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Il valore dei Big Data per le aziende B2B

I Big Data sono l’insieme di large volume of data  strutturati e non strutturati che pervadono l’azienda e i suoi comparti di business. Secondo la definizione di Gartner, i big data sono dati che contengono una grande varietà, che arrivano in grandi volumi e che vengono prodotti molto velocemente.

Per “dati non strutturati” si intendono dati estremamente diversi tra loro, che rispecchiano la grande eterogeneità della realtà, ma che necessitano di essere trasformati in informazioni strategiche per l’azienda, utili per migliorarne il livello di efficienza, per ottimizzare i processi e sviluppare nuovi prodotti e servizi.

La principale funzione dei Big Data, infatti, è quella di fornire la migliore rappresentazione possibile della realtà attraverso i dati. Il dato non strutturato, pur avendo una struttura interna, è privo di uno schema predefinito. Può essere testuale o non testuale, generato da un macchinario o dall’uomo e per essere compreso deve essere interpretato da analytics dedicati, spesso basati sul machine learning.

I dati strutturati, invece, solitamente si trovano su database relazionali e la loro struttura li rende più semplici da analizzare, tramite algoritmi e queries da operatore.

A metà tra questi due tipi di dati, si trovano i dati semi-strutturati, ossia caratterizzati dalla presenza di mark e tag interni, che identificano dati separati e che permettono raggruppamenti ed organizzazioni gerarchiche.

Cosa di intende per Big Data Analytics

Con il termine “Big Data Analytics” si  intende il processo con cui viene esaminato un grande data set, che a sua volta contiene una grandissima varietà di tipi di dati, con l’obiettivo di identificare modelli nascosti, correlazioni fino ad ora sconosciute, abitudini e preferenze dei clienti, trend di mercato e moltissime altre informazioni utili per orientare il proprio business.

Che tipo di analisi è possibile fare? Tante. Una di queste è l’Analisi Descrittiva – Descriptive Analysis -, formata dagli strumenti che permettono di rappresentare e descrivere testualmente e graficamente le realtà di situazioni e analizzare il livello di performance di determinati processi.

Altro tipo di analisi è l’Analisi Predittiva – Predictive Analytics -, che consente di analizzare i dati per creare nuovi scenari futuri di sviluppo. Può essere considerata come un data mining che, se integrato con algoritmi e tecniche specifiche, può determinare risultati potenziali sulla base di modelli e trend storici. A livello manifatturiero, questo si traduce nella possibilità di monitorare specifiche attrezzature produttive e usare i dati per prevedere futuri malfunzionamenti, da utilizzare come modello per la manutenzione predittiva. In definitiva, l’analisi predittiva contribuisce a ottimizzare le performance della supply chain.

L’Analisi Prescrittiva – Prescriptive Analytics – consente di associare l’analisi dei dati alla capacità di gestire i processi decisionali. Viene effettuata da strumenti capaci di fornire indicazioni strategiche e soluzioni operative, basate sia sull’analisi predittiva che su quella descrittiva. Per l’azienda manifatturiera, questo tipo di analisi impatta positivamente su tutte le fasi della progettazione e del ciclo di vita di un prodotto. Consente, ad esempio, di raccogliere tutti i dati sulle operazioni produttive con lo scopo di migliorarne le prestazioni.

Altra analisi è la AI-enhanced analytics, che fornisce risposte in real-time, basandosi su grandi quantità di Big Data e riducendo la necessità dell’intervento umano. Possibile grazie alla combinazione tra capacità di analisi con funzioni particolari dell’Intelligenza Artificiale, che consente di migliorare e di diventare sempre più precisa con il passare del tempo, perché si basa sul Miglioramento Continuo.

Solamente grazie all’interpretazione dei dati relativi ai diversi processi di business, l’azienda può concretizzare il suo percorso di Digital Transformation e utilizzare tutte queste informazioni per migliorarsi costantemente e continuamente.

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