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Come realizzare un progetto di Big Data Analytics nella propria azienda

Gianluca Parlangeli

Gianluca Parlangeli, 7 febbraio 2020 | Big Data

Molte aziende italiane ancora non sfruttano il potere dei Big Data perché
non sanno come analizzare questa enorme mole di dati provenienti da
varie fonti.

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Secondo le stime dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business
Intelligence, infatti, nel 2018 solo il 7% delle piccole e medie imprese ha
implementato progetti di Big Data Analytics, pur conoscendone le
potenzialità. Percentuali destinate a crescere, tuttavia, perché
competere sul mercato senza l’analisi dei dati sarà praticamente
impossibile.
Ma cosa significa fare Big Data Analytics e come sfruttare appieno
questa grande miniera di informazioni?

In questo articolo vediamo come realizzare un progetto di analisi dei Big
Data in ogni settore.

Cos’è un progetto di Big Data Analytics?

Partiamo dai Big Data: enormi volumi di dati eterogenei per fonte e
formato, dati grezzi che possiamo raccogliere, "pulire" e analizzare in
tempo reale.
Un progetto di Big Data Analytics ha come obiettivo l’analisi dei Big
Data, un processo che si avvale di tecnologie di Machine Learning e
metodologie di analisi dei dati, per ricavarne informazioni nascoste ma
preziose, una volta interpretati e compreso il loro significato.
I vantaggi dell’analisi dei Big Data hanno un impatto enorme su tutta la
gestione del business perché non solo rivelano lo stato di salute
dell’impresa, ma perché permettono di ottimizzare qualsiasi operazione
aziendale che sia rivolta ad aumentare le vendite, ridurre
costi e rischi finanziari, anticipare l’evoluzione dei mercati e prendere
decisioni più veloci e consapevoli rispetto alla concorrenza.

Uno studio della Bain & Company – società di consulenza strategica
americana – ha dimostrato come un progetto di Big Data Analytics
possa raddoppiare le probabilità di successo sul mercato e rendere le
decisioni cinque volte più rapide e precise rispetto ai concorrenti.

Quali fattori considerare prima di avviare il
progetto?

Prima di avviare un progetto di analisi e gestione dei Big Data, bisogna
considerare alcuni fattori per definire obiettivi chiari e metriche misurabili.

1. Determina il problema

Quali sono i problemi da risolvere? Individua le criticità aziendali e le
possibili soluzioni implicite:

  • prendere decisioni più rapide e consapevoli rispetto ai propri
    investimenti
  • aumentare le vendite / acquisire nuovi mercati e clienti attraverso i
    canali digitali
  • migliorare la comunicazione e l'engagement con il cliente
  • ottimizzare le scorte / ridurre i costi di gestione
  • rendere più efficienti i processi produttivi
  • ottimizzare l'offerta attuale / identificare nuovi prodotti e servizi
  • migliorare i flussi di lavoro e la risposta alle emergenze
  • monitorare la percezione del brand.

Una volta definito il problema  con precisione si può andare avanti e passare al secondo step.

2. Quale impatto sta avendo il problema sul business?

È fondamentale capire l’entità e l’impatto del problema sull’assetto
aziendale che potrebbe concretizzarsi in un calo delle vendite, in profitti
inferiori agli investimenti, oppure in strategie di marketing fallimentari a
causa di processi di analisi inefficienti.

3. Come verrà misurato il successo del progetto?

Quali sono le metriche da monitorare per stabilire la riuscita del
progetto? È fondamentale mettere in chiaro gli obiettivi, sviluppare un
business case per definire i parametri di valutazione del ROI (Return On
Investment) e dimostrare il rapporto tra costi e benefici.

4. Quale valore aggiunto apporterà la riuscita del progetto?

Quale impatto avrà sull’azienda la risoluzione del problema? Questo è
un passaggio da analizzare con molta attenzione perché sancisce la
validità e la fattibilità dell’intero progetto, determinandone budget, tempi e modalità di gestione.

Gli step per realizzare un progetto di Big Data Analytics

Una volta messi a punto i 4 fattori preliminari, il progetto di Big Data
Analytics prosegue con lo sviluppo di una Roadmap con la quale
stabilire priorità e obiettivi a medio e lungo termine.

1. Individua le giuste competenze

Questo primo passo richiede di valutare le competenze necessarie per
gestire la Data Science. Il professionista in grado di svolgere
quest’attività è il Big Data Scientist , in grado di interpretare i dati grazie
a un background accademico specifico: informatica, economia,
statistica, fisica o matematica.

2. Individua le giuste tecnologie per raccogliere i dati

Un progetto di Big Data Analytics deve per forza poggiare su un sistema
integrato e potente, ovvero su un lavoro di squadra che integri le
infrastrutture IT e le tecnologie di Intelligenza Artificiale. In sintesi,
storage, Cloud, potenza computazionale, software di analisi e
networking costruiranno un sistema in grado di immagazzinare i grandi
volumi di dati eterogenei che viaggiano in rete, e di effettuare analisi
complesse in tempo reale.

3. Immagazzina i dati dalle varie fonti

Infrastrutture IT e tecnologie sono strumenti fondamentali per
immagazzinare i dati eterogenei provenienti ogni giorno dalle fonti più
disparate, che possono essere strutturati o destrutturati. Le fonti di
provenienza dei dati sono tutti quei canali di interazione che usiamo
quando siamo connessi e facciamo delle azioni su siti web, app, social
media , ma anche IoT (sensori integrati negli oggetti smart), software
di Automation Marketing, CRM . E questi sono soltanto alcuni esempi.
Basti pensare che i dati generati a livello globale superano ogni giorno i
2,5 quintilioni di byte. Una volta raccolti, bisogna convertire i dati in
informazioni di valore.

4. Analizza i dati

L’analisi dei dati si avvale di 4 metodologie.

Analisi descrittiva
Questo metodo di analisi descrive la situazione attuale e passata dei
processi aziendali con strumenti di rappresentazione grafica, per
visualizzare gli indicatori di prestazione e prevedere il loro impatto sul
prossimo futuro.

Analisi predittiva
Con strumenti avanzati di Machine Learning questa metodologia
analizza i dati storici per sviluppare modelli predittivi su eventi e
tendenze future (cosa potrebbe accadere?). L’analisi predittiva viene
utilizzata soprattutto per ridurre il rischio delle operazioni finanziarie,
sviluppare strategie di marketing con le informazioni ricavate sui
comportamenti d’acquisto e sulla Digital Experience. Ma anche per
ottimizzare i processi interni come la catena di distribuzione e
l’ottimizzazione dei prezzi di prodotti e servizi.

Analisi prescrittiva
Questa metodologia si avvale di strumenti avanzati che, sulla base delle
analisi svolte, prescrivono azioni e soluzioni strategico-operative.

Automated Analytics
In alcune circostanze conviene automatizzare tutto il processo di analisi
dei dati, soluzione e azione consequenziale. In questi casi ci si avvale
degli strumenti di Automated Analytics, in grado di implementare in
autonomia l’azione derivata dalle analisi svolte (ad esempio: i prezzi
dinamici sul web).

5. Visualizza i dati (Data Visualization)

La Data Visualization permette di esplorare e modificare i dati da
elaborare in modo visuale. Attraverso questa visualizzazione grafica
interattiva possiamo individuare quelle informazioni rimaste nascoste a
una prima analisi. Il metodo grafico aiuta ad avere una visione di sintesi
dei processi aziendali e a individuare le attività da migliorare. Ad
esempio, da questo grafico possiamo fare previsioni sulle vendite,
scoprire cosa influenza il comportamento dei clienti, capire come
ottimizzare il posizionamento dei prodotti.

6. Interpreta i dati (Data Literacy)

Si chiama Data Literacy ed è una competenza indispensabile per la
riuscita del progetto di Big Data Analytics. I dati parlano, ma per capirli
bisogna conoscere il loro linguaggio. La Data Literacy richiede capacità
analitiche per interpretare dati eterogenei, assicurarne coerenza e
veridicità. Spetta al Data Scientist – un collaboratore sempre più ambito
dalle imprese – organizzare, comprendere e interpretare i dati per
estrapolarne informazioni di valore, bucando la cortina dell’apparenza e
penetrando il futuro.

Ecco perché sempre più aziende italiane dei settori più disparati – da
quello finanziario a quello assicurativo, dal manifatturiero alla vendita al
dettaglio – vogliono sapere da dove partire per fare analisi dei dati.

Chi non vorrebbe, in effetti, scoprire i clienti sui quali puntare e i canali
nei quali investire per aumentare vendite e profitti? E chi non vorrebbe
anticipare i trend di mercato giocando d’anticipo sui propri competitor?

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