Pubblicato: 21 Aprile 2021  -  Ultimo aggiornamento: 20 Aprile 2021

Big Data Analytics: come utilizzare i dati in maniera efficace

Big Data Analytics: come utilizzare i dati in maniera efficace

Il termine Big Data Analytics è ormai ricorrente in tutto il mondo del lavoro: moltissime aziende ne hanno capito l’importanza e la usano regolarmente per trarre vantaggi strategici e competitivi.

Vediamo nel dettaglio cos’è e come usarla con successo.

Cosa sono i Big Data

Per capire cos’è la Big Data Analytics, bisogna innanzitutto spiegare cosa sono i Big Data.

Considerati il nuovo petrolio del nostro millennio, i Big Data sono informazioni difficili da elaborare con i metodi tradizionali e che vengono oggi raccolte con scopi strategici.
Queste informazioni sono infatti talmente sostanziose e complesse da necessitare metodi analitici e tecnologie avanzate, come l’Intelligenza Artificiale, l’Intelligent Data Processing e – appunto – la Big Data Analytics.

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Che tipo di dati sono? Considerando quanto sia rilevante l’uso della rete nella società moderna, non è difficile capire che le tracce che lasciamo online sono oggi numerosissime: dall’Internet of Things ai social media, dall’uso della robotica ai wearable device.
Tutte queste informazioni entrano così nel mondo della rete diventando in automatico osservabili e monitorabili.

Dati apparentemente semplici o banali che in realtà costituiscono una risorsa preziosissima in ottica di business.
Le fonti sono praticamente infinite e se usate con criterio sono fondamentali per aiutare le aziende a prendere decisioni e pianificare strategie.

Il modello delle tre V

Per definire meglio il concetto di Big Data, si usa spesso il modello delle tre V:

  • Volume: i Big Data sono rilevabili in grandi quantità e non sembrano arrestarsi. Sono infatti in continua espansione e nel 2020 la produzione di dati è stata di circa 44 volte superiore rispetto al 2009. In genere, per essere considerati Big, i dati devono superare la soglia dei 50 terabyte o avere una crescita annua che superi il 50%.
  • Velocità: i dati sono dinamici e cambiano e crescono in fretta. Le aziende si ritrovano spesso a fare analisi in tempo reale e ogni decisione deve essere presa con tempestività.
  • Varietà: essendoci oggi tante fonti molto eterogenee, i dati disponibili sono numerosi e variegati. Oltre alle fonti tradizionali, come sistemi gestionali e transazionali interni alle aziende, si aggiungono infatti quelle esterne, come i testi in linguaggio naturale, video, immagini, simboli ecc. Segnando un passaggio dall’IT tradizionale a quello open e distribuito.

A questi tre parametri se ne sono poi aggiunti altri due:

  • Veridicità: i dati devono necessariamente essere affidabili e veritieri.
  • Variabilità: quando si esegue un’analisi bisogna sempre tenere conto del fatto che i dati mutano in fretta.

Cos’è la Big Data Analytics

Adesso che è chiaro cosa sono i Big Data, vediamo di spiegare cos’è invece la Big Data Analytics.

Una volta che i dati sono stai raccolti, il passo successivo è elaborarli, per creare utili report utilizzabili dalle aziende per diversi scopi.
È qui che entra in gioco l’analisi, fondamentale per riorganizzare le informazioni in maniera schematica e contestualizzata.
Per farlo si utilizzano software, servizi specifici e risorse infrastrutturali.

Svolgendo una Big Data Analytics corretta ed efficace, le aziende possono trarre conclusioni strategiche importanti e scoprire intuizioni nuove e originali.
Il modo migliore per procedere è individuare da subito le esigenze del business e capire quali sono gli obiettivi che si vuole raggiungere.

In questo modo si può eseguire un’analisi strutturata che sa come usare le informazioni a proprio vantaggio.

L’importanza della Big Data Analytics

Perché sono sempre di più le aziende che incorporano la Big Data Analytics nella propria attività?

Abbiamo già citato alcuni dei vantaggi, tra cui spicca la possibilità di delineare strategie in maniera più strutturata e consapevole.
Grazie ai dati, infatti, si può capire come agire in maniera più smart ed efficiente, riuscendo a proporre ciò che può realmente soddisfare i clienti e portare profitti.

Con l’analisi si possono ridurre notevolmente i costi di archiviazione dei dati, sfruttando tecnologie più economiche come Hadoop e Analytics sul cloud.
Inoltre, le decisioni possono essere prese in maniera più rapida, reagendo con tempestività a ogni imprevisto o emergenza.

Infine si può capire cos’è che interessa davvero al proprio target di riferimento, capendo quali sono i nuovi prodotti e servizi da sviluppare e su cui puntare per ottenere dei risultati quasi sicuri.

Insomma, le opportunità di business sono numerose e sfruttandola al meglio la Big Data Analytics può contribuire in maniera sostanziale al successo di un’attività.

Per la Big Data Analytics i Data Scientist implementano algoritmi di Machine Learning.

I ruoli coinvolti nella Big Data Analytics

Per analizzare correttamente i Big Data, sono necessarie figure qualificate e competenti.
Saper raccogliere e organizzare informazioni è oggi una skill richiestissima, tanto che Linkedin – nel 2015 – l’ha definita la seconda più richiesta dalle aziende a livello mondiale.

Nello specifico i professionisti che si occupano di analisi sono:

  • Data Analyst: interpretano i dati in maniera logica, cercando evidenze quantitative all’interno di grosse quantità di dati e offrendo spunti per determinate decisioni di business. Forniscono report perfettamente chiari e leggibili anche da chi non è del settore, sfruttando grafici, tabelle, documenti e ogni strumento utile per schematizzare le informazioni. Hanno ottime capacità comunicative e si stima che almeno il 76% delle aziende italiane si affidi a una figura di questo tipo.
  • Data Scientist: utilizzano strumenti di analisi avanzati, sfruttando modelli statistici complessi, implementando algoritmi di Machine Learning e Deep Learning e ricorrendo all’Intelligenza Artificiale. Conoscono perfettamente almeno un linguaggio di programmazione e anche in Italia sono sempre di più le aziende che hanno deciso di inserire questa figura nel proprio organico.
  • Data Engineer: concretamente progettano, costruiscono, installano e testano gli strumenti e le piattaforme che servono per la raccolta e l’analisi dei dati. A lungo sottovalutati, negli ultimi anni si stanno diffondendo sempre di più.

Come le aziende utilizzano i dati

Pensando all’uso che si può fare dei dati raccolti, sono tre le categorie che emergono principalmente.

La prima riguarda le informazioni utili per garantire l’efficienza e ridurre i rischi operativi.
Soprattutto nel settore finanziario, infatti, è importante raccogliere dati che aiutino a prevenire ed evitare le frodi, tutelando l’attività e limitando ogni possibile perdita economica

C’è poi la Big Data Analytics finalizzata ad assicurare ai servizi la massima efficacia, esaminando i problemi di erogazione e individuando possibili soluzioni.
In questo modo si riesce a garantire un monitoraggio adeguato, utile per reagire a qualsiasi tipo di evento e rispondere con tempestività a ogni cambiamento.

Infine ci sono le analisi eseguite con finalità di marketing: i dati raccolti forniscono informazioni importanti sui consumatori che rientrano nel target d’interesse, permettendo alle aziende di creare gruppi di persone con caratteristiche simili per offrire esattamente ciò di cui potrebbero avere bisogno.

I dati possono quindi essere utilizzati in tanti modi diversi, basta solo individuare le esigenze specifiche del proprio business e capire in che modo la Big Data Analytics possa essere di aiuto.
Non c’è infatti un settore lavorativo che sfrutta più di altri i Big Data: se usati nel modo corretto, i dati sono fondamentali in quasi ogni tipo di attività, dalla sanità all’industria, dalla Pubblica Amministrazione al Manifatturiero.

Gli strumenti della Big Data Analytics

In base alle esigenze, esistono numerosi strumenti specifici, ognuno adatto a svolgere aspetti diversi della Big Data Analytics.
È molto importante scegliere quello giusto in base all’obiettivo dell’azienda.

I tool principali si definiscono:

  • Aggregatori: servono a raccogliere e organizzare i dati e sono particolarmente utili per chi deve entrare in mercati nuovi o sconosciuti. Sfruttano sia informazioni aziendali che provenienti da fonti esterne e cercano di offrire una panoramica il più completa e dettagliata possibile.
  • Arricchitori: si occupano delle informazioni relative al marketing, esaminando principalmente i dati provenienti dai social, dal web, dai clickstream e dai feed. Tengono conto dei bisogni degli utenti, mettendoli in correlazione con l’attività svolta dall’azienda.
    Sono utili per chi vuole segmentare il mercato, interagire con un target specifico e personalizzare l’offerta.
  • Modellatori: raccolgono i dati e li integrano con degli algoritmi che evidenziano schemi, relazioni e pattern ricorrenti. Calcolano le probabilità e si adattano bene ad aziende che dispongono di un team competente e che ha già maturato una certa esperienza nel campo della Big Data Analytics.

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