Big Data Analytics

A cosa servono i Big Data: vantaggi e opportunità per le aziende

30 gennaio 2019 / Di Carlo Vercellis / Nessun commento

Di Big Data Analytics se ne fa un gran parlare, in ogni ambito. Abbiamo detto più volte che i dati sono il nuovo petrolio e che saper estrarre valore da questa crescente mole di dati che invade il nostro quotidiano è la vera chiave competitiva per grandi aziende e PMI.

 

La rilevanza dei Big Data per i Manager e i CIO

Ma perché i Big Data sono così importanti per il business? La risposta è nei numeri. Il mercato degli Analytics non consce crisi e si attesta a un valore complessivo di 1.393 miliardi di euro. Secondo un’indagine dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, la gestione dei Big Data si conferma poi ai vertici tra le priorità di investimento di CIO e Innovation Manager italiani.

L’interesse verso i Big Data Analytics e le scelte d’investimento sono ovviamente differenti a seconda della dimensione delle organizzazioni prese in esame. Con riferimento alle grandi aziende, sono due le tendenze prevalenti. Da un lato le imprese più innovative, che hanno già avviato progetti, stanno raccogliendo i frutti dei primi investimenti e spingono ora su tecnologie sempre più evolute.

Dall’altro, le aziende “ritardatarie” corrono ai ripari, rinnovando processi e architetture in ottica Big Data. Discorso diverso per le PMI che, complice un ritardo sia culturale che tecnologico, procedono piuttosto a rilento.

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Come possono essere utilizzati i Big Data

L’importanza dei Big Data va oltre la dimensione puramente numerica. Evolvono le metodologie di analisi dati (vedere per credere le tecniche di Machine Learning e Deep Learning), le infrastrutture e le tecnologie. I dati stessi assumono un nuovo ruolo nell’ecosistema economico e sociale e la figura professionale del Data Scientist cresce di rilevanza e competenze.

Se in passato era accettabile, oggi non approcciare i Big Data Analytics equivale a perdere opportunità, in casi estremi equivale ad essere esclusi da nuovi mercati o addirittura da quelli in cui già si opera.

Nella pratica, sono diversi gli obiettivi aziendali che è possibile raggiungere grazie ai Big Data. Le imprese che hanno già messo in atto progetti di data analysis e data management lo hanno fatto per raggiungere questi obiettivi:

  • migliorare l’engagement con il cliente
  • incrementare le vendite
  • ridurre il time to market
  • ampliare l’offerta di nuovi prodotti e servizi
  • ottimizzare l’offerta attuale al fine di aumentare i margini
  • ridurre i costi
  • identificare nuovi mercati

 

I benefici aziendali e sociali dei Big Data

Se è vero che molto sui benefici dei Big Data è ancora da scrivere, è anche vero che nessuno, tra coloro che hanno avviato delle progettualità, le ha considerate un fallimento. L’analisi dei dati, pur nei suoi aspetti tecnologici e di competenze più complessi, apre opportunità inimmaginabili e crea un enorme vantaggio competitivo.

I vantaggi dei Big Data Analytics sono trasversali e coinvolgono tutte le funzioni aziendali e tutti i processi, generando benefici quantificabili e non.

Ma i Big Data portano anche benefici sociali che vanno molto oltre fatturati, profitti e strategie di marketing aziendali. Da prerogativa del business, i Big Data diventano un patrimonio per la collettività, un fenomeno tutti noi, non solo in quanto consumatori ma anche come cittadini e, in fin dei conti, esseri umani. È cosi che i dati assumono un importante ruolo sociale perché in grado di creare nuovi posti di lavoro, ripristinare il budget delle Pubbliche Amministrazioni, ottimizzare i flussi turistici di un territorio e perfino salvare delle vite. Pur con tutti i distingui del caso, non è cosa nuova l’utilizzo degli Analytics nel mondo sanitario o nella gestione dei disastri naturali. Tema, quest’ultimo, particolarmente caro al nostro Paese, da sempre martoriato da catastrofi idrogeologiche.

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Carlo Vercellis

Carlo Vercellis

Full professor of Machine Learning e responsabile dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano