Le metodologie di Predictive, Prescriptive e Automated Analytics si possono descrivere all’interno della categoria dei cosiddetti “Advanced Analytics“. Come suggerisce l’espressione stessa, si tratta di realizzare progettualità avanzate, che hanno finalità almeno predittive e che possono avere un impatto molto rilevante su uno o più processi aziendali. Come realizzare un progetto di questo tipo? Vanno considerati diversi aspetti tecnologici, organizzativi e non solo.
Big Data Analysis: obiettivi, competenze e metodologie a supporto dei Big Data
Realizzare un progetto di analisi e gestione dei Big Data all’interno di un’azienda vuol dire fronteggiare diverse sfide legate agli obiettivi di business da perseguire, agli strumenti tecnologici a disposizione e alle competenze da mettere in campo.
Oltre a chiedersi cosa sono i Big Data (come detto, enormi volumi di dati eterogenei per fonte e formato, analizzabili in tempo reale) e a come gestirli è dunque doveroso capire in che modo un progetto di Big Data Analytics possa dare valore all’azienda.
In generale, le organizzazioni che decidono di introdurre una strategia di Analytics Big Data possono farlo con differenti livelli di maturità. È importante, però, nel momento in cui si dà vita a un progetto, avere ben chiare tre variabili:
- gli obiettivi e le finalità di un progetto di Big Data Analysis;
- le competenze necessarie per la gestione della “Data Science”;
- le metodologie e gli strumenti a supporto dell’analisi dei Big Data (continua a leggere).
- migliorare l’engagement con il cliente;
- aumentare le vendite;
- ridurre il time to market;
- identificare nuovi prodotti e servizi od ottimizzare l’offerta attuale;
- ridurre i costi;
- identificare nuovi mercati.
Gli obiettivi della Big Data Analysis
Quando è opportuno impostare un progetto di Big Data Analytics per un’azienda? Partire dal problema da risolvere, o in termini più tecnici da uno use case, o partire dall’ “inventario” dei dati a disposizione? Le aziende seguono approcci differenti ed entrambe le opzioni possono avere vantaggi e rischi. L’importante è però definire gli obiettivi con chiarezza, puntando il più possibile sulla misurabilità dei benefici.
Sono diversi i casi in cui una corretta analisi dei dati in possesso dell’azienda può giovare al business della stessa. Quando si vuole:
- Opportunità (più che obiettivi) perseguibili alla distanza.
Gestire i Big Data Analytics: come?
La grande mole di dati a disposizione dell’azienda, se analizzata da chi è in grado di estrarne valore, può rappresentare un elemento indispensabile di vantaggio competitivo. Il Data Scientist è la figura professionale che comunemente si associa alla capacità di gestire i Big Data e trarne informazioni rilevanti.
Ma il mix di competenze necessarie a questa figura professionale è più che variegato. Nel 2012 il Data Scientist è stato definito il lavoro più “sexy” del XXI secolo, ma molte aziende si chiedono ancora quali siano le skill che lo caratterizzano. Dall’informatica al business, dal machine learning alla data visualization, la sfida organizzativa e l’attrazione dei talenti giusti è un fattore critico nel successo delle progettualità Big Data.
