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Big Data

Una miniera d'oro per il tuo business

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Cosa sono i Big Data

Cosa sono i Big Data

Che cosa sono i Big Data?

I Big Data sono entrati a far parte del mercato tecnologico mainstream dopo molti anni dalla loro nascita, durante i quali la loro definizione è cambiata. In realtà, il concetto stesso è in continua evoluzione e viene costantemente riformulato, essendo il motore che guida le tante ondate della trasformazione digitale, incluso l’avvento dell’intelligenza artificiale, la scienza dei dati e l’Internet delle Cose.

Il termine Big Data descrive l’enorme volume di dati, strutturati e non strutturati, con cui i business hanno a che fare ogni giorno. Non è tanto la quantità di dati che è importante, quanto piuttosto ciò che le aziende decidono di fare con quelli più rilevanti. I Big Data possono essere infatti analizzati per ottenere informazioni che porteranno a decisioni migliori e mosse aziendali strategiche.

Caratteristiche dei Big Data

La definizione dei Big Data è influenzata da diversi studi accademici e applicazioni aziendali, che sostengono tutti la teoria delle 4 V come la caratteristica principale dei Big Data:

Volume: È la quantità di dati generati e immagazzinati. Le dimensioni dei dati ne determinano il valore e il potenziale in termini di insight, oltre che indicare se si trattino o meno di Big Data.

Varietà: Indica il tipo e la natura dei dati. Aiuta chi li analizza a usare effettivamente le intuizioni che ne possono derivare. I Big Data derivano da testi, immagini, audio e video; inoltre, le informazioni mancanti vengono recuperate tramite la fusione di dati.

Velocità: In questo contesto, indica la velocità alla quale i dati vengono generati e processati per venire incontro alle richieste e alle sfide che si trovano lungo il percorso di crescita e sviluppo. Molto spesso i Big Data sono disponibili in tempo reale.

Veridicità: La qualità dei dati raccolti può variare notevolmente, influenzando l’accuratezza dell’analisi.

La miniera d’oro dei Big Data

Big Data: una miniera d'oro di informazioni!

L’analisi dei Big Data, inclusi i spesso trascurati dark data, ti fornirà indicazioni preziose che potrai utilizzare per migliorare il tuo business. Le organizzazioni usano queste informazioni per tagliare i costi, operare in maniera più efficiente e trovare nuovi modi per aumentare i profitti. Le informazioni estrapolate dai Big Data possono aiutarti a prevenire costosi problemi, invece di doverli affrontare di volta in volta, e predirre così con certezza i comportamenti e i bisogni dei clienti, aumentando notevolmente gli introiti.

Gartner definisce i dark data come le risorse informative raccolte, processate e archiviate dalle organizzazioni durante le regolari attività di business, che generalmente non vengono però utilizzate per altri scopi, come per esempio le analytics, le relazioni commerciali o la monetizzazione diretta. I dark data sono simili alla materia oscura in fisica, e spesso comprendono la maggior parte dell’universo di risorse informative di un’azienda. Di solito le organizzazioni conservano i dark data soltanto per fini di conformità, poiché l’archiviazione e la messa in sicurezza dei dati comportano spesso costi e rischi  maggiori rispetto al valore che se ne può trarre.

Cosa dicono i numeri?

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Battere la competizione

Le aziende che si trovano nel terzo superiore del loro settore e che prendono decisioni basandosi sui dati sono mediamente più produttive del 5% e più redditizie del 6% rispetto ai competitori. Fonte

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Performance e analytics

In media, il 26% degli intervistati ha notato negli ultimi 3 anni un miglioramento nella performance dei processi che utilizzano le analytics sui Big Data. Fonte

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Decisioni più affidabili

Il 54% degli intervistati non si fida delle decisioni gestionali basate puramente sull'intuizione o sull'esperienza. Fonte

FAQ

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Scopri di più sui Big Data!

Che cosa sono i Big Data e come possono aiutare le imprese?

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Innovare azienda con big data

Innovare e far crescere l'azienda grazie ai Big Data

Con questa guida gratuita conoscerai:

  • il mondo dei Big Data;
  • da dove cominciare;
  • metodi e strumenti: trend e potenzialità;
  • come pianificare il futuro;
  • i vantaggi offerti dai Big Data;
  • i Big Data per le PMI.
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Perché dovresti considerare i Big Data

Finiscila di spendere al buio!

Risparmia tempo e denaro grazie a informazioni chiare e utili

L’implementazione di un ecosistema di Big Data può aiutare molti reparti di organizzazioni e aziende a capire dove si sta spendendo più del dovuto. Ciò può avvenire in diversi modi, migliorando per esempio la produttività delle risorse umane, contribuendo alla manutenzione delle macchine o calcolando il rischio operativo. Il giusto meccanismo di analisi dei Big Data può aiutarvi a identificare in tempo reale le cause alla radice di fallimenti e problematiche, oltre che a riesaminare velocemente i rischi di portafoglio.

Prendi decisioni migliori con i Big Data

Grazie alle giuste strutture di dati e alle giuste analytics, le aziende si muovono meglio nel mercato e reagiscono in maniera migliore e più efficiente ai cambiamenti e agli stravolgimenti. In questo modo le aziende comprendono appieno il potenziale del marketing basato sui dati, aumentando la loro efficienza operativa e riescono a incrementare la loro capacità di business senza investimenti aggiuntivi.

Oggi i dati vengono utilizzati per automatizzare i processi, ottimizzare le strategie di vendita e potenziare l'efficienza. Per esempio, i veicoli Tesla hanno dei sensori incorporati che raccolgono dati e li inviano ai server centrali per analizzarli, aiutando la compagnia a migliorare la performance delle loro automobili. La compagnia inoltre informa ciascun proprietario dei veicoli circa riparazioni prioritarie e fornisce assistenza.

Capisci e coinvolgi i tuoi clienti grazie ai Big Data

Capisci meglio i tuoi clienti grazie ai Big Data

Il customer service è una delle aree più importanti in cui le organizzazioni devono fornire statistiche. Le imprese stanno utilizzando dati in tempo reale per offrire soluzioni e servizi one-to-one personalizzati ai loro clienti.

Kroger, per esempio, utilizza i Big Data per offrire ai suoi clienti programmi fedeltà personalizzati. La compagnia usa i dati raccolti da 770 milioni di consumatori per generare delle informazioni utili che aiutano il brand a fidelizzare i clienti e ad aumentare la profittabilità. Kroger afferma che il 95% delle sue vendite proviene dalle carte fedeltà, e ha riportato un 60% in redemption rate e più di 12 miliardi in entrate incrementali. Questo ha aiutato l'azienda rimanere in attivo anche durante la recessione globale.

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Crea nuovi flussi di entrate

Uno degli esempi più significativi è quello di Shazam, l’app per identificare lcanzoni. Monitorando l’uso del proprio servizio, Shazam aiuta le etichette discografiche a capire dove stanno nascendo le nuove sottoculture musicali, raccogliendo i dati sulla posizione che vengono forniti dai dispositivi mobili. Le etichette possono così trovare e scritturare nuovi artisti o ri-commercializzare quelli esistenti.

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Impara di più dai tuoi clienti

I Big Data ti permettono di profilare i clienti, che sono sempre più social e che sempre di più fanno sentire la loro voce, in modo capillare. Riuscirai a conversare con in tuoi clienti quasi faccia a faccia e in tempo reale. Non si tratta in realtà di un lusso, poiché se i clienti non vengono trattati come vorrebbero, li perderai in men che non si dica.

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Impara di più dai tuoi dipendenti

Non solo i Big Data dei tuoi clienti possono aiutarti a migliorare la produttività del reparto HR, ma anche i dati che provengono dai tuoi dipendenti possono rivelarsi utili. Tramite le analytics predittive potrai fidelizzare i tuoi dipendenti, reclutare personale di talento, migliorare la cultura aziendale e sviluppare efficaci programmi di training.

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Le tecnologie utilizzate dai Big Data

Quali sono le tecnologie usate dai Big Data

Le tecnologie utilizzate dai Big Data

I Big Data sono un concetto. Per sfruttare il loro potenziale necessitiamo di tecnologie che possano supportarne i processi. Le tecnologie che gestiscono i Big Data e le loro analytics sono classificabili in 4 macro-categorie:

Data integration e storage: riguarda la raccolta di dati da varie fonti e la loro archiviazione su database, sia locali che su cloud (opzione preferibile).

Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Natural Language Processing: per essere processati, i Big Data necessitano di potenti sistemi che vanno al di là delle capacità fisiche degli esseri umani. Per questo utilizziamo le macchine e l’Intelligenza Artificiale.

Analytics e visualizzazione: non si tratta di un concetto datato, poiché i nostri occhi assorbono meglio le informazioni quando queste vengono presentate in una veste grafica.

BDaaS - Big Data as a Service

BDaaS è un servizio molto recente che unisce i vantaggi del cloud computing all’archiviazione dei Big Data. I Big Data, e in particolar modo un set di Big Data sempre più grande richiederà uno spazio di archiviazione fisica sempre maggiore: l’acquisto di data center fisici e dischi di archiviazione potrebbe costare alle aziende parecchi soldi e causare parecchie complicazioni. Grazie al Cloud Computing potrete gestire i big data con tre vantaggi principali:

Pay-per-use: in base alla logica del cloud, pagherete per il vostro spazio di archiviazione solo nel caso ne abbiate davvero bisogno e lo stiate effettivamente usando.

Ridurre i costi: risparmierete sui costi per le infrastrutture e per la loro manutenzione, e sulle risorse dell’amministratore di sistema.

Concentrati sulla vostra attività: il cloud vi permetterà di concentrarvi esclusivamente sul vostro business, togliendovi un grande peso dalle spalle.

L’intelligenza artificiale, il tuo nuovo Big Data analyst

Intelligenza Artificiale

I Big Data, come suggerito dal nome, sono enormi quantità di dati generati in tempo reale, impossibili da processare con le semplici capacità umane. Ecco perché concetti come l’Intelligenza Artificiale e la Machine Learning stanno diventando sempre più diffusi.

Il Machine Learning, o apprendimento automatico, consiste nel processo per cui, grazie al corretto algoritmo, il programma per il computer impara e si addestra da solo sull’argomento selezionato, senza bisogno di un’interferenza umana. È un processo simile al modo in cui i bambini acquisiscono conoscenze grazie all’input proveniente dall’ambiente.

L’intelligenza artificiale invece riguarda le macchine che possono eseguire compiti che sono caratteristici della mente umana. Sebbene questo possa essere un concetto alquanto generico, include compiti come la pianificazione, la comprensione del linguaggio, il riconoscimento di oggetti e suoni, l’apprendimento e il problem solving. Fondamentalmente, l’apprendimento automatico è un modo per conseguire l’intelligenza artificiale.

Hadoop

Hadoop

Apache Hadoop forse non è così dominante come una tempo, ma è quasi impossibile parlare di Big Data senza menzionare questo framework open source per l'elaborazione distribuita di grandi set di dati. Negli anni Hadoop è cresciuto fino a comprendere un intero ecosistema di software, e oggi molte soluzioni commerciali di Big Data sono basate su Hadoop.

Linguaggio R

Linguaggio R

R, altro progetto open source, è un linguaggio di programmazione e ambiente software progettato per lavorare con le statistiche. Per la crescente quantità di dati raccolti da sistemi software e la necessità di analizzare queste informazioni, R è una delle tecnologie cresciute maggiormente nel corso degli ultimi anni, diventando tra i più popolari al mondo.

Database NoSQL

Database NoSQL

I tradizionali sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) memorizzano le informazioni in colonne e righe strutturate e definite. 
I database NoSQL sono specializzati nella memorizzazione di dati non strutturati e forniscono prestazioni veloci, sebbene non forniscano lo stesso livello di coerenza degli RDBMS.

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Predictive Analytics

L'analisi predittiva è un sottoinsieme di analisi dei Big Data che tenta di prevedere eventi futuri o comportamenti basati su dati storici. Si basa su tecniche di data mining, modellazione e apprendimento automatico per fare previsioni. Viene spesso utilizzata per rilevare frodi, nel marketing, nella finanza e nell'analisi aziendale.

Data Lake

Data Lake

I Data Lake sono enormi archivi che raccolgono dati da molte fonti diverse e li memorizzano nel loro stato naturale. Ciò è diverso da un Data Warehouse, che invece raccoglie dati da fonti disparate ma li elabora e li struttura per l'archiviazione. Un Data Lake è lago di dati naturale e non filtrato, mentre un Data Warehouse è più una collezione di bottiglie d'acqua immagazzinate sugli scaffali.

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Internet delle Cose (IOT)

Con l’arrivo nella nostra vita dei dispositivi smart, vengono prodotti sempre più dati: questi possono da soli fare da trigger per innescare un’azione, come il riconoscimento facciale per l’accesso sul pc, oppure possono essere successivamente analizzati, come nel caso dei dati raccolti dai sensori in una fabbrica per prevedere i malfunzionamenti delle macchine.

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