Big data e predictive analytics

Più passa il tempo, più la quantità di dati cresce in maniera esponenziale.

Ma i big data cosa sono? Sarebbero dei dati digitali molto grandi, complessi ed impossibile da elaborare attraverso dei metodi tradizionali. Ma che cosa sono i big data, si è iniziato a definire intorno agli anni 2000, quando Doug Laney, analista finanziario li definì secondo la regola delle 3 V:

• Volume: diverse sono le fonti per ogni organizzazione e nel passato sarebbe stato impossibile avere uno spazio di archiviazione così grande, a differenza di oggi che è molto più semplice;
• velocità: l’Internet of Things sta crescendo ed i flussi dei dati delle aziende devono essere gestite in maniera veloce e tempestiva, quasi in tempo reale;
• varietà: tanti sono i formati dei dati – numerici, strutturati, documenti di testo, audio, video, ecc.

L’economia globale comprende in toto i big data, in ogni settore, in ogni meandro della sua disciplina. 

Parlando in maniera dinamica di big data definizione, ci si riferisce a set di dati specifici che hanno una dimensione molto più grande di quella che i software, pensati per gestire i database, sanno raccogliere, memorizzare e analizzare. 

Big data: utilizzo e futuro

Tanti possono essere i modi in cui vengono usati i big data per dare valore nelle varie accezioni dell’economia globale.

Secondo McKinsey hanno le funzionalità di:

• creare trasparenza: poter rendere i big data accessibili in maniera veloce e tempestiva, genera un valore pazzesco!
• migliorare le prestazioni: le aziende creano tantissimi dati in forma digitale e perciò possono analizzare dati sulle performance molto più precisi rispetto al passato su ogni tipo di dati;
• segmentazione audience: si possono creare delle segmentazioni di clienti in maniera molto precisa e quindi creare prodotti e servizi specifici per questi segmenti. Un approccio tipico e noto del marketing;
• sostituire il processo decisionale con gli algoritmi automatizzati: le ultime evoluzioni delle analitiche possono migliorare il processo decisionale e ridurre al minimo gli errori. Ciò significa che analizzare i big data non permetterà di ottenere dei risultati meramente automatizzati ma anche umanizzati dal dialogo tra l’uomo ed il computer;
• business innovation: grazie ai big data, le aziende possono creare nuovi prodotti, servizi e dare un’ottimizzazione sui modelli di business. 

Quindi bisogna superare la concezione che i big data siano uno strumento utile per capire cosa sarebbe successo in passato. Il passato, dev’essere analizzato per capire cosa potrebbe accadere in futuro. Ed è qui che si passa all’analytics predictive.  

I predictive analytics, in italiano le analitiche predittive, hanno il compito di individuare in questa grande mole di dati dei modi ricorrenti per comprendere cosa accadrà in futuro. È una vision avanzata per comprendere il consumer cosa vuole: attraverso lo studio del comportamento, infatti, possiamo comprendere le azioni, anche approfondendo il marketing predittivo.

Non è una novità, sin da quando esistono i dati le aziende hanno fatto fede ai dati dell’archivio per poter coinvolgere in maniera proficua il loro bacino d’audience. 

Ma in realtà c’è stato un cambiamento: sin dagli anni 2000 un cliente conosceva un brand direttamente quando acquistava. Adesso, si possono conoscere i clienti anche prima, comprese le sue attività sui social media, per comprendere tutto il percorso che hanno fatto finora. Quindi i big data, non riguardano unicamente le abitudini dei clienti e le performance, ma anche la fase produttiva per poter controllare che i macchinari non abbiano un’improvvisa rottura, questo apre un altro capitolo della nostra storia: l’Industria 4.0.