Big Data: innovazione, competitivitÃ e strumenti

La gestione analitica e in real time dei Big data rappresenta una frontiera necessaria e dinamica per tutte le organizzazioni che decidono di innovare per competere e per migliorare le perfomance aziendali.

La massa critica dei dati

Quotidianamente ogni individuo è bombardato da informazioni, notizie, dati, che possono essere ad uno stadio grezzo o avanzato. Nell'ambito delle aziende, gli addetti ai lavori raccoloano, organizzano, analizzano e monitorano migliaia e migliaia di dati, che possono essere correlabili a clienti, attività, fornitori, situazioni andamentali.

I big data stanno poi avendo uno spazio crescente se pensiamo al nuovo business delle Internet of Things o delle tecnologie indossabili ( Wearables Tech): svariati sensori inseriti in dispositivi come smartphone, braccialetti, automobili per rilevare informazione e cominciare successivamente i dati alla rete o scaricabili su un pc. L'era della Sharing Economy, della Social Collaboration e dei Social Media stanno rivoluzionando le nostre abitudini di vita. Pertanto le aziende se vogliono continuare a competere devono innovare e adattarsi rapidamente al cambiamento.

Marketer e Big Data

I Marketer hanno a disposizioni nuove masse critiche di dati da analizzare per conoscere meglio il consumatore e capire le abitudini, gli interessi. La consumer experience opportunamente associata ad un'attenta e meticolosa analisi dei big data rappresenta uno strumento proattivo e fortemente dinamico per supportare al meglio le decisioni manageriali. L'analisi dei big dati è pertanto un'attività core e strategicamente rilevante, che deve trovare spazio in tutte le sfere aziendali:

- Prodotti

- Clienti

- Valorizzazione delle risorse umane

- Scelta del fornitore

- Analisi dell'efficienza delle attività e dei processi.

Un impatto rilevante dei big data sul nostro modus operandi è fonte di creazione valore aggiunto. Occorre innescare un meccanismo di interpretazione dei trend che repentinamente mutano a causa dell'incertezza economica, della complessità ed elevata competitività del sistema in cui operiamo.

Secondo uno studio McKinsey, dal titolo "Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity" ci sono diverse tecniche rilevanti per implementare un efficace sistema di data anlysis.

A titolo di esempio citiamo le seguenti:

- A/B testing

- Association rule learning

- Classification

- Cluster anlaysis

- Crowdsourcing

- Data fusion and data integration

- Data mining

- Ensemble learning

- Genetic algorithms

- Machine learning

- Natural language processing (NLP)

- Optimization

- Neural networks

- Network analysis

- Pattern recognition

- Predictive modeling

- Regression Sentiment Analysis

- Time series analysis

- Visualization

- Unsupervised learning

Big Data e tecnologia

L'analisi dei big data, inoltre richiede tecnologia a 360°, al fine di aggregare, manipolare, gestire ed elaborare le informazioni. Business Intelligence, Cloud Computing, Data warehouse, Big Table, Cassandra, Google File System, Mashup, Metadata, Database relazionali, sql, structured data,, sono alcune delle numerose tecnologie che consentono di supportare le Big data analysis.

In un simile contesto, pertanto la figura professionale del Data Analyst o del Data Scientist assumerà un ruolo sempre più rilevante nei processi decisionali delle aziende.

RISORSE PER APPROFONDIRE - Big Data e Digital Marketing