Come impostare un progetto di Big Data Analytics?

Obiettivi, competenze, metodologie: è su questi tre capisaldi che si fonda un progetto di Big Data Analytics.

Cosa sono i Big Data Analytics

È il 2001 quando il termine Big Data, letteralmente “grandi dati”, appare per la prima volta. I Big Data vengono definiti dall’analista Doug Laney come dei dati caratterizzati da una di queste tre V: volume, velocità o varietà. Molti anni e innumerevoli terabyte di dati dopo, i Big Data Analytics stanno impattando fortemente sulla capacità competitiva di grandi aziende e non solo.

Sfruttare gli Analytics significa avere le competenze e gli strumenti tecnologici adeguati a identificare correlazioni tra dati eterogenei e di grandi volumi. Questa capacità può trasformarsi in un aumento delle performance aziendali in maniera trasversale sui settori o i processi.

Analizzare grandi moli di dati permette di generare nuova conoscenza utile per prendere decisioni più consapevoli, in ambito business e non solo. Dalla personalizzazione della comunicazione con il cliente all’efficientamento dei processi produttivi, passando per la gestione dei flussi e delle emergenze, i Big Data Analytics hanno un impatto in tutti i processi.

Tutto ciò è reso possibile da tecnologie che permettono di gestire dati destrutturati e processare ampi volumi di dati in tempo reale ma anche dalla diffusione di algoritmi e metodologie di analisi innovative, in grado di estrapolare autonomamente le informazioni nascoste nei dati. Dopo la teoria e le prime definizioni del mondo Big Data, è bene passare alla pratica. Nei prossimi passi di questa guida faremo dunque il punto sulle principali progettualità e metodologie Analytics con un occhio ad alcuni esempi applicativi di adozione dei Big Data Analytics. Iniziamo con le quattro classi di Analytics utilizzate nell’analisi dati:


DESCRIPTIVE ANALYTICS

Strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali.


PREDICTIVE ANALYTICS

Strumenti avanzati che effettuano l’analisi dei dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro.


PRESCRIPTIVE ANALYTICS

Strumenti avanzati Capaci di proporre al decision-maker soluzioni strategiche sulla base delle analisi svolte.


AUTOMATED ANALYTICS

Strumenti capaci di implementare autonomamente l’azione proposta in base al risultato delle analisi dati svolte.

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.

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