Big data e analisi dei dati: la guida per le aziende

Le aziende generano più dati che mai: vendite, clienti, operazioni, web, sensori. Ma accumulare dati non serve a nulla se non si trasformano in decisioni. La differenza tra le aziende che crescono e quelle che ristagnano sta, sempre di più, nella loro capacità di comprendere e sfruttare i propri dati. Il big data e l'analisi dei dati sono le discipline che trasformano quella montagna di informazioni in conoscenza azionabile: cosa funziona, cosa fallisce, cosa accadrà e cosa conviene fare.

In questa guida spieghiamo cos'è il big data, quali tipi di analisi esistono, quale architettura serve e come muovere i primi passi affinché i dati smettano di essere un costo e diventino un vantaggio competitivo.

Cos'è il big data

Il big data si riferisce a insiemi di dati così grandi, rapidi o vari che gli strumenti tradizionali non riescono a gestirli. Di solito si descrive con le tre V: volume (molta quantità), velocità (si generano in tempo reale) e varietà (dati strutturati e non strutturati, da molte fonti). Ma la dimensione è il meno: l'importante non è avere molti dati, ma avere la capacità di integrarli, elaborarli ed estrarne valore per prendere decisioni migliori.

I tipi di analisi

Non tutta l'analisi risponde alla stessa domanda. Comprendere i quattro livelli aiuta a sapere cosa si può ottenere:

• Descrittiva: cosa è successo (report e cruscotti).
• Diagnostica: perché è successo (analisi delle cause).
• Predittiva: cosa accadrà (modelli che anticipano il futuro).
• Prescrittiva: cosa conviene fare (raccomandazioni di azione).

Dal dato disperso alla decisione

Il grande problema della maggior parte delle aziende non è la mancanza di dati, ma il fatto che sono dispersi in silos che non si parlano: il CRM da una parte, la contabilità dall'altra, il web a parte. Per sfruttarli bisogna integrarli in un luogo comune, ripulirli e dare loro una struttura coerente. Solo allora si possono incrociare (per esempio, le vendite con il marketing e con il supporto) per scoprire schemi che, visti separatamente, restano invisibili. Questa integrazione è il primo passo di qualsiasi strategia di dati seria.

L'architettura dei dati

Trasformare i dati in valore richiede un'architettura: una pipeline che raccoglie i dati dalle fonti, li trasforma e li archivia in un repository centrale (un data warehouse o un data lake), da cui gli strumenti di analisi e di intelligenza artificiale li consumano. Una buona architettura è quella che garantisce che i dati arrivino puliti, aggiornati e affidabili a chi ne ha bisogno. Senza quella base, i cruscotti mostrano cifre di cui nessuno si fida.

Come iniziare con i dati

Non serve allestire tutto in una volta né essere una grande azienda. La cosa sensata è iniziare da una domanda di business concreta e di valore (per esempio, quali clienti se ne andranno, o quali prodotti sono davvero redditizi), integrare i dati necessari per rispondervi e costruire da lì. Iniziare in piccolo, dimostrare valore e ampliare è molto più efficace di un grande progetto di dati che impiega anni e non viene mai usato. I prossimi articoli di questo cluster approfondiscono business intelligence, data warehouse e analisi predittiva.

In AxiomTech aiutiamo le aziende a trasformare i propri dati in decisioni: integrazione, architettura dei dati, cruscotti e modelli predittivi. Se senti di avere molti dati ma poche risposte, raccontaci il tuo caso.