Il grande trambusto che circonda i Big Data Analytics

"L'informazione è il petrolio del 21° secolo e l'analisi è il motore a combustione"

Questa dichiarazione dell'ex vicepresidente esecutivo, ricerca e consulenza di Gartner, Peter Sondergaard, indica il potere detenuto dall'analisi nel rendere i big data più significativi, perspicaci e pertinenti per l'attuale contesto aziendale. Il mondo di oggi è guidato da voluminosi flussi di dati provenienti da innumerevoli fonti strutturate e non strutturate.

Questi "big data" alimentano la maggior parte delle innovazioni tecnologiche del 21° secolo come Cloud Computing, Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML), Blockchain, Internet of Things (IoT), ecc. Sebbene i dati stessi siano la spina dorsale della business intelligence , nella sua forma grezza è solo un elefante nella stanza. Per funzionare davvero il suo fascino, deve essere estratto ed elaborato per raccogliere modelli specifici e intuizioni significative.

• Definizione
• Storia
• Importanza
• Utilizzo di Big Data Analytics nell'industria
• Come funziona?
• Tipi
• Pro e contro
• video
• Differenze
• Crescita del business utilizzando la scienza dei dati
• Strumenti e tecnologie
• Software di analisi dei dati
• Tendenze

Che cos'è l'analisi dei big data e perché è così rilevante nel contesto odierno?

Nella sua definizione più completa, l'analisi dei big data è essenzialmente un'analisi avanzata che coinvolge strumenti e applicazioni complessi, algoritmi statistici e modelli predittivi spinti da sistemi analitici ad alte prestazioni. In poche parole, l'analisi è il processo di analisi minuziosa di set di dati ampi e complessi raccolti da varie fonti come social network, piattaforme digitali, dati Internet, registri Web, sondaggi sui clienti, record di vendita, dati IoT acquisiti dai sensori, ecc.

L'obiettivo principale dell'analisi è ricavare informazioni critiche come preferenze dei clienti, modelli di dati nascosti e correlazioni e tendenze di mercato attuali per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni aziendali informate.

Le organizzazioni di tutto il mondo si stanno rendendo conto dell'importanza di eseguire applicazioni di analisi per interpretare gli spostamenti all'interno dell'azienda in diverse forme e silos. Le applicazioni nell'analisi dei big data aiutano gli analisti di dati e gli scienziati, gli statistici e i professionisti della modellazione predittiva ad analizzare in modo esperto tutte le forme di dati non sfruttati che circolano nell'organizzazione.

Un'integrazione e un'analisi critica di dati aziendali strutturati, semi-strutturati e non strutturati consentono alle organizzazioni di acquisire le informazioni utili necessarie e sfruttarle per prendere decisioni aziendali strategiche.

Storia ed evoluzione di Big Data e Analytics

Il concetto di big data è stato inizialmente introdotto da qualche parte a metà degli anni Novanta e si riferiva a volumi crescenti di dati. All'inizio degli anni 2000, quindi, il termine è stato ampliato per comprendere varietà e velocità nella creazione dei dati.

Di conseguenza, sono state identificate tre dimensioni chiave dei big data: volume (quantità di dati raccolti), varietà (tipi di dati raccolti) e velocità (velocità di elaborazione dei dati). Questo è diventato noto come il 3V dei big data - volume, varietà e velocità - un concetto ampiamente diffuso da Gartner negli anni 2000.

Ha raggiunto un livello diverso con l'introduzione del framework Hadoop nel 2006. Lanciato come framework di elaborazione distribuito open source Apache, Hadoop ha consentito alle organizzazioni di eseguire complesse applicazioni di big data su una piattaforma in cluster costruita utilizzando hardware di base.

Poiché Hadoop e le relative tecnologie hanno continuato a maturare ed evolversi all'interno dell'ecosistema, l'analisi avanzata ha apportato maggiore velocità e agilità, consentendo alle organizzazioni di stare al passo con la curva competitiva.

Importanza dell'analisi dei big data per le organizzazioni globali

L'analisi dei dati avanzata comprende software e soluzioni altamente specializzati supportati da potenti sistemi di elaborazione basati su cloud. Ciò consente alle organizzazioni di sfruttare i dati aziendali nel modo giusto; convalidare i modelli di dati esistenti; e sfruttare le nuove informazioni per prendere decisioni aziendali più intelligenti, massimizzando a sua volta la redditività.

Aiuta le organizzazioni a ricavare valore in termini di:

• Maggiori opportunità di crescita
• Miglioramento dell'efficienza operativa
• Iniziative di go-to-market potenziate
• Servizio clienti superiore
• Costi ridotti per l'archiviazione di grandi volumi di dati
• Processo decisionale rapido e istantaneo grazie all'analisi in memoria
• Lancio mirato di nuovi prodotti e servizi in linea con le esigenze del cliente
• Aumento del vantaggio competitivo sul mercato

Big Data Analytics: casi d'uso tipici del settore

• Servizi bancari e finanziari

  Consente alle banche e alle istituzioni finanziarie di prendere decisioni finanziarie valide fornendo solide informazioni analitiche su grandi volumi di dati non strutturati dei clienti.

Leggi anche: Come utilizzare Big Data Analytics per migliorare il settore finanziario

• Produzione

  Analytics aiuta i produttori a risparmiare sui costi e aumentare i ricavi fornendo informazioni approfondite su catene di approvvigionamento complesse, sistemi IoT e salute e manutenzione delle apparecchiature.

• Assistenza sanitaria

  La gestione delle cartelle cliniche dei pazienti, delle informazioni sull'assicurazione medica e di altri dati sulla salute dei pazienti può essere opprimente data l'enormità delle informazioni disponibili.

  L'applicazione di analisi avanzate consente agli operatori sanitari di raccogliere informazioni utili che possono quindi essere utilizzate per fornire diagnosi e opzioni di trattamento più rapide.

• Vedere al dettaglio

  La soddisfazione del cliente è un imperativo chiave per il successo al dettaglio e oggi i clienti sono diventati più esigenti in termini di esigenze personali e preferenze del marchio. Sfruttando i big data e l'analisi, i rivenditori possono ora studiare il comportamento di acquisto dei consumatori e prevedere le tendenze di acquisto chiave, consentendo loro di inviare consigli personalizzati sui prodotti e quindi aumentare l'indice di soddisfazione del cliente.

• Governo

  La maggior parte delle istituzioni governative, in particolare le forze dell'ordine, devono spesso aumentare la produttività mantenendo budget limitati. Gli strumenti di analisi dei big data aiutano le agenzie governative semplificando le operazioni di base e fornendo approfondimenti completi che facilitano un processo decisionale rapido e accurato.

Il funzionamento effettivo dell'analisi dei big data

Il mondo in cui viviamo è un grande magazzino di dati. Ci sono trilioni di petabyte di dati generati ogni giorno e i marchi sfruttano le informazioni da questi dati per migliorare le loro offerte di prodotti e servizi e quindi migliorare le esperienze dei clienti. La tecnologia non solo ha influenzato notevolmente il modo in cui viviamo e svolgiamo le nostre attività quotidiane; ha inoltre consentito una raccolta e un'analisi sistematiche di informazioni in grado di alterare drammaticamente le nostre vite.

Considera questo:

quasi ogni individuo utilizza uno smartphone ed è connesso a Internet tramite un dispositivo o l'altro. I social media sono diventati un punto di svolta nel modo in cui le persone interagiscono con la famiglia, gli amici, i colleghi e i marchi che utilizzano ogni giorno. Questa complessa interconnettività ha alimentato una massiccia esplosione di dati attraverso i canali digitali e social. I marchi raccolgono questi big data, applicano analisi avanzate ed estraggono informazioni pertinenti che consentono loro di servire meglio i consumatori.

Tecnologie come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno creato nuovi paradigmi di soddisfazione del cliente, aiutando i marchi a creare esperienze di acquisto più personalizzate.

Le organizzazioni si impegnano a studiare il comportamento umano di base e i modelli di vita intrinseci per migliorare i loro prodotti e servizi, influenzando così ogni aspetto della nostra vita.

Tipi di Big Data Analytics

L'analisi dei big data può essere ampiamente classificata nei seguenti tipi e gli algoritmi svolgono un ruolo molto importante nel garantire l'implementazione di successo del giusto tipo di analisi pertinente alle esigenze primarie dell'organizzazione.

• Analisi predittiva

  Come indica il nome, il percorso futuro viene previsto in anticipo rispondendo a domande critiche "perché" e "come" che rivelano modelli di dati specifici. Le tecnologie avanzate di Machine Learning vengono applicate per l'apprendimento in movimento quando si presentano nuovi modelli di dati.

• Analisi diagnostica

  Ciò comporta lo studio dei dati passati e l'identificazione della causa del verificarsi di eventi specifici. L'analisi diagnostica, chiamata anche analisi comportamentale, identifica ed elimina le scappatoie analitiche e fornisce informazioni utili dopo aver risposto sistematicamente alle domande "perché" e "come".

• Analisi prescrittiva

  Questo tipo si concentra su analisi specifiche basate su un insieme fisso di regole e raccomandazioni per prescrivere un modello analitico chiaro per il business. L'analisi prescrittiva facilita l'automazione del processo decisionale: l'euristica avanzata e le reti neurali vengono applicate agli algoritmi di analisi esistenti per fornire consigli sulle migliori azioni in grado di raggiungere i risultati aziendali desiderati.

• Analisi descrittiva

  Questo tipo prevede l'estrazione dei dati che entrano nell'azienda e l'applicazione dell'analisi per ricavare una descrizione in base al tipo di dati raccolti. L'analisi descrittiva risponde alla domanda "che cosa è successo" per fornire una panoramica di alto livello del panorama aziendale.

Vantaggi e sfide associati all'analisi dei big data

L'implementazione di una soluzione solida è diventata una componente integrante della strategia aziendale e le aziende di tutto il mondo stanno raccogliendo la miriade di vantaggi dell'analisi dei dati. Tuttavia, prima di eseguire effettivamente un'implementazione a tutti gli effetti, è importante comprendere alcuni dei vantaggi e delle sfide intrinseche associati alla sua implementazione.

Benefici

• Processo decisionale migliorato supportato da approfondimenti aziendali basati sui dati
• Aumento della produttività e dell'efficienza operativa grazie a strumenti e tecnologie avanzati di analisi dei big data
• Costi di esercizio ridotti grazie all'aumento dell'efficienza
• Servizio clienti superiore ottenuto utilizzando le informazioni dettagliate sui dati per lanciare nuovi prodotti e inviare consigli personalizzati
• Facile rilevamento delle frodi soprattutto nei settori sensibili alle informazioni come quello bancario e sanitario
• Aumento della crescita organizzativa e dei ricavi grazie al processo decisionale superiore e al servizio clienti migliorato
• Innovazione focalizzata attraverso approfondimenti tempestivi e rapidi sulle tendenze del mercato globale

Sfide

• Mancanza di talento con le competenze necessarie e costi elevati coinvolti nell'assunzione e nella formazione di professionisti dei dati qualificati (data scientist, analisti di dati, esperti)
• Problemi relativi alla qualità dei dati derivanti dall'implementazione di analisi su dati imprecisi e irrilevanti in un formato improprio
• Problemi di conformità a causa dell'incapacità di soddisfare gli standard del settore e le normative governative relative ai dati personali sensibili
• Rischi relativi alla sicurezza informatica in particolare per quanto riguarda la conservazione di dati sensibili che potrebbero essere oggetto di pirateria informatica
• Tecnologie in rapida evoluzione nell'ecosistema globale che rendono gli investimenti precedenti quasi obsoleti
• Costi elevati relativi all'infrastruttura IT (data center, larghezza di banda di rete, ), manutenzione hardware, personale, ecc.
• Problemi relativi all'integrazione di sistemi aziendali legacy che incorporano set di dati in silos con piattaforme di analisi avanzate

(Scarica il whitepaper: 5 modi per trasformare i big data in un grande valore)

Big Data o Data Science o Data Analytics? C'è una differenza?

La massiccia esplosione di dati, soprattutto nell'ultimo decennio, ha aperto nuove prospettive nel campo come l'analisi dei dati e la scienza dei dati, e l'analisi dei big data è solitamente associata alla scienza dei dati. Sebbene queste terminologie siano utilizzate in modo intercambiabile, ogni concetto funziona in modo unico all'interno del panorama della tecnologia dei dati.

Tutti e tre i concetti sono rilevanti nell'ambito dei dati e hanno un forte impatto sulle operazioni aziendali globali. Le organizzazioni stanno passando rapidamente dall'essere incentrate sul prodotto all'essere incentrate sui dati, utilizzando ogni parte delle informazioni disponibili sui clienti e sul mercato per migliorare i propri prodotti e servizi, fornire un servizio clienti di qualità superiore e battere la concorrenza.

Come puoi far crescere il tuo business usando la scienza dei dati?

L'avvento delle tecnologie new age come IoT, AI e ML ha semplificato l'analisi dei big data e l'implementazione della scienza dei dati in tutti i settori. La scienza dei dati avvantaggia tutti i tipi di organizzazioni, nonostante le dimensioni e il business, in diversi modi tangibili.

• Consente alla leadership di prendere decisioni aziendali informate
• Aiuta a convalidare le decisioni aziendali critiche fornendo informazioni approfondite sui dati
• Identifica le principali tendenze del mercato per stare al passo con la concorrenza
• Migliora l'efficienza operativa e la produttività aziendale
• Consente l'implementazione di piani d'azione a basso rischio e abilitati ai dati

I migliori strumenti e tecnologie di analisi dei big data

Non incorpora una singola soluzione o tecnologia. In effetti, è una combinazione di diversi strumenti e tecnologie avanzati che lavorano in tandem per ricavare il massimo valore dai dati analizzati.

Al giorno d'oggi, i professionisti utilizzano le architetture deep lake Hadoop che fungono da deposito principale per l'archiviazione dei dati grezzi in entrata. La gestione dei dati è di fondamentale importanza nel processo di analisi dei dati e i dati raccolti dovrebbero essere ben archiviati, organizzati, formattati e configurati correttamente e partizionati per ottenere le migliori prestazioni. I dati archiviati sono quindi pronti per l'analisi utilizzando un software di analisi avanzato che incorpora strumenti per quanto segue:

Data Mining: setacciare set di dati di grandi dimensioni per scoprire modelli per ulteriori elaborazioni e analisi

Analisi predittiva: creazione di modelli di dati avanzati che prevedono il comportamento futuro dei clienti

Machine Learning: macchine di addestramento per l'apprendimento in tempo reale per l'analisi di set di dati più grandi e complessi

Analisi in memoria: analisi di dati voluminosi dalla memoria di sistema per testare scenari più recenti e creare modelli di dati praticabili

Text Mining: analisi dei dati testuali da libri, sondaggi, Internet e altre fonti di dati testuali

(Leggi anche: I migliori strumenti di analisi dei big data da considerare per le aziende)

Software di analisi dei dati per il 2020 e oltre

Di seguito è riportato un elenco di alcuni dei migliori software di analisi dei dati che potrebbero essere implementati dalla maggior parte delle organizzazioni nei prossimi anni.

1. Apache Hadoop: soluzione open source per l'archiviazione e l'elaborazione di grandi set di dati all'interno di enormi cluster di elaborazione complessi
2. IBM Watson: piattaforma di analisi del cloud abilitata all'intelligenza artificiale per l'intelligenza predittiva automatizzata e il rilevamento dei dati
3. Google Analytics: il più popolare strumento di analisi web basato su dashboard per monitorare e segnalare il traffico del sito web
4. SAP Business Intelligence Platform: una soluzione di business intelligence avanzata per monitorare le metriche chiave dei clienti per analizzare il comportamento dei clienti
5. Zoho Analytics: una piattaforma di analisi dei dati aziendali collaborativa per la generazione di report per arrivare a decisioni basate sui dati
6. GoodData: un sistema end-to-end basato su cloud con analisi integrate per fornire soluzioni di analisi dei dati specifiche del settore
7. IBM Analytics: uno strumento di analisi dei dati prescrittivo e predittivo per fornire approfondimenti basati sull'evidenza per supportare il processo decisionale cruciale

Tendenze in Big Data e Analytics: cosa ci aspetta?

Il 2019 ha assistito a un'operazionalizzazione dei sistemi aziendali con analisi in gran parte guidate da framework di automazione. Un altro sviluppo degno di nota è stato il consolidamento di massa dei fornitori che forniscono soluzioni per big data, lasciando il mercato aperto solo agli innovatori e ai veri rivoluzionari. L'integrazione di AI e ML con le tradizionali soluzioni di analisi dei dati ha raggiunto livelli significativi per promuovere l'efficienza operativa lungo la catena del valore aziendale.

Sebbene queste tendenze continuino ad evolversi, si prevede che alcuni profondi progressi avranno un impatto massiccio sul mondo.

1. Adozione fiorente dell'IoT e dei gemelli digitali:

L'analisi dei dati IoT continua a salire alle stelle, con il concetto emergente di gemelli digitali che raggiunge un'adozione più rapida tra le organizzazioni. I gemelli digitali sono semplicemente repliche digitali di oggetti fisici, sistemi e persone; e sono alimentati dai dati raccolti dal sensore in tempo reale. L'estrazione di valore da tutti questi dati richiede l'integrazione su una piattaforma dati avanzata ed è qui che i gemelli digitali creeranno immense opportunità di business in futuro.

2. Analisi aumentata:

Il futuro appartiene ai flussi di dati aumentati in cui i sistemi di analisi distribuiranno tecnologie di intelligenza artificiale e ML per anticipare le informazioni chiave. Gartner prevede l'ascesa dei "citizen data scientist" con l'analisi aumentata, consentendo agli utenti di interrogare facilmente i dati utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

3. Monetizzazione dei dati oscuri:

Gartner definisce i dati oscuri come informazioni aziendali di routine raccolte, elaborate e registrate esclusivamente per soddisfare gli standard di conformità; e di solito occupa un enorme spazio di archiviazione. I prossimi anni vedranno le organizzazioni attingere ai loro dati oscuri digitalizzando i record aziendali analogici e integrando questi dati nella loro piattaforma di analisi per ricavare informazioni aziendali pertinenti.

4. Ottimizzazione dei costi del cloud mediante l'implementazione del cold storage:

Il futuro è tutto incentrato su sistemi cloud ottimizzati in termini di costi con organizzazioni che si spostano verso l'archiviazione dei dati a freddo come Nearline e Coldline di Google e Azure Cool Blob per archiviare i dati storici e non utilizzati con un risparmio fino al 50% sui costi di archiviazione dei dati5.

5. DataOps:

La domanda di strumenti di integrazione e governance insieme alle complessità intrinseche nelle pipeline di dati esistenti hanno portato all'emergere di DataOps. DataOps incorpora le metodologie DevOps e Agile nell'intero ciclo di vita dell'analisi dei big data e implementa meccanismi automatizzati per il test e la distribuzione per fornire insight di qualità.

Pensieri finali

Il prossimo capitolo dell'evoluzione dei big data e dell'analisi si sta già presentando al mondo. Le organizzazioni adottano rapidamente tecnologie, strumenti e concetti più recenti che promettono una migliore qualità dei dati, metriche più approfondite e analisi predittive basate sui fatti in grado di alimentare decisioni aziendali informate. La trasformazione digitale rivoluzionerà le strategie dei big data e le organizzazioni investiranno in piattaforme e soluzioni che soddisfano molteplici casi d'uso aziendali. I dati diventeranno più grandi della realtà nei prossimi anni e l'analisi svolgerà un ruolo importante nel plasmare i percorsi futuri in un ecosistema digitale densamente interconnesso.

Altre risorse utili:

Impatto di Big Data Analytics nell'eCommerce

Perché la tecnologia della scienza dei dati è più grande dell'analisi dei big data

Vantaggi dell'analisi dei dati nelle vendite che ogni CMO dovrebbe conoscere

In che modo l'analisi dei big data può migliorare le esperienze dei clienti

Strumenti di analisi dei big data più popolari nel marketing

Vantaggi di Big Data Analytics nei servizi bancari e finanziari