La Big Data Analytics è il processo di analisi di data sources ampie e complesse, con lo scopo di individuare trend, pattern, abitudini dei consumatori, richieste del mercato ecc. Le aziende analizzano i Big Data per prendere decisioni migliori, basate su fatti accertabili e non su intuito o supposizioni.
Per questo, l’analytics dei Big Data conferisce un vantaggio competitivo alle organizzazioni che riescono a mettere in campo una strategia vincente, scegliendo processi e piattaforme di livello.
Non a caso, le esperienze e le ricerche condotte sulle aziende data-driven mostrano chiaramente i loro vantaggi rispetto ai competitor. Le decisioni infatti vengono prese tenendo sempre conto degli obiettivi e dei risultati, monitorati in tempo reale. Alcune forme di analisi avanzata, come l’analisi predittiva operata attraverso i big data, consentono di prendere decisioni per prevenire problemi e gestire meglio l’incertezza.
Alla luce di tutto questo è facile intuire che essere capaci di analizzare i big data oggi dà al business opportunità di crescita che prima non c’erano. Il punto è imbroccare la giusta via per ottenere il massimo dei benefici dall’uso di una mole di dati talvolta enorme, la cui gestione profittevole richiede competenza.
Analytics e Big Data: da dove partire con la data strategy
Qualunque progetto di big data deve partire da una data strategy, che indichi in maniera chiara e dettagliata tutti i processi e gli strumenti da adottare. Senza una strategia infatti rischi di sprecare tempo, energie e denaro senza avere dai dati il valore che promettono.
Data strategy
La data strategy è una pianificazione con obiettivi a lungo termine: un vero e proprio documento che definisce obiettivi, strumenti tecnologici, risorse assegnate, workflow e regole per gestire e analizzare i dati all’interno di un’azienda o di un’organizzazione.
Lo scopo principale è di avere un piano scalabile, con una struttura tecnologica avanzata, pronta a seguire l’azienda in un percorso di crescita. I dati fanno da “guida” alle organizzazioni, in questo contesto: è l’approccio data-driven che con l’analisi dei big data dà il meglio di sé.
Big Data management
Ricordiamo che i Big Data possono essere dati strutturati, semi-strutturati o anche unstructured data: vanno ripuliti ed uniformati e bisogna assicurarsi che siano sempre sicuri, integrati e affidabili.
Gli aspetti relativi al Big Data Management devono sempre considerare la necessità di integrare dati che provengono da più data sources, ma anche di archiviarli in maniera sicura, sia che si scelgano server fisici che server in cloud.
Le regole, le indicazioni relative al processo di gestione e organizzazione dei dati, di conservazione, backup e preparazione degli stessi: tutti questi aspetti devono stabilire una sinergia che culmina nell’adozione delle piattaforme di Advanced Analytics, utilizzate dagli utenti finali a prescindere dal background tecnologico e dal ruolo in azienda.
Data science
Una parte molto importante nella Big Data Analytics è quella svolta dal data scientist. La scienza dei dati infatti è un processo estremamente delicato che consente di estrapolare dai dati il significato: in questa fase, l’informazione assume un valore anche economico perché è vista in relazione con altri dati, contesti e scenari.
La Big Data Science ha a che fare con scenari anche molto complessi e vari: per trarre profitto dai Big Data quindi serve competenza, ma le opportunità sono incredibili in tutti i settori economici perché ti permettono di avere insights ampi, da approfondire nel dettaglio, per comprendere fino in fondo il contesto nel quale la tua azienda si sta muovendo.
Aziende e organizzazioni in ogni ambito analizzano i dati con successo per trainare la crescita del business attraverso decisioni informate e efficaci.
Processi decisionali
I processi decisionali sono la meta a cui tenda ogni data strategy, incluse quelle di Big Data Analytics. Dopo che l’analisi dei dati e la data science hanno individuato pattern, trend, relazioni tra i dati, al management restano degli insights affidabili sui quali basare le proprie decisioni.
Tutto ciò permette di:
- Cavalcare trend in crescita;
- Capire il mercato;
- Anticipare problemi interni e esterni;
- Ridurre le criticità nei diversi workflow aziendali;
- Conoscere a fondo i clienti;
- Migliorare la gestione dell’incertezza.
Affinché i manager siano autonomi nel prendere decisioni, è molto utile scegliere piattaforme moderne per la Big Data Analytics, che prediligono un approccio self service.
Le piattaforme moderne per la Big Data Analytics
I dati aziendali possono essere condivisi con tutti gli utenti, anche con i cosiddetti “utenti business”, attraverso delle piattaforme moderne di Self Service Analytics.
Oggi queste piattaforme, come per esempio Tableau, consentono anche ai manager di analizzare i dati in autonomia e svolgere operazioni di Advanced Analytics (es. analisi predittiva) in maniera semplificata. L’avvento del machine learning e dell’AI In questo senso hanno dato un ulteriore input alla self service analytics, dopo che nel decennio passato la Visual Analytics aveva dato una spinta grandiosa a questo approccio ai dati.
Soprattutto, una piattaforma come Tableau permette agli utenti di effettuare operazioni di Analytics dei Big Data anche Real Time, magari velocizzando i load grazie all’integrazione con altre piattaforme come Snowflake o Keboola, una piattaforma dati end-to-end, all-in-one (anche per lo storage) che ha un’integrazione nativa con Tableau per analizzare i Big Data connettendoti direttamente al tuo data-warehouse in cloud.
In questo modo, l’enorme potenziale dei Big Data può essere condiviso tra più persone, tecnici e non, con ruoli diversi, portando ad una sinergia nuova. I dati diventano l’elemento trainante dell’azienda e delle scelte strategiche per il business, con risultati migliori e vantaggi competitivi concreti rispetto ai concorrenti che non svolgono attività di Analytics. Ma anche, è il caso di sottolinearlo, rispetto ai competitor che non hanno messo in campo una strategia efficace di analisi dei big data.
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