Big Data è un termine di cui si sente parlare sempre più spesso, e questo sta avvenendo anche in Italia, seppur in ritardo rispetto ad altre realtà. Oramai i Big Data sono un “must” per moltissime aziende del nostro Paese, che li usano per prendere decisioni consapevoli sul loro business.
Ed è proprio per questo motivo che i Big Data aiutano le aziende a competere sull’attuale mercato, veloce, frenetico, altamente competitivo. Un mercato che non consente più l’improvvisazione, a meno di volerne essere esclusi.
Sommario
Big Data: cosa sono
Prima di comprendere come i Big Data possano aiutare le aziende a competere sul mercato, è opportuno capire con precisione il significato di questo termine. I Big Data rappresentano una quantità immensa di informazioni che la digital transformation sta mano a mano creando, facendole circolare sia all’interno che all’esterno delle aziende stesse. Per fare un esempio concreto, i Big Data possono provenire dai sensori che troviamo integrati in centinaia di oggetti di uso quotidiano, nel momento in cui vengono collegati in rete. In questo frangente possiamo anche ricollegarci ad un altro concetto di cui si sente parlare sempre più di frequente, ovvero Internet og Things (IOT- internet delle cose).
Ad oggi parliamo di oltre 30 milioni di apparecchi collegati appunto alla rete, utilizzati magari nel settore automobilistico, in quello industriale, nei servizi pubblici, e anche nella vendita al dettaglio. Il loro numero aumenta quasi esponenzialmente ogni anno del 30%.
Possiamo associare i Big Data ad un’evoluzione massiva delle abitudini e degli usi della gente. Tutte le volte che accendiamo uno smartphone o un computer, o magari avviamo un’app sul tablet, lasciamo infatti una nostra impronta digitale, che chiaramente è fatta di dati.
L’importanza dei Big Data nei mercati
Per quanto il termine Big Data possa indurre a pensare che la parte importante dei Big Data sia quella inerente la quantità. In realtà però, i Big Data senza la capacità delle aziende di saperli interpretare correttamente, servono a ben poco. In questo caso troviamo una formula che si sviluppa su tre tempistiche differenti, ovvero l’interrogazione, la risposta e la visione di dettaglio. Esistono algoritmi davvero molto sofisticati, che permettono di intercettare e interpretare qualsiasi flusso digitale stia percorrendo la rete, compresi quelli che l’hanno già percorsa.
Una grande quantità di aziende però, sta catturando solamente una porzione estremamente ridotta di quelle che sono le potenzialità dei Big data. In alcuni casi il problema è legato al budget ridotto destinato agli investimenti in tal senso. In molti altri invece, il motivo è strettamente correlato alla mancanza di competenze, anche perché sul mercato troviamo ancora pochi “Big Data Manager” che siano davvero in grado di valorizzare questa mole di informazioni apportando un valore per le aziende (leggi anche l’articolo sui vantaggi delle nuove professioni digitali).
Sotto certi punti di vista, la situazione è anche normale, perché parliamo di un ambito ancora relativamente nuovo. Abbracciare livelli informativi legati a diversi orizzonti di analisi, di fatto richiede una preparazione davvero notevole, e che comunque non ha ancora uno “storico” a cui fare riferimento. Non solo: per questo ruolo servono anche doti comunicative, relazionali e di leadership, problem solving e capacità di analisi davvero notevoli. Ad ogni modo, tutto questo contesto sta lentamente cambiando, e l’importanza dei Big Data nei mercati è sempre più chiara per tutti.
Big Data: esempi retail
Alcune ricerche hanno dimostrato come i retailer che utilizzano i Big Data siano riusciti ad aumentare la marginalità anche del 60%. Ma in che modo è stato possibile tutto ciò? In prima battuta analizzando quelli che sono le abitudini di acquisto dei consumatori. A supportare questo compito troviamo gli scontrini, le carte fedeltà, le interazioni con le varie promozioni, newsletter, e-mail marketing e molto altro ancora. Tutti questi elementi rappresentano una mole di informazioni che possono essere collezionate e analizzate, al fine di definire offerte sempre più ritagliate sulle esigenze del cliente.
Esistono anche moltissimi servizi supplementari oltre a quelli descritti che forniscono moltissime informazioni, come le app, l’NFC (near-field communication), o i touch point interattivi, che se correttamente gestiti, permettono di generare fatturati decisamente superiori rispetto al passato. Big Data Management vuol dire andare ben oltre quella che è la semplice elaborazione degli ordini. Vengono dunque implementate nuove campagne di marketing che permettono una miglior gestione dei programmi fedeltà, semplicemente “registrando” quelli che sono i feed back di ogni singola promozione.
In questo modo si ha la possibilità di seguire il cliente in ogni fase della vendita, ma anche in qualsiasi occasione, come il lancio di un prodotto piuttosto che di una promozione particolare. Parliamo dunque di una visione a 360° del cliente, ma anche dei prodotti e di qualsiasi operazione commerciale. Ma non è solamente il settore privato a poter beneficiare dei Big Data.
I Big Data nelle Pubbliche Amministrazioni
Anche le Amministrazioni Pubbliche possono ricorrere ai Big Data, ottenendo risparmi considerevoli. Un esempio pratico è quello delle smart city, dove i lampioni sensorizzati possono gestire meglio il traffico, gestendo più efficacemente i picchi di traffico, dunque anche i livelli di inquinamento.
Per la raccolta differenziata invece, vengono utilizzati i tag RFID, che di fatto rendono i cassonetti e i sacchetti comunicanti e connessi. Utilizzando nella maniera corretta i Big Data dunque, le P.A. possono ottenere risparmi di diverse decine di miliardi di euro, andando ad incrementare la loro efficienza operativa. Cifre che tra l’altro potrebbero aumentare esponenzialmente nel momento in cui i Big Data venissero utilizzati anche per diminuire frodi ed errori, aumentando di conseguenza la trasparenza fiscale.
Big Data: i trend futuri
A questo punto dovrebbe essere più chiaro sia il concetto di Big Data, che la loro importanza nel contesto dei mercati, e soprattutto di come questi possano aiutare le aziende a competere. Ora cercheremo invece di analizzare quali saranno i trend futuri dei Big Data, ovvero come la situazione si evolverà per permetterne lo “sfruttamento” in maniera sempre più ottimale.
- Real Time Analytics. La velocità è uno degli elementi che permette un maggior vantaggio competitivo sui mercati. Nel momento in cui le analisi non avvengono più in un secondo momento, ma in tempo reale, si ha la possibilità di sviluppare prodotti e servizi nuovi, dalle auto a guida autonoma ai wearable devices.
- Hybrid Cloud. Il Cloud “ibrido”, ovvero quella che è la possibilità di connettere uno o più sistemi di “Public” cloud con il proprio ambiente privato, consente una maggiore flessibilità. In altre parole permette l’esecuzione degli Analytics nel luogo dove i dati vengono memorizzati.
- Machine Learning. Lo sviluppo degli algoritmi di “Machine Learning”, permette di estrarre valore dai dati, ma anche di usare fonti tradizionali in una maniera del tutto nuova. Il Machine Learning può ad esempio, consentire di anticipare quello che sarà il comportamento dei clienti, analizzare in maniera più razionale e intelligente immagini e video, ma anche aumentare l’efficienza del sistema per prevenire le frodi.
- Monetizzare i dati. Google ha creato un motore di ricerca che permette di indicizzare le banche dati disponibili sulla rete. Parliamo di Dataset Search, pensato proprio in vista di un profitto da parte di Google. Più si comprede l’importanza dei Big Data, maggiore è il valore che acquistano, che ad un certo punto deve essere anche monetizzato. In altre parole, Google intende mettere a disposizione la mole di dati, ma a pagamento.
- Data Literacy. Significa saper interpretare nella maniera corretta i dati, avendo anche la capacità di “raccontare” un fenomeno attraverso tali dati. La reale importanza di questa competenza, è ogni giorno sempre più compresa dalle aziende, e sicuramente lo sarà sempre più nel prossimo futuro. Sono soprattutto i ruoli manageriali ad avere la maggior responsabilità in tal senso, dal momento che viene richiesto loro di costruire nuovi processi decisionali data-driven.
Dopo questo elenco si capisce perché le aziende dovrebbero valutare meglio l’utilizzo della quantità di informazioni che sono già in loro possesso ma che, in questo momento, non vengono sfruttate a dovere. In futuro questo aspetto potrebbe rivelarsi fondamentale per riuscire a competere sul mercato ed è un fattore che ogni azienda dovrebbe considerare.
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