La capacità di raccogliere, analizzare e utilizzare grandi quantità di dati può trasformare completamente come le organizzazioni operano e prendono decisioni. Per questo il termine “Big Data” è diventato di fondamentale importanza nelle strategie di business aziendale.

Definizione Big Data

I big data sono una grande mole di dati che sono difficili da gestire contemporaneamente. Questi dati provengono da svariate fonti come sensori IoT, transazioni online, video, email e molto altro. L’importanza del big data non risiede solo nella sua quantità ma nella sua capacità di essere trasformato in insight azionabili che possono portare a decisioni aziendali più informate e strategiche. Per poterli descrivere al meglio si fa riferimento alle 3 V:

1. Volume: si intende la grandezza dei dati 
2. Varietà: I dati provengono da diverse fonti e sono di diversi tipi, includendo dati strutturati (come database), non strutturati (come testi, immagini, video) e 
3. Velocità: quanto veloce i dati devono essere analizzati

Metodi di analisi

In base alle esigenze e al tipo di obiettivo che si vuole perseguire si utilizzano diversi tipi di metodologie per analizzare i dati. Le più importanti sono:

Analisi Predittiva: L’analisi predittiva utilizza statistiche storiche e algoritmi di machine learning per fare previsioni su eventi futuri. Questo metodo è ampiamente adottato in settori come il marketing, per prevedere il comportamento dei clienti, e in finanza, per la valutazione del rischio di credito.

Analisi Prescrittiva: Questo tipo di analisi va oltre la semplice previsione, offrendo raccomandazioni su come agire per raggiungere risultati ottimali. È particolarmente importante per la gestione operativa, come la supply chain, dove suggerisce strategie per la gestione delle scorte e l’ottimizzazione dei percorsi di consegna. Inoltre, supporta la pianificazione delle risorse aziendali, aiutando a massimizzare l’efficienza e ridurre i costi.

Analisi Descrittiva: è focalizzata su eventi passati e usa i dati storici per illustrare cosa è successo e quali tendenze sono emerse. è di fondamentale importanza per la creazione di report e dashboard che evidenziano i risultati delle vendite, i cambiamenti nei comportamenti dei consumatori, e altri indicatori chiave, servendo come fondamento per la pianificazione e l’analisi strategica.

Analisi Diagnostica: indaga le cause degli eventi passati, particolarmente utile quando le cose non procedono come previsto. Ad esempio, può chiarire perché una campagna di marketing non ha raggiunto gli obiettivi sperati, analizzando interazioni e preferenze dei clienti. Identifica le cause di fondo dei problemi permettendo alle aziende di implementare correzioni efficaci.

Strumenti di analisi

Python: è un linguaggio di programmazione versatile e potente, ampiamente riconosciuto per le sue librerie ricche come Pandas, NumPy, e Matplotlib, che facilitano l’analisi e la visualizzazione dei dati. La sua sintassi intuitiva e la vasta comunità di sviluppatori rendono Python uno strumento accessibile per professionisti di tutti i livelli. Python è particolarmente efficace in progetti di data science e machine learning, permettendo agli analisti di costruire modelli complessi di previsione con relativa facilità.

Microsoft Power BI è uno strumento di business intelligence che permette agli utenti di visualizzare dati e condividere insights all’interno dell’organizzazione. Power BI si distingue per la sua capacità di integrarsi facilmente con altre applicazioni Microsoft come Excel e Azure. La piattaforma è particolarmente utile per creare dashboard interattivi e report comprensivi che aiutano i decisori a comprendere rapidamente le performance aziendali.

R è un linguaggio di programmazione specificamente progettato per l’analisi statistica e la rappresentazione grafica. È la scelta prediletta degli statistici e dei ricercatori per la sua vasta gamma di pacchetti dedicati all’analisi statistica avanzata, come ggplot2 per la grafica, inoltre è particolarmente adatto per l’analisi dei dati in ambiti accademici e di ricerca, offrendo strumenti sofisticati per test statistici, modellazione dei dati e altro ancora. 

Tableau è uno degli strumenti più potenti per la visualizzazione dei dati e l’analisi interattiva. Permette agli utenti di creare una vasta gamma di visualizzazioni interattive e dashboard che aiutano a raccontare storie con i dati. La sua interfaccia utente intuitiva e la capacità di connettersi a quasi ogni fonte di dati rendono Tableau estremamente popolare tra i professionisti non tecnici che desiderano esplorare dati complessi senza immersioni profonde nella programmazione.

Qlik offre soluzioni di business intelligence che si distinguono per la loro capacità di analisi associativa, che permette agli utenti di esplorare le connessioni tra i dati in modo intuitivo. Con Qlik, gli utenti possono navigare e interagire con i dati in vari modi, scoprendo insights nascosti che potrebbero essere persi con metodi di analisi tradizionali. La sua flessibilità e facilità d’uso lo rendono ideale per le aziende che cercano di democratizzare l’accesso all’analisi dei dati.

Perchè sono importanti e i casi d’uso

L’analisi dei dati fornisce informazioni preziose sul comportamento, le esigenze e le preferenze dei consumatori, consentendo alle aziende di adattare le loro strategie di marketig in modo più preciso. Grazie all’analisi dei dati si possono avere 3 casi d’uso:

1. Efficienza operativa e gestione dei rischi: alcuni casi d’uso pratici si possono trovare nel settore bancario e finanziario, analizzando milioni di transazioni in tempo reale, i sistemi di big data possono rilevare anomalie e segnalare transazioni sospette per ulteriori controlli, riducendo significativamente il rischio di perdite finanziarie. Anche nella sanità sono diventati molto importanti, perchè permettono di identificare potenziali problemi di salute prima che diventino gravi, consentendo interventi preventivi, grazie a dei dispositivi medici connessi.
2. Sicurezza e performace: molte aziende utilizzano soluzioni di big data per monitorare e analizzare in tempo reale grandi volumi di dati di log da server, reti e dispositivi, per rilevare attività sospette o anomalie che possono indicare un tentativo di violazione. Questo monitoraggio continuo aiuta a identificare rapidamente le minacce, permettendo un’intervento tempestivo per mitigare potenziali danni.
3. Conoscenza del mercato e dei clienti: con l’analisi dei big data si può fornire una migliore esperienza al consumatore, ottimizzando il CRM. Infatti, grazie ai big data si può ottenere una segmentazione dei clienti più specifica, basata sui comportamenti d’acquisto, lo storico delle interazioni, demografia e altro ancora. si può dare vita al real time marketing, ovvero generare dei coupon prmozionali personalizzati per incentivare l’acquisto. inoltre, sempre nel contesto del CRM i big data offrono la capacità di analizzare e rispondere ai feedback dei clienti in tempo reale, il che può aiutare a migliorare la qualità del servizio clienti e risolvere i problemi rapidamente.

Conclusioni

In conclusione i big data non sono solo un asset tecnologico, ma una componente strategica essenziale che trasforma ogni aspetto del business. Offrono alle aziende la possibilità di non solo reagire ai cambiamenti ma di anticiparli, garantendo una maggiore resilienza e agilità in un’economia globale che cambia rapidamente. In questo contesto, gli strumenti di analisi come Python, Power BI, R, Tableau e Qlik non sono semplici software, ma strumenti indispensabili per trasformare dati grezzi in decisioni strategiche che possono definire il futuro di un’azienda.