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3 vantaggi della Big Data Automation per un business data-driven

Davide Avella

Davide Avella, 11 febbraio 2020 | Big Data

Cos’è la Big Data Automation e quali sono i suoi vantaggi per le aziende?
Ne parliamo in questo articolo dove spieghiamo come automatizzare e
semplificare il processo di analisi dei Big Data, ormai indispensabile anche per le piccole e medie imprese.

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La Big Data Analytics, seppur fondamentale per la sopravvivenza di ogni
azienda, viene ancora percepita come un processo che può creare non
poche difficoltà nella gestione di tempo e risorse impiegate. Difficoltà
superabili, tuttavia, con le tecnologie di Big Data Automation che apportano enormi vantaggi per la Business Intelligence in real-time.

Cos’è la Big Data Automation?

Sappiamo bene ormai cosa sono i Big Data: una fonte inesauribile di
informazioni che possiamo ricavare dai dati strutturati e destrutturati
generati da varie fonti: internet, device, sistemi IoT. Dati che arrivano allo
stato grezzo, ma che possiamo pulire e analizzare con un processo di Big
Data Analytics per estrapolarne e interpretarne il significato.

Ogni azienda che ambisce all’analisi dei dati sa che attraverso questo
processo si possono trarre modelli predittivi in grado di rendere più veloci e sicuri i processi decisionali, risolvere criticità, migliorare le performance e prevedere eventuali rischi finanziari in agguato.
I dati rivelano la condizione attuale dell’impresa e ne prevedono il trend
futuro in base al mercato, ci danno informazioni utilissime sui clienti e sul loro comportamento d’acquisto, svelano quei dati sulla concorrenza che vorremmo possedere come oro colato.

Tutto questo, ovviamente, ha un valore di immensa portata. E la consapevolezza è ormai a un grado di maturità tale che qualsiasi azienda
che non l’abbia ancora fatto, vuole avviare progetti di Big Data Analytics
per lasciarsi guidare da dati oggettivi e non da semplici supposizioni.

Le maggiori difficoltà percepite dalle aziende che tendono al modello
data-driven sono legate alla complessità della Big Data Analytics. Questo è il maggior ostacolo che ne impedisce la realizzazione. Ostacolo che, però, negli anni ultimi anni è stato ampiamente superato con la Big Data
Automation , partner fondamentale nel processo di analisi dei Big Data.
In sostanza, se prima ci volevano mesi per elaborare dati specifici e
decodificare gli algoritmi predittivi, con l’automazione il lasso di tempo si
riduce a ore, grazie alla rapidità e alla precisione delle macchine.

Le tecnologie necessarie per l’analisi dei dati e per l’automazione dei
processi richiedono un aggiornamento delle piattaforme e delle
infrastrutture IT, in grado di integrare e gestire le grandi dimensione di dati eterogenei, provenienti da più fonti.

Il Cloud Computing , tra le tecnologie self-service asservite all’analisi dei
dati in tempo reale, è una delle soluzioni più contemplate dalle aziende per la possibilità di contenere i costi e per la semplicità di accedere a funzioni avanzate di Business Intelligence e Cognitive Computing.
Il panorama ‘open source’ per la Big Data Automation offre diverse
alternative tra soluzioni per l’analisi parallela di dati o per l’analisi in tempo reale, come Apache Hadoop, Cassandra, KNIME (Konstanz Information Miner), Rapid Miner, AWS Data Pipelines, Kafka.

3 vantaggi della Big Data Automation per le aziende

Con le tecnologie innovative di Big Data Automation è possibile
automatizzare l’integrazione, la pulizia e la gestione completa dei dati,
diversi per tipologia e formato.
Il processo di lavorazione automatizzato prepara i dati per l’analisi che
verrà, poi, eseguita con le metodologie avanzate e sempre più precise del Machine Learning.
Trattandosi di dati eterogenei di difficile gestione, sempre più aziende
accolgono la Big Data Automation per dominare i processi della Big Data Analytics.

Possiamo individuare 3 grandi vantaggi dell’automazione dei Big Data nel semplificare alcune delle operazioni coinvolte nel processo di analisi dei dati.

  1. Ruolo nella Data Preparation
    La pulizia dei dati è un’operazione fondamentale per migliorare le
    prestazioni dell’analisi predittiva. Come sappiamo i Big Data possono
    essere sia strutturati che non strutturati (mail, testi, immagini, file audio
    ecc.) e provenire da fonti diverse (web, canali social, sensori, ecc.). È
    questa loro natura, per così dire “disordinata”, a rendere complesse le
    operazioni di pulizia, volte a ottenerne correttezza e affidabilità.
    L'automazione con i tool addetti alla preparazione dei dati – acquisiti in uno stato grezzo – riduce il tempo necessario per trasformarli in dati puliti, pronti per essere analizzati.
  2. Ruolo nei Data Workflow
    La Big Data Automation mette in campo funzionalità avanzate per gestire al meglio il flusso della attività, creando un ambiente unico e integrato che permette di mantenere una visione unificata dei dati e una loro rappresentazione in formati standardizzati, condivisibili all’interno del complesso sistema di Big Data Analytics.
    Una delle complessità, infatti, insite nella Big Data Analytics è legata alla varietà delle infrastrutture di cui si avvale, strumenti proprietari e open source, in cloud e on-premises... Orchestrare tutto questo apparato di tecnologie richiede grande flessibilità e massima integrazione.
  3. Ruolo nel Data Management
    Individuati i dati significativi, il processo prosegue con la raccolta, la
    governance e l’analisi dei dati. Infatti, un’azienda data-driven non può
    fare a meno della buona qualità dei dati e di una gestione conforme alla normativa.
    A seconda della tecnologia applicata, l’automazione del Data
    Management riduce drasticamente i tempi di manutenzione e i costi
    operativi per elaborare, analizzare e comprendere i Big Data, comportando vantaggi come l’unificazione dei dati (per una visione più chiara che renda rapidi i processi decisionali) e un più semplice e
    veloce recupero dei dati.

In sintesi, la Big Data Automation consente di automatizzare operazioni
quali:

  • catalogazione dei dati
  • sicurezza dei dati
  • governance dei dati
  • integrazione dei dati (in batch o in tempo reale).

Quali sono i principali obiettivi delle aziende che vorrebbero realizzare un progetto di Big Data Analytics?

Oltre alla gestione dei rischi finanziari, la spinta più forte verso la
trasformazione data-driven è data dal voler migliorare le strategie di
marketing. Per fare marketing in modo proficuo, infatti, oggi bisogna
conoscere chi sono e cosa vogliono i propri clienti, agire in modo granulare segmentando i profili in base alla immensa mole dei dati che arrivano da ogni fonte. Mettere le mani su questi Big Data significa andare a colpo sicuro!
Una delle analisi più profittevoli e rincorse dalle piccole e medie imprese,
infatti, è proprio quella che consente di ottenere in tempi rapidi una visione dettagliata, chiara e completa del viaggio d’acquisto del consumatore.

L’obiettivo di un’analisi di questo tipo – che può avvalersi sia di dati statici
che in streaming, gestiti con strumenti di Big Data Automation – è quello di individuare nuove nicchie di mercato, favorire la fidelizzazione dei clienti, ottimizzare le strategie up-sell e cross-sell, migliorare il customer care.

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