Big Data: guida pratica allo sfruttamento dei dati aziendali
La corretta gestione dei dati aziendali è il primo requisito indispensabile per il loro sfruttamento. I dati (che già le imprese raccolgono in gran quantità, per finalità operative, amministrative o di conformità normativa) infatti possono diventare elementi chiave ed essenziali per le imprese perché hanno il potenziale per fornire significativi vantaggi competitivi.
Ci sono molti ambiti in cui un’azienda può sfruttare il suo patrimonio di dati, al fine di ottenere informazioni e migliorare le proprie attività:
Advanced analytics: estrarre e analizzare grandi set di dati per identificare modelli, tendenze e relazioni. In questo modo, può ottenere informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti, sulle tendenze del mercato e sulle inefficienze operative.
Personalizzazione e customer experience: personalizzare i propri prodotti e servizi per i clienti in base alle loro preferenze, comportamenti e cronologia degli acquisti, al fine di ottenere una maggiore fedeltà dei clienti e maggiori vendite.
Analisi su modelli predittivi: modellazione predittiva per prevedere le tendenze future ed il comportamento dei clienti. Questo può aiutare a prendere decisioni più efficaci sullo sviluppo del prodotto, sul marketing e sulle vendite.
Efficienza operativa: ottimizzare le proprie operazioni e aumentare l'efficienza produttiva, per esempio, per identificare i colli di bottiglia nella catena di approvvigionamento, o semplificare i processi di produzione.
Rilevamento delle frodi: un'azienda può utilizzare i dati per rilevare e prevenire le frodi. Analizzando i dati transazionali, può identificare attività sospette e agire per prevenire perdite.
Gli ostacoli alla corretta gestione dei Big Data
Persistono, tuttavia, criticità che possono rallentare la capacità di un'azienda di sfruttare i dati in modo efficace. Servono innanzitutto professionisti, data scientist qualificati per gestire, analizzare e interpretare i dati. Alla base dello sfruttamento dei dati, deve esserci un solido framework di governance, altrimenti si possono creare situazioni di incertezza su chi è responsabile dei dati, su come vengono gestiti e chi possa accedervi. Le aziende devono garantire la protezione dei dati sensibili e aderire a normative come GDPR o CCPA. La mancata osservanza può comportare multe e danni alla reputazione.
Infine, e molto importante, utilizzare dati strutturati: se i dati sono imprecisi, frammentati, non strutturati o obsoleti, possono portare a conclusioni errate ed a un processo decisionale inadeguato. Il problema si presenta soprattutto nei sistemi “legacy”, che non sono progettati per gestire grandi quantità di dati o per supportare le moderne tecniche di analisi dei dati. Questi sistemi possono rendere difficile lo sfruttamento dei dati rapido ed efficace.
Affrontare queste criticità richiede una combinazione di interventi tecnici, organizzativi e culturali, a supporto dei quali le aziende devono investire in termini di strumenti, processi e specialisti.
Big Data: cosa fare per farli rendere di più e meglio
In particolare, migliorare la qualità dei dati, soprattutto se vecchi e frammentati è un compito impegnativo, che richiede esperienza, competenza per condurre diversi approcci mirati a migliorarne la qualità.
Serve, in primis, identificare strumenti e processi di pulizia adatti a identificare e rimuovere incoerenze, errori e duplicati. I dati devono essere sottoposti ad un processo di standardizzazione e normalizzazione, per consentire un'analisi più efficiente. Ciò comporta la definizione di meta-linguaggi, definizioni e formati di dati comuni in tutta l'organizzazione.
Si procede all’integrazione ed all’arricchimento con informazioni aggiuntive, con dati provenienti anche da fonti diverse ed esterne, come dati demografici e sociali, attività sui social media etc.
Infine, servono strumenti di visualizzazione mirati a presentare i dati e risultati delle analisi in modo chiaro ed accessibile, per facilitare l’identificazione di modelli, correlazione e tendenze.
Dai Big Data alla Intelligenza Artificiale
Tutti i processi sopra menzionati sono propedeutici e necessari alla progettazione, allo sviluppo ed alla validazione dei processi veri e propri di analisi in I.A., vale da dire degli algoritmi di machine learning e analisi predittiva. Non possono essere svolti a mano, ma devono essere automatizzati e schedulati al fine di formare un back-end autonomo.
Non sono attività semplici, ma richiedono esperienza e competenze specifiche. Sono, però, in corso diverse iniziative a supporto della diffusione e dell’adozione dell'IA, anche in Italia. Il governo sta investendo nella ricerca e nello sviluppo dell'IA e diverse aziende e università offrono corsi e formazione.
In questo contesto Sapiens Analytics, nata nell’alveo dell’hub di innovazione dell’Università Ca’ Foscari Venezia, si propone come partner ideale per le aziende che intendono investire nello sfruttamento dei dati e nello sviluppo di soluzioni di ”intelligent analytics”. L’approccio metodologico non si basa sul classico rapporto cliente fornitore, ma si basa sulla collaborazione e la co-progettazione, necessari per la personalizzazione e la definizione di soluzioni perfettamente ritagliate su misura per le aziende.
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