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Big Data, cosa sono e perché sono utili al business

La crescita esponenziale dei dati, provenienti da diverse fonti, non è una semplice moda, ma permette di abilitare nuove opportunità al mondo delle imprese. Favorendo la nascita di nuove figure professionali

Pubblicato il 14 Feb 2017

Redazione TechCompany360

big data

I Big Data costituiscono senz’altro uno dei trend più interessanti dell’IT moderno. Ma, come spesso capita per questi fenomeni così importanti, c’è anche chi ne parla a sproposito. È dunque bene fare il punto, partendo da una definizione: i Big Data sono una quantità crescente di dati e informazioni che la trasformazione digitale del business sta facendo circolare dentro e fuori alle aziende.
I Big Data, ovviamente, provengono da tantissime fonti diverse. Innanzitutto dai sensori integrati in migliaia di oggetti che, collegati alla Rete, oggi chiamiamo Internet of Things; secondo il McKinsey Global Institute oggi sono già più di 30 milioni, collegati in rete e utilizzati nel settore automobilistico, industriale, nei servizi pubblici, o nella vendita al dettaglio e il numero ogni anno lievita del 30%. Inoltre ogni volta che usiamo un computer, accendiamo lo smartphone o apriamo una app sul tablet, sempre e comunque lasciamo una nostra impronta digitale.

Senza contare che i Big Data, infatti, vengono dalla multimedialità sempre più spinta che ha origine dal proliferare di dispositivi fissi e mobili che usiamo per vivere e per lavorare. Secondo un’indagine Cisco, ad esempio, attualmente il 78% della banda statunitense è occupata dai video, ma nel 2018 verrà saturata per l’84%. La familiarità con il videosharing e una cultura dell’immagine che porta le persone a condividere ogni tipo di scatto fotografico aiuterà a chi saprà gestire questa mole di dati a capire ancora meglio gusti e tendenze. I Big Data arrivano anche dai social media, e da tutto il traffico di opinioni e di pensieri che transita dai vari sistemi di CRM, dalla cassa di un supermercato che striscia una carta fedeltà a una telefonata che arriva a un call center.
L’aspetto più significativo è che, a differenza di molte mode tecnologiche, i Big Data non sono un semplice trend ma una necessità gestionale. E lo sono per qualsiasi tipo di organizzazione. Quei data set crescenti che sembrano far esplodere i database aziendali saranno le chiavi della competitività, della crescita del business e dell’inovazione. In che modo?

  1. aiutando a capire le reazioni dei mercati e la percezione che questi hanno dei brand
  2. identificando i fattori chiave che muovono le persone ad acquistare un certo servizio o un determinato prodotto
  3. segmentando la popolazione per personalizzare quanto più possibile le strategie d’azione
  4. abilitando nuove sperimentazioni consentite dalla disponibilità di dati inediti
  5. guadagnando in predittività, grazie a uno storico di informazioni talmente ad ampio raggio e puntuale da consentire simulazioni molto più che verosimili
  6. abilitando nuovi modelli di business

Ad esempio i ricercatori hanno rilevato come nella distribuzione i retailer che fanno uso dei Big Data hanno aumentato i propri margini del 60%. In che modo?Analizzando i comportamenti di acquisto, ovvero lo scontrino, associato alla carta fedeltà e alle varie interazioni con le promozioni, gli annunci, l’e-mail marketing, le eventuali newsletter che si ricevono periodicamente e periodicamente si aprono. Tutto questo rappresenta una montagna di informazioni da collezionare e da analizzare per definire un’offerta sempre più a misura di cliente.

Dal punto di vista dei servizi associati alla geolocalizzazione (beacon, NFC, app, touch point interattivi) generano Big Data che, se ben gestiti, secondo gli esperti consentirebbero di generare qualcosa come 600 miliardi di dollari favorendo un surplus dei consumi. Insomma, le potenzialità per sfruttare i Big data ci sono e sono anche consistenti, tanto da favorire la creazione di nuove figure professionali. Sempre secondo McKinsey saranno quattro le tipologie di profili che saranno sempre più richiesti dalle aziende:

  1. i data architect, cioè coloro che progettano i sistemi di dati e i relativi workflow
  2. i data engineer, in grado di identificare le soluzioni basate sui dati e di sviluppare prodotti di scouting e di analisi mirati
  3. i data scientist, che analizzano i dati grazie ad algoritmi sempre più sofisticati
  4. i business translator, figure bimodali che dispongono di conoscenze tecniche e di competenze relative al business

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