Data Analytics: Strumento dell’Intelligenza artificiale
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La Data Analytics è un processo di ispezione, pulizia, trasformazione e di modellazione di Big Data. L’obiettivo finale è quello di evidenziare tutte le informazioni che possono suggerire conclusioni e supportare le decisioni strategiche aziendali.
L’analisi dati, che rientra nella cosiddetta scienza dei dati, ha molte applicazioni. Ad esempio, l’intelligenza artificiale, l’analisi immagini, le scienze naturali e sociali.
Cerchiamo di approfondire il tema.
Data Analytics: cosa devi sapere
Le attività che svolgiamo quotidianamente con i nostri dispositivi digitali producono un certo numero di dati, ovvero di informazioni. Queste possono essere raccolte, analizzate e quindi utilizzate. Vengono normalmente usate per fare “business”, ovvero per prendere le migliori decisioni aziendali. Queste informazioni e dati sono meglio conosciuti come Big Data.
Ma, a cosa ci riferiamo nello specifico quando menzioniamo i “Big Data”? Parliamo dell’insieme di un grandissimo volume di dati eterogenei, ottenuto da molteplici fonti diverse. L’interpretazione e l’analisi dei Big Data ci fornisce un bagaglio di informazioni utili sotto molteplici punti di vista.
Ritorniamo però alla nostra Data Analytics. Le analisi dati permettono alle aziende di prendere decisioni strategicamente importanti su complesse situazioni. Ad esempio, la situazione del mercato, la concorrenza ed il comportamento dei clienti. Per svolgere tali attività sono necessari software dedicati ossia database specifici, ma anche strumenti utili ad acquisire ed elaborare queste informazioni. Oltre a questo, sono essenziali dei servizi specifici e delle risorse infrastrutturali.
Data Analytics: ruolo e funzioni
Un punto deve esserci sempre ben chiaro durante l’analisi dei dati: lo scopo della stessa. Se non fosse ben chiaro, si rischierebbe di realizzare una Big Data Architecture non pertinente ai reali bisogni dell’industria in questione.
Ecco alcuni esempi di obiettivi della Data Analytics:
- Efficienza e risk reduction: analisi finanziarie, gestione del personale e supply chain. Parliamo quindi di tutta la sfera di analisi preventiva.
- Sicurezza e performance: erogazione dei servizi, livelli di prestazione e monitoraggio degli eventi.
- Marketing e Digital experience: piani vendite, sviluppo prodotti e ottimizzazione clienti.
Perché dunque è così importante mettere in atto una corretta strategia di Data Management?
In primo luogo, perché le fonti di Big Data continuano ad evolversi e si diversificano per volume, velocità e varietà. Pensiamo alle app aziendali, ad esempio, ma anche al web e ai social media, alle piattaforme mobile, ai data services e Internet of Things. Tutto è in costante mutamento ed è essenziale monitorarlo per gestirlo e sfruttarlo nel migliore dei modi.
In secondo luogo, perché in tal modo è possibile archiviare e avere a disposizione tutti i dati utili all’azienda.
Strumenti di Analytics
Ci sono tre strumenti per svolgere le varie attività di Analytics:
- Aggregatori: raccolgono e organizzano i dati, sia aziendali che esterni. Vengono usati principalmente da aziende che voglio analizzare mercati nuovi o sconosciuti;
- Arricchitori: potenziano e completano i dati dal web e dai social per attività di marketing e di vendita. Vengono utilizzati principalmente in attività di B2B, dove le aziende sono interessate ad un marketing più diretto;
- Modellatori: utilizzano algoritmi e criteri di probabilità per costruire modelli di previsione. Sono principalmente utilizzate da aziende esperte nel marketing digitale.
Ultime novità e investimenti nel settore
Secondo i dati dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics 2020 della School Management del Politecnico di Milano, la maggior parte della spesa in campo Analytics si è concentrata sui software. Seguiti dai servizi e dalle risorse infrastrutturali. Nel 2020 ci sono stati anche alcuni aumentati negli investimenti in Analytics in cloud. Le bance, invece, risultavano il primo settore per quota di mercato. Gli investimenti ci sono stati, questo è certo, ma chiaramente rallentati a causa della pandemia di Covid-19.
Sono state pubblicate anche le informazioni del 2021, con il mercato in netta ripresa dopo la pandemia. Gli investimenti si focalizzano nuovamente nel campo software per la Data Analytics.
I dati mostrano come le aziende si stiano indirizzando sempre più verso una integrazione e una gestione dei dati completa. Ma anche come molte di esse non abbiano ancora raggiunto livelli di gestione elevati.
