottimizzazione delle offerte già presenti e creazione di offerte riguardo a nuovi prodotti;
- Riduzione dei costi;
- Inserimento in nuovi mercati.
