Pubblicato: 28 Aprile 2021  -  Ultimo aggiornamento: 28 Aprile 2021

Big Data Management: come le aziende gestiscono i dati

Big Data Management: come le aziende gestiscono i dati

Il Big Data Management è uno strumento importantissimo che sta aiutando le aziende a crescere con consapevolezza sfruttando al meglio i Big Data.

Cos’è esattamente? Come si applica? Spieghiamo ogni dettaglio in questo articolo!

Cos’è il Big Data Management

Il Big Data Management è una tecnica che si sta affermando con successo negli ultimi anni, coinvolgendo ben il 31% delle aziende.
Si tratta di una gestione matura e consapevole dei dati, grazie a un uso corretto e ragionato delle informazioni a disposizione.

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Innanzitutto bisogna capire quali sono le fonti da cui si può attingere, riconoscendone le differenti caratteristiche e facendo una distinzione tra quelle abituali e quelle nuove.
È importante infatti definire un flusso di dati chiaro e comprensibile, in modo che ogni reparto aziendale possa ricevere le informazioni nel modo corretto e con tempestività.
I dati molto spesso sono numerosi e convogliarli in maniera schematica è il modo migliore per non esserne travolti e sfruttarli a proprio vantaggio.

Con il Big Data Management, quindi, si riescono a stabilire dei riferimenti e dei parametri, per raccogliere informazioni ordinate e inserite in degli schemi logici.
Un procedimento fondamentale per un’azienda che vuole usare i dati per crescere e distinguersi dai competitor.

Cosa sono i Big Data

Nello specifico i Big Data sono informazioni raccolte ed elaborate con scopi strategici.
Sono considerati il nuovo petrolio del nostro millennio e derivano dalle innumerevoli tracce che – consapevolmente o no – lasciamo online.
Nella rete, infatti, tra social netowork e IoT, circolano numerosissimi dati che, se esaminati nel modo giusto, forniscono informazioni e spunti che le aziende possono usare a proprio vantaggio.

A occuparsene sono professionisti qualificati come i Data Analyst, i Data Scientist e i Data Engineer, che sfruttano capacità logiche, tecniche di programmazione, Intelligenza Artificiale e Machine Learning per ottenere informazioni utili in ottica di business.

I Big Data sono oggi molto preziosi per ogni tipo di attività e sono sempre di più le aziende che stanno investendo in questo settore.
Se usati nel modo corretto, infatti, questi dati possono davvero portare vantaggi economici, strategici e competitivi.

Big Data Management: tutti i vantaggi

Quali sono, concretamente, i vantaggi di affidarsi a questa tecnica?

Secondo uno studio fatto su numerose aziende, con il Big Data Management l’efficienza generale aumenta notevolmente. Circa il 57% delle attività, infatti, ha dichiarato che affidandosi a progetti che sfruttano i dati in maniera consapevole, le performance migliorano garantendo buoni risultati.

Anche dal punto di vista economico i Big Data sono un bel supporto: i guadagni aumentano e le spese e i costi si riducono, riuscendo a destinare il budget solo a risorse e progetti realmente utili e vantaggiosi.

Grazie ai dati, inoltre, ci si può distinguere dai competitor con più facilità, perché si possono delineare strategie consapevoli e basate su informazioni precise. Per questo è possibile proporre servizi che soddisfino meglio le esigenze del cliente e offrire un’assistenza valida e su misura.

Infine ben l’85% delle aziende ha constatato che con il Big Data Management anche il marketing può fare grossi passi in avanti: la comunicazione azienda-cliente diventa totalmente personalizzata, con contenuti e tempistiche diversificati.

Le sfide del Big Data Management

Con il Big Data Management i dati vengono archiviati in database separati e ordinati.

Rispetto alla semplice gestione di piccoli gruppi di dati, il Big Data Management comporta delle difficoltà in più.

Vediamo quali sono nel dettaglio.

L’archiviazione dei dati

Spesso, quando si devono archiviare i dati, sono diversi reparti e unità aziendali ad occuparsene, utilizzando applicazioni differenti che archiviano le informazioni in database separati.

Questi database separati possono includere informazioni simili, ma i dati non sono sempre coerenti da un database all’altro.
Se, per esempio, un database inserisce il numero di telefono di un cliente scrivendo “recapito” e un altro usando invece il termine “telefono”, le informazioni non risultano coerenti tra loro, causando problemi come invii duplicati, rapporti imprecisi e report incompleti del servizio clienti. Inoltre si consuma inutilmente spazio di archiviazione, soprattutto se il problema si moltiplica su un’intera categoria di clienti.

I dati sono in continua crescita, la mole di Big Data da archiviare è enorme e lo spostamento dei dati da un database a una soluzione di analisi può richiedere moltissimo tempo, rallentando le prestazioni di una scansione.
A ciò si aggiunge che i dati possono essere estremamente complessi e archiviati con formati diversi sfruttando varie applicazioni: catalogare tutti i tipi di dati richiede quindi un lavoro complesso.

Una gestione corretta dei dati

Perché il Big Data Management dia dei risultati, è fondamentale garantire la qualità dei dati, assicurandosi che siano sempre affidabili e precisi.
La mancanza di sincronizzazione tra i dati archiviati e l’errore umano, però, lo rendono difficoltoso e non sempre i dati che si hanno a disposizione sono corretti.

Parlando di imprecisioni, la causa principale è forse la sbagliata digitazione: secondo uno studio circa il 56% delle aziende dichiara che è proprio l’errore umano la principale causa di inaccuratezza dei dati.
Dei semplici errori di battitura possono infatti avere conseguenze potenzialmente disastrose, se si considera che su quei dati si basa l’intera organizzazione di un’azienda.

Anche la mancanza di personale adeguato complica la gestione dei Big Data, che necessita di figure qualificate e specializzate, come i Data Scientist o i Data Analyst.
Professionisti ancora poco presenti in molte realtà, ma richiestissimi da sempre più aziende.

Creare una mentalità data-friendly

Per un Big Data Management efficace ci deve essere un supporto esecutivo totale. I senior manager devono capire l’importanza e il valore di una buona gestione dei dati, riconoscendo gli ottimi risultati a cui può portare.

Il budget, quindi, non deve essere dirottato solo verso tecnologie d’effetto e all’avanguardia, come l’analisi predittiva e l’Intelligenza Artificiale, ma è importante investire anche in banali processi di routine come spostamento e pulizia dei dati.
Procedimenti semplici ma fondamentali per una corretta governance dei dati.

Per questo è necessario col tempo costruire una cultura data-friendly – partendo proprio dai manager e da chi sta ai vertici – che metta i dati al primo posto e li sfrutti per delineare strategie.

Le best practice per il Big Data Management

Come possono le aziende superare le sfide della gestione dei Big Data e ottenere importanti risultati?

Ecco i migliori consigli.

  1. Il primo passo è coinvolgere nella gestione dei Big Data i team di tutti i reparti o quasi. Per gestire correttamente i dati, infatti, si devono delineare strategie, creare policy ad hoc, investire nella tecnologia e trasformare l’intera organizzazione aziendale. Per questo è utile coinvolgere nel processo il maggior numero possibile di parti interessate e unire gli sforzi non solo dei membri del reparto IT, ma anche dei restanti dipendenti e degli sponsor esecutivi.
  2. Crea una strategia ben precisa e delle policy scritte per la gestione del ciclo di vita dei dati.
    Così è più probabile che la politica venga implementata in tutta l’organizzazione con rispetto delle regole.
  3. Identifica e proteggi i dati sensibili: gli attacchi informatici e le violazioni sono ormai all’ordine del giorno e le aziende sono consapevoli della necessità di proteggere le informazioni aziendali e dei clienti. Inoltre è importante che i team di sicurezza dei dati stiano al passo con le ultime strategie e tecniche difensive.
  4. Implementa forti controlli di gestione dell’identità e degli accessi, assicurandoti che solo il personale autorizzato possa visualizzare o interagire con i dati sensibili, nonché tenere traccia di chi ha visto o utilizzato i dati e quando.
  5. Investi nella formazione dei dipendenti: aiutare il personale ad acquisire competenze sui Big Data può essere vantaggioso per l’azienda e il dipendente. In più, c’è da considerare che gli esperti di Big Data sono costosi e scarseggiano e ha quindi senso sviluppare talenti che si occupino dei Big Data dall’interno.
  6. Abilita la condivisione dei dati nella tua organizzazione. Le aziende che condividono i dati internamente, infatti, ottengono più valore dalle proprie analisi e hanno poi maggiori probabilità di condividere i dati oltre i confini aziendali.
  7. Valuta la possibilità di nominare un chief data officer (CDO), un ruolo che sta diventando sempre più comune nelle grandi imprese. Il CDO dovrebbe favorire il Big Data Management e gestire i dati come fossero una normale una risorsa aziendale.

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