Cos’è big data analytics? Ecco tutto ciò che serve sapere sull’analisi dei dati

Tutte le attività che quotidianamente sono svolte sui dispositivi digitali producono dati. Si tratta di una grandissima quantità di informazioni che possono essere raccolte, analizzate e quindi anche valorizzate dal punto di vista economico. È l’era della big data analytics.

E il significato di big data e analytics è rispettivamente l’insieme di dati eterogenei, ossia ottenuti da molteplici fonti diverse. E la scoperta, l’interpretazione e la comunicazione di modelli significativi in tali dati al fine di avviare un processo decisionale maggiormente efficace. Ma procediamo con ordine.

Big data cosa sono

Che cosa sono dunque i big data?

La definizione big data nasce dal fatto che l’attuale già consistente quantità di dati andrà moltiplicandosi in futuro. Esempi di big data provengono dai dispositivi IoT – Internet of Things così come dalle smart car in circolazione, ma anche dall’utilizzo dei social network eccetera.

Le fonti di dati sono tantissime e in costante aumento e pertanto ciò che caratterizza i big data non è solo la quantità. I big data sono caratterizzati anche dalla complessità riconducibile alla loro varietà.

Il concetto di big data implica più fattori, dall’infrastruttura necessaria per raccoglierli e archiviarli, agli strumenti per analizzarli. Senza trascurare le competenze necessarie per gestirli, a partire dai big data analyst.

Big data analytics, definizione

Cos’è big data analytics? La definizione di big data analytics fa riferimento al processo che include la raccolta e l’analisi dei big data per ottenerne informazioni utili al business. Le tecniche di big data analytics consentono infatti di fornire alle aziende intuizioni originali, per esempio, sulla situazione del mercato. D’altra parte offrono idee sul comportamento dei clienti su come raffinare le strategie di customer experience e così via. Per compiere le attività tese a fornire queste e tante altre informazioni preziose per migliorare l’attività dell’impresa è necessario quanto segue.

• Software (dai database e strumenti utili per acquisire ed elaborare informazioni agli applicativi dedicati per specifici processi aziendali).
• Servizi (per esempio, per customizzare la tecnologie e integrarle con successo nei sistemi pre esistenti).
• Risorse infrastrutturali (capacità di calcolo, storage eccetera).

Come impostare un progetto in questo ambito

Impostare un progetto di analisi e gestione dei big data nella propria azienda significa affrontare molteplici aspetti. Non ci si può naturalmente limitare a quelli tecnologici, è necessario valutare le esigenze di business a cui si vuole rispondere. E porsi obiettivi precisi, coinvolgendo numerose competenze.

Definire e implementare una strategia di Big data analytics significa, infatti, avere la possibilità di trarre preziose informazioni per fare innovazione. Basti pensare al digital analysis marketing, ma bisogna saper partire con il piede giusto. In questo servizio, passo dopo passo, è indicato come realizzare un sistema completo di data management. Un sistema che sia in grado di garantire valore alle organizzazioni.

Il vero significato dei big data e come utilizzarli correttamente attraverso l’analisi dei dati

Sembrerà ovvio, ma poiché sono proprio le cose ovvie quelle alle quali si pensa meno, la prima questione da stabilire è a quale finalità di business dovrà servire il progetto di analisi dei big data. Se ciò non è chiaro da subito, il rischio, ed è un rischio elevato, è che il Cio e l’It vadano avanti per la loro strada realizzando una big data architecture che magari funziona benissimo, ma che poi non risulta allineata ai bisogni del business e dell’impresa. E questo perché ecco cos’è data analysis. L’analisi dei dati è il processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione di dati stessi con il fine di trarre informazioni che suggeriscano e supportino le decisioni strategiche aziendali.

La nuova frontiera: anti-gravity data

L’antigravitazione dei dati nel 2024 si riferisce a una strategia di gestione dei dati che enfatizza l’eliminazione della dipendenza da un singolo provider di soluzioni cloud per la gestione e l’analisi dei dati.

Questo approccio si focalizza sulla gestione distribuita dei dati, evitando la necessità di replicare fisicamente i dati in un unico repository centrale come un data lake o un data warehouse.

Alcuni punti chiave sull’antigravitazione dei dati includono:

1. Evitare la replica dei dati: le aziende stanno adottando un approccio logico alla gestione dei dati che consente connessioni in tempo reale a dati eterogenei senza replicarli, portando vantaggi in termini di tempo e costi.
2. Multicloud e sovranità dei dati: le imprese gestiscono i propri dati in ambienti multi-cloud per affrontare costi di replica, requisiti di sovranità dei dati e necessità di analisi rapide.
3. Tecnologie distribuite: per gestire efficacemente questa distribuzione, è necessario investire in tecnologie che supportano la gestione distribuita dei dati, migliorando così la flessibilità e l’efficienza operativa.

Questa strategia è vista come una risposta alla crescente complessità e velocità con cui i dati cambiano, richiedendo soluzioni più agili e distribuite per la loro gestione.

Data Center: l’impatto dell’AI sulla sostenibilità dell’elaborazione dei dati

L’intelligenza artificiale (AI) sta avendo un impatto significativo sulla progettazione dei data center del futuro, influenzando vari aspetti operativi e di sostenibilità. Ecco alcuni punti chiave:

1. Requisiti computazionali: i data center devono evolversi per supportare enormi requisiti computazionali associati all’AI, che richiedono infrastrutture in grado di gestire elevate capacità di calcolo e produzione termica.
2. Efficienza energetica: l’AI aiuta a ottimizzare l’uso dell’energia nei data center. Ad esempio, può essere utilizzata per prevedere i modelli di carico di lavoro, ottimizzare l’allocazione delle risorse e ridurre il consumo energetico complessivo.
3. Sostenibilità: l’intelligenza artificiale contribuisce a migliorare la sostenibilità dei data center attraverso la gestione ottimizzata delle risorse e la riduzione delle spese operative. Inoltre, le tecnologie AI possono facilitare la progettazione di sistemi che riutilizzano il calore di scarto.
4. Manutenzione predittiva: l’AI consente la manutenzione predittiva delle infrastrutture, migliorando l’affidabilità operativa e riducendo i tempi di inattività.
5. Integrazione tecnologica: L’AI richiede un’infrastruttura di gestione dei dati che supporti una capacità molto superiore rispetto ai cloud tradizionali, spingendo i data center verso modelli operativi più avanzati.

I casi di utilizzo

I casi di utilizzo della big data analysis, secondo quanto dichiarato a Forrester dalle aziende utenti, rientrano in tre gruppi.

Efficienza e rischi operativi

Gran parte degli esempi di big data analytics realizzati o pianificati per esserlo a breve riguarda la riduzione del rischio nelle analisi finanziarie. Altri ambiti dove contano efficienza e risk reduction sono l’asset management (con una punta nell’analisi delle frodi), la gestione del personale e la supply chain, dove emergono le applicazioni big data per la manutenzione preventiva. Un approccio globale a questi problemi deve considerare la condivisione dei dati e lo scambio di idee con i business partner. Nonché il tracciamento dei risultati avuti dalle azioni prese in seguito a dette analisi, in modo da avviare un ciclo virtuoso.

Sicurezza e performance applicative

Predictive analytics e analisi dei big data sul funzionamento dell’It servono a prevenire problemi nell’erogazione dei servizi. E a monitorare gli eventi per potervi rispondere in tempo reale. I modelli d’analisi, che vanno discussi con i responsabili della sicurezza e dei servizi, si servono dei data-log generati da server e dispositivi di rete. Essi sono infatti utili per valutare i livelli prestazionali, trovare i colli di bottiglia e quant’altro.

Conoscenza e servizio ai clienti

Soluzioni e applicazioni per la big data analysis sono utilizzati per progetti marketing e vendite, per lo sviluppo dei prodotti, ma anche per l’ottimizzazione della digital experience.

Quali sono le priorità da tener presenti per una gestione dei big data ottimale

Il Data Management non può essere approcciato come in passato, quando le priorità si riducevano a una governance del dato a livello It e alla sua fruizione da parte di alcuni utenti ‘ristretti’. Oggi gli scenari sono cambiati e la definizione corretta strategia di Data Management, dovrebbe tenere conto delle seguenti considerazioni.

Le fonti di big data continuano ad evolvere e crescere

Ondate di nuovi dati continuano a essere generate non solo dalle app aziendali interne, ma da risorse pubbliche (come per esempio il web e i social media), piattaforme mobile, data services e, sempre di più, da cose e sensori (Internet of Things). Secondo gli analisti esperti in questo ambito, la strategia di un data analyst non può non tenere conto di questi aspetti Aspetti spesso ricondotti alle caratteristiche di volume, velocità e varietà dei Big data in continua crescita ed evoluzione. Per le aziende diventa fondamentale riuscire, secondo una logica di continuous improvement, a identificare le nuove fonti e incorporarle nelle piattaforme di Data Management.

Catturare, gestire e archiviare tutti i dati aziendali per preservare storia e contesto

I dati depauperati del contesto servirebbero a poco, nell’era della gestione dei big data diventa quindi fondamentale riuscire a ‘catturare’ ed archiviare tutti i dati utili all’azienda e poiché la loro utilità spesso non è valutabile a priori, diventa una sfida riuscire ad averli tutti a disposizione e poi, appunto, trarre il significato dei big data raccolti. Fino a qualche anno fa gli sforzi e i costi per riuscire a catturare e mantenere tutti questi dati erano eccessivi, ma oggi tecnologie innovative e a basso costo come Apache Hadoop hanno reso possibile tale approccio.

Analizzare scientificamente i dati per arricchirli di senso utile e non ovvio

L’obiettivo dei progetti di analytics big data non è generare report su ciò che è accaduto ma comprendere come questo possa aiutare a prendere decisioni migliori. Ciò significa cambiare il modello di data analysis dei dati optando per approcci cosiddetti ‘descrittivi’, ‘predittivi’, ‘prescrittivi’, ossia sfruttando applicazioni di big data analytics attraverso le quali generare ‘insights’, conoscenza utile ai processi decisionali (anticipando per esempio i bisogni del cliente conoscendone in real-time preferenze ed abitudini). Riuscire in questo obiettivo richiede nuove competenze. I data scientist, in particolare, utilizzano machine learning algorithms e advanced visualization tools. E possono generare informazioni utili e ‘non scontate’ a sostegno della competitività e redditività aziendali.

Rilasciare dati velocemente e liberamente a tutti coloro che hanno necessità

Può sembrare un’ovvietà ma sappiamo bene come la storia dell’It abbia dimostrato quanto l’approccio ‘a silos’ valga anche per i dati. Sono molteplici gli esempi di big data risiedenti in database non condivisi e difficili da integrare. Per superare tali barriere, sarà sempre più necessario dotare le piattaforma di gestione dei big data di funzionalità innovative. Funzionalità per poter rendere disponibili e accessibili i dati lungo tutti i livelli aziendali

Il valore del mercato Analytics

3,42 miliardi di euro: tanto vale il mercato Analytics nel 2024, secondo l’Osservatorio Big Data Analytics e Business Intelligence 2024.

Questo aumento è trainato dall’interesse per l’intelligenza artificiale generativa, con i settori manifatturiero e delle utilities che mostrano tassi di crescita rispettivamente del 28% e del 23%.

Il settore finanziario rappresenta la parte più grande del mercato, con un terzo della spesa totale.

Le grandi imprese costituiscono il 75% degli investimenti in Big Data, mentre la Pubblica Amministrazione, sebbene rappresenti solo il 6%, mostra un aumento del 25% rispetto all’anno precedente.

Le grandi organizzazioni italiane stanno consolidando le loro strategie di gestione dei dati, con il 46% che ha ruoli ben definiti per il Data Management e una diffusa adozione di strumenti di Business Intelligence (93%).

Le PMI, invece, sono ancora indietro nell’integrazione dei dati, ma stanno iniziando a sperimentare analisi predittive.

Il futuro della data analytics in Italia si concentra sulle tecnologie avanzate, con un crescente interesse per le iniziative di Generative AI e l’integrazione di tecnologie come Vector DB e Graph DB .

Applicazioni per analisi dei dati e data mining: tre macro aree d’offerta

È possibile dividere gli strumenti di Analytics disponibili nelle seguenti classi.

Aggregatori

Raccolgono e organizzano i dati, sia aziendali sia provenienti da fonti esterne, in modo che possano essere usati dagli utenti business per il loro lavoro. Molti fornitori vi aggiungono anche servizi di data management, pulizia e arricchimento. Queste soluzioni sono soprattutto necessarie per le aziende che vogliono entrare in mercati nuovi o sconosciuti, hanno bisogno di gestire varie tipologie di big data per esempio dati interni ‘sporchi’ (ridondanti, equivoci, incerti…), o la cui struttura dati sulla clientela presenta aree scoperte.

Arricchitori

Potenziano e completano il monte-dati relativo alle attività di marketing e vendita con elementi di diversa fonte, principalmente feed e clickstream raccolti dal Web e dai social network. Molti strumenti pre-elaborano i dati per trarne informazioni mirate ai bisogni dell’azienda-utente e tendono ad entrare nel campo delle vere e proprie analisi. Questi tool vanno considerati da chi vuole affinare la segmentazione del mercato, fare marketing diretto con messaggi personalizzati e (nel business-to-business) interagire con specifici clienti.

Modellatori

Applicano ai dati algoritmi che ne evidenziano gli schemi e li confrontano a criteri di probabilità (le regole in base alle quali si stima che un evento possa accadere) in modo da poter costruire modelli di previsione. Il problema di queste soluzioni è che spesso sono realizzate da start-up la cui tecnologia (e le cui stessa sorte) può cambiare nel breve termine. Sono quindi adatte a società già abbastanza esperte nel data analysis marketing digitale che debbano colmare dei vuoti nel loro demand management.

I vantaggi dei big data analytics: come e perché possono aiutare il business

I benefici che l’analisi big data può dare sono parecchi. Si ricorda che il significato di analisi big data è la capacità di analizzare, estrapolare e mettere poi in relazione una grande quantità di dati eterogenei strutturati o meno. Questo per scoprire legami e correlazione tra fenomeni e addirittura arrivare a prevederli. Ne ricordiamo i principali, citandoli in ordine di profittabilità per il business.

Aumentare il fatturato

A volte bastano i soli dati, se sono quelli giusti, sintetizzati in una semplice analisi quantitativa per far crescere una vendita. Così come per valutare la dimensione di un mercato, arricchire un profilo-cliente, calibrare la gestione di un account.

Rendere prevedibile lo sviluppo della domanda

Basarsi sul comportamento dei clienti come specchio della propensione all’acquisto è un rischio. Chi mai può dire che faranno domani ciò che oggi fanno? La definizione di big data analysis e, più nello specifico, l’analisi di big data estranei a ciò che riguarda la vendita dei brand e dei prodotti dell’azienda può invece rivelare intenti e interessi dei potenziali clienti non altrimenti evidenti. E permette di valutare la ‘fitness’ dell’offerta, ossia il grado con cui si accoppiano le cose che sappiamo sul ciclo di vita del cliente con quelle scoperte.

Dare più valore all’account management

Analizzando le operazioni tra venditori e clienti e integrandole con informazioni su ciò che fanno i clienti al di fuori del rapporto di business (fusioni, acquisizioni, finanziamenti, assunzioni, questioni legali…) si può focalizzare la relazione B2B sui reciproci obiettivi, servendo meglio il cliente. E aiutando gli account manager a ottimizzare il loro lavoro.

Prevedere ciò che è meglio fare per un qualsiasi cliente

Si tratta di utilizzare applicazioni per la big data predictive analytics per l’account management. In pratica, si porta nel B2B ciò che fanno nel B2C le aziende di vendita diretta con le promozioni mirate. Mediante, per esempio, il data analysis marketing si utilizza la mole di dati interni ed esterni al rapporto di vendita per trovarsi pronti a soddisfare una richiesta. O, meglio ancora, a prevenirla con un’offerta adatta. E vi sono molteplici esempi di big data analysis in questo senso.

Aprire nuove opportunità di business

Se ne parla spesso riferendosi a nuovi prodotti o servizi che l’analisi dei big data suggerisce di fare. Ma il discorso vale anche, ed è un caso più frequente, per chi voglia allargare il mercato puntando su clienti relativamente nuovi. Caso tipico: l’azienda attiva sui grandi utenti che intenda rivolgersi alle piccole imprese e quindi studiare un diverso business model.

Le competenze necessarie per gestire un progetto di big data, l’importanza di data scientist, data engineer e data analyst

Nell’edizione 2018 dell’Osservatorio ci si è focalizzati sulle competenze, in quanto la mancanza di skill rimaneva l’elemento di freno allo sviluppo di progettualità di Big Data Analytics. In generale, un analista big data è colui che si occupa di esplorare, analizzare e quindi capire i dati che vengono raccolti per trarne informazioni utili.

“La scarsità di competenze nell’ambito della Data Science – ha ricordato Alessandro Piva, Responsabile della Ricerca – e più in generale nella capacità di manipolazione dei dati, caratterizza il fenomeno dei Big Data fin dagli albori”. A dimostrazione di ciò, il 77% delle grandi aziende dichiarava un sottodimensionamento in termini di risorse umane dedicate alla Data Science.

Le figure professionali

Data Scientist: questa figura sta entrando nel concreto dell’attività quotidiana di molte aziende. Il ruolo del data scientist è cruciale in molti settori, tra cui tecnologia, finanza, sanità, marketing e altro, poiché aiuta le organizzazioni a prendere decisioni basate su dati concreti.

Data Engineer: l’estrazione e la consegna degli insight sono vincolate ad attività preliminari che consistono nella progettazione dell’infrastruttura e nella costruzione e manutenzione della data pipeline. Tali operazioni sono responsabilità del Data Engineer, ruolo di assoluta rilevanza, a lungo sottovalutato a favore del Data Scientist.

Data Analyst: si occupa di ricercare evidenze quantitative all’interno di grandi moli di dati, supportando in tal mondo le decisioni di business.