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Ogni volta che accediamo al mondo digitale, lasciamo traccia del nostro passaggio. Ad esempio, quando facciamo acquisti online, utilizziamo un’app, inviamo un’email, sfruttiamo Google Maps per raggiungere una destinazione o semplicemente quando facciamo una ricerca su Google. Disseminiamo costantemente segnali del nostro passaggio. Tutte queste tracce rappresentano i Big Data, cioè quell’enorme mole di dati eterogenei che include preziosissime informazioni per le aziende.
Estrapolare tali informazioni manualmente sarebbe praticamente impossibile, perciò sono stati creati e progettati appositi software che svolgono questa importante operazione. Le aziende, avendo in mano dati e informazioni preziose, possono individuare le strategie più adeguate per conseguire i loro obiettivi e fornire un servizio “user centered”, cioè basato e centrato sull’utente.
Big Data: cosa sono
Volendo dare una definizione dei Big Data, possiamo dire che rappresentano l’insieme di quelle tecnologie e metodologie finalizzate ad analizzare dati massivi e metterli a confronto. L’obiettivo è quello di individuare il legame che c’è tra i vari dati e le informazioni raccolte e quali possono essere i possibili scenari futuri. Col termine dati massivi si fa riferimento a una grande mole di dati eterogenei continuamente in crescita.
Per capire cosa sono i Big Data e quanto sono grandi, basta pensare che vengono misurati in zettabyte, cioè in miliardi di terabyte. I dati possono essere strutturati, cioè presenti nei database, oppure non strutturati, come indirizzi email, dati GPS o immagini dei social.
Le 5 V dei Big Data
I Big Data si basavano principalmente sulle cosiddette 3V, un modello semplificato per comprendere questa tecnologia:
- Volume. Con volume si fa riferimento alla quantità dei dati raccolti.
- Varietà. Intesa come l’eterogeneità dei dati, sia come formato che come fonte da cui provengono.
- Velocità. Ovvero la rapidità con la quale si accumulano i dati.
Come funzionano i Big Data
Dopo aver compreso la definizione di Big Data, è opportuno capire come funzionano. Le nuove tecnologie sviluppate dall’Intelligenza Artificiale hanno permesso la creazione di 4 tipologie di analisi di Big Data: descrittiva, predittiva, prescrittiva e automatizzata.
L’analisi descrittiva mette a confronto la situazione attuale con quella passata, di processi e progetti. Essa fornisce un quadro molto intuitivo delle performance grazie a dei grafici.
Con l’analisi predittiva si cerca di fare una predizione sull’andamento futuro, basandosi sullo studio di dati certi e calcoli matematici.
L’analisi prescrittiva aiuta a individuare le soluzioni e le strategie più efficaci per risolvere una criticità o migliorare le prestazioni.
Infine l’analisi automatizzata, con l’ausilio di appositi strumenti, è in grado di ottimizzare autonomamente i processi e le azioni desiderate, in base alle ricerche effettuate
Quali sono i vantaggi per le aziende
Le aziende investono sempre di più nel Big Data Analytics, adattando le informazioni raccolte alle loro necessità e sfruttandone tutti i benefici.
In particolare gli e-commerce, analizzando i dati dei loro clienti, possono estrapolare informazioni utilissime. Ad esempio, le abitudini d’acquisto, le preferenze, le reazioni a determinati eventi e i trend di mercato. In questo modo ogni attività può fornire un servizio su misura secondo le necessità della propria clientela. Ma può anche diversificare determinati prodotti per venire incontro alle mutevoli esigenze del mercato.
Allo stesso modo, le aziende possono pianificare le loro azioni di marketing in modo oculato e preciso, studiando il target di riferimento per capire come e quando raggiungerlo. Ogni investimento è quindi ponderato e fatto con intelligenza, potendo simulare e addirittura prevedere quali saranno gli sviluppi futuri in una determinata area commerciale.
Investire in Big Data significa tagliare i costi, ottimizzare le prestazioni e soprattutto sfruttare al massimo le nuove opportunità che offre la moderna tecnologia digitale.
