Cos'è la Big Data Analytics?

Big data analytics è il processo di analisi di grandi e complesse fonti di dati per scoprire tendenze, modelli, comportamenti dei clienti e preferenze di mercato per migliorare l'assunzione di decisioni aziendali. La complessità dell'analisi dei big data richiede vari metodi, tra cui Predictive Analytics, machine learning, streaming analytics e tecniche come l'analisi in-database e in-cluster.

La Big Data Analytics è quando gli input di dati diventano così vasti e voluminosi che sono necessarie maggiori capacità di calcolo per elaborare tutti i dati provenienti da più fonti. I big data sono generalmente caratterizzati dalle quattro V:

• Volume: Grandi quantità di dati
• Varietà: Molte forme diverse di dati, non strutturati e strutturati
• Velocità: Frequenza dei dati in arrivo
• Veridicità: Affidabilità dei dati

Oltre al mero volume di dati, la complessità dei dati raccolti presenta delle sfide nella disposizione delle architetture di dati, nel data management, nell'integrazione e nell'analisi di dati. Ma le aziende che mettono insieme fonti di Unstructured Data come i contenuti dei social media, i video o i log delle operazioni con gli Structured Data esistenti, come le transazioni, sono in grado di aggiungere contesto e generare nuove e spesso più ricche insight per migliori risultati aziendali.

Inoltre, un'altra componente dei big data è l'aumento della velocità con cui i dati in entrata vengono generati da fonti proliferanti come sensori, dispositivi mobili, clickstream web e transazioni, portando alla necessità di Real-time Analytics. Le imprese che sono in grado di sfruttare al meglio ciò che sta accadendo in questo momento per prevenire guasti alle attrezzature, consigliare un articolo per l'acquisto, individuare le frodi con carta di credito e altro ancora, stanno rapidamente diventando il nuovo standard per l'eccellenza operativa nei loro settori potenziali.

Infine, i big data si riferiscono al grado di accuratezza, precisione e affidabilità dei dati. Questo non significa che tutti i dati debbano essere altamente curati e puliti, poiché l'analisi delle fonti di Unstructured Data può portare a nuove insight. Ma è importante che i data steward e i decision maker conoscano la qualità, l'accuratezza e l'affidabilità dei dati utilizzati per la generazione di insight e il processo decisionale.

L'evoluzione della Big Data Analytics

L'aumento dei dati strutturati e degli unstructured data noti come big data ha trasformato radicalmente la funzione di business intelligence (BI) convertendo i dati in azione e aggiungendo valore al business. Se da un lato la big data analytics ha aumentato le opportunità di scoprire intuizioni preziose in tutto il business, dall'altro lato essa anche presentato nuove sfide nell'acquisizione, memorizzazione e accesso alle informazioni. Nell'era della big data analytics, le sfide della BI sono cresciute a causa di una crescita esponenziale del volume dei dati, della varietà dei dati e della velocità di accumulo e cambiamento dei dati. Questo cambiamento ha posto nuove richieste significative sull'archiviazione dei dati e sul software di analisi, creando nuove sfide per le aziende. Ma crea anche grandi opportunità per l'implementazione di big data analytics per un vantaggio competitivo. Per realizzare questo valore, le aziende devono investire in big data analytics per aumentare la loro capacità di raccogliere e archiviare big data, ma anche per trasformare quei dati in insight per il business.

Perché la Big Data Analytics è preziosa?

Usando la big data analytics, le organizzazioni possono trovare nuove interessanti opportunità per costruire il business oggi e domani. Può portare la raccolta dei dati e la data discovery a un livello completamente nuovo. La big data analytics combina i dati a riposo (Structured Data tradizionali) con i dati in movimento (Unstructured Data nel momento) per individuare le opportunità e trarne vantaggio in tempo reale.

I big data sono già un dato di fatto per molte imprese, ma il loro volume e la loro enorme complessità possono sembrare travolgenti. Le aziende devono improvvisamente lottare per dare un senso e creare opportunità sia dai dati a riposo che da quelli in movimento, dai dati strutturati, non strutturati e multistrutturati. Solo la big data analytics può aiutare le aziende a gestire questa inondazione di big data e a sfruttare al massimo il valore nascosto in queste enormi e complesse fonti di dati.

Sfruttare la big data analytics rappresenta anche un insieme in espansione di opportunità potenzialmente lucrative. E mentre non si sa esattamente come verrà utilizzata uno, tre o cinque anni più avanti, la necessità di trasformare i big data in un vantaggio competitivo prevede che nessuno può permettersi il lusso di aspettare di vedere come si materializzano le cose. La finestra di opportunità per l'azione si sta accorciando e il senso di urgenza è più forte. Per supportare la Big Data Analytics, le aziende dovrebbero implementare un'architettura di dati unificata insieme a un software analitico e di Data Visualization per realizzare il potenziale dell'era dei big data e minimizzare i suoi rischi.

Ottenere valore da un investimento in big data richiede la capacità di gestire i dati in modo efficace. Cercare i pezzi di informazione che aggiungono ROI per un'organizzazione sembra cercare un ago in un pagliaio, ed è per questo che molte aziende riportano un basso ROI sugli investimenti in big data.

Quali sono i vantaggi della Big Data Analytics?

L'implementazione della Big Data Analytics può produrre ricche opportunità per il business. Di seguito sono riportati solo alcuni esempi del valore che può essere trovato attraverso la big data analytics.

• Olistica del business: La Big Data Analytics può aiutare le organizzazioni a ottenere una visione ricca di dati, coerente e completa del business. Dashboard analitici di facile utilizzo e applicazioni aziendali aumentano il processo decisionale guidato dai dati e permettono agli utenti non tecnici di operare sulla base di informazioni accurate e tempestive invece che sull'istinto.
• Time-to-action più veloce: Le aziende hanno bisogno di big data analytics per permettere a tutti al loro interno di prevedere situazioni e opportunità, porre domande pertinenti e tempestive ed ottenere le risposte di cui hanno bisogno per intraprendere azioni decisive. Queste azioni possono anche essere automatizzate per garantire una risposta rapida.
• Visibilità nell'ignoto: Per scoprire tendenze e modelli non visti o nascosti in grandi e complessi insiemi di dati, le aziende dovrebbero usare la Big Data Analytics. Questo permetterà di identificare più velocemente le opportunità strategiche o i rischi per l'organizzazione.
• Data Discovery self-service: La big data analytics può permettere agli utenti di esplorare i dati e ottenere risposte senza la necessità di una modellazione dei dati specializzata e approfondita. Questo riduce la dipendenza dall'IT e accelera il processo decisionale.

Passi per la Big Data Analytics

Per garantire il successo di un programma di big data analytics, usate i seguenti passi per assicurarvi che sia sulla buona strada. Questi passi sono consueti per qualsiasi programma di analisi, ma particolarmente importanti per la Big Data Analytics.

• Acquisire: Tutto inizia con l'acquisizione e la raccolta dei dati.
• Comprendere: I big data sono utili solo come materia prima che può essere trasformata in insight e conoscenza.
• Modellare: Mentre molte insight possono essere intuitivamente ovvie, altre richiedono capacità analitiche più solide per essere scoperte.
• Prevedere: Queste nuove insight devono poi essere rese operative in modo che gli utenti possano agire su di esse in tempo reale. Ciò può quindi aiutare le aziende a prevedere le opportunità e fare sforzi per migliorare il business.
• Decidere: Il potere della big data analytics in tempo reale è la sua capacità di permettere di prendere decisioni in tempo reale. Dovrebbe essere utilizzata per trarre vantaggio dalle insight e reagire alle situazioni nel momento in cui si presentano.
• Agire: Una volta determinata l'azione idonea, le organizzazioni devono agire velocemente. Spesso l'automazione può essere implementata in questi casi per garantire che l'azienda sfrutti queste opportunità.
• Monitorare: Infine, questo processo dovrebbe essere regolarmente monitorato e perfezionato per garantire che la big data analytics nell'azienda sia utilizzata in modo efficace.

Capacità essenziali di Big Data Analytics

Poiché la big data analytics ha a che fare con fonti di dati enormi e complesse, le organizzazioni devono adottare soluzioni che supportino le seguenti capacità.

Gestione delle risorse di dati

Il data management consente l'accessibilità, la consegna, la governance e la sicurezza coerenti dei dati per soddisfare i requisiti di un'organizzazione utilizzando strumenti tra cui master data management, data virtualization, data catalog e preparazione dei dati e wrangling self-service.

Calcoli statistici avanzati e di Machine Learning

Gli strumenti di discovery di data science e il calcolo statistico prendono grandi quantità di dati storici e li utilizzano per estrarre nuove conoscenze e trovare modelli. Il Machine Learning aiuta a creare e addestrare potenti algoritmi, che possono migliorare i processi aziendali e aggiungere valore al business.

Streaming Analytics

È possibile automatizzare l'azione in tempo reale applicando analitica e modelli predittivi ai dati live. Utilizzando un ambiente di sviluppo visivo per costruire e distribuire rapidamente applicazioni in streaming, è possibile consentire ai sistemi operativi di valutare i dati, inviare avvisi e agire ad alta velocità per decisioni tempestive in sintonia con il contesto.

Visualizzazione dati

Per visualizzare i big data, si ha bisogno di statistiche semplici e di connettori di dati nativi out-of-the-box che facilitino la rapida importazione dei dati in dashboard intuitivi. Questo permetterà di fornire agli utenti business la capacità di analizzare le fonti di big data, prendere decisioni veramente basate sui dati e sfruttare continuamente i dashboard che rispondono alle esigenze del business.

Data Discovery self-service

Una soluzione di big data analytics permette agli utenti di tutta l'azienda di esplorare i dati e ottenere risposte senza la necessità di una modellazione dei dati specializzata e approfondita. Questo riduce la dipendenza dall'IT e dalle risorse dedicate alla business intelligence (BI) e accelera notevolmente il processo decisionale.

Fonti di dati comuni per la Big Data Analytics

La Big Data Analytics comporta l'unione di dati provenienti da più fonti disparate, strutturate e non strutturate. Ecco solo alcune di queste complesse fonti di dati:

• Piattaforme di Big Data
• Dati transazionali dei clienti
• IoT/dati dei sensori
• Flussi di eventi
• Registri delle operazioni
• Social media
• Dati web/online
• Dati dei dispositivi mobili
• Dispositivi indossabili
• Dati storici e real-time
• Punto di vendita (PoS)
• Geo-localizzazione
• Dati basati sul testo

Quali sono i principali casi d'uso?

La Big Data Analytics continua ad essere sempre più diffusa grazie all'ampiezza delle applicazioni. La Big Data Analytics può essere utilizzata in diversi settori. I seguenti sono alcuni esempi di diversi casi d'uso per la big data analytics.

• Visione a 360 gradi dei clienti
• Prevenzione delle frodi
• Informazioni sulla sicurezza
• Ottimizzazione dei prezzi
• Efficienza operativa
• Efficienza della supply chain
• Motori che forniscono suggerimenti
• Analisi e risposta dei social media
• Manutenzione preventiva/predittiva
• Internet of Things (IoT)