Implementare un progetto Big Data in impresa

Novembre 2016

Il Big Data è un’opportunità per l’impresa poiché utilizzando tutti i suoi dati, social, siti web, banche dati, l’azienda può migliorare la conoscenza dei suoi clienti e prospect. Inoltre, si possono usare per ottimizzare costi e innovare il proprio business. Per mettere in atto un progetto di questo tipo, l’azienda deve comunque rivedere tutti i suoi processi e funzioni, adottando soluzioni tecniche adeguate e preparandosi a seguire una nuova strategia.


I rischi del Big Data per l’impresa

Il Big Data (o Smart Data, Analytics) denotano i dati digitali, inerenti ad un’azienda, che circola non solo sui sui social network ma anche su altri supporti web. Esso comprende anche la raccolta dati inerenti ai suoi prospect e clienti, tramite collegamenti connessi o CRM. Analizzando e utilizzando tutti questi dati l’impresa dovrebbe riuscire a conoscere tutte le abitudini e le aspettative dei suoi clienti (o potenziali). Questi strumenti riguardano i settori del commercio e, naturalmente, dell’e-commerce, ma anche settori quali la salute, i trasporti, le comunità, lo sport, ecc.

Per ciò che concerne le imprese, le sfide possono essere racchiuse in alcuni punti chiave: migliore la soddisfazione delle esigenze dei clienti e dei prospect, anticipazione della domanda tramite offerte di innovazioni su misura che soddisfino le esigenze emergenti; miglioramento dell’esperienze del cliente o dell’esperienza dell’utente; riduzione dei costi aziendali adeguati alla produzione, trasporto o consegna. Nonostante i suoi punti positivi, secondo le statistiche e gli studi, il Big Data non è ancora molto sfruttato dalle imprese. Per più informazioni: Big Data e i vantaggi per l'impresa.

La strategia Big Data: i punti salienti

Il primo step da tener in considerazione è l’identificazione degli obiettivi del progetto Big Data e il risultato da basare sulle aspettative dell’impresa: quali sono i bisogni dell'impresa? Quale l’obiettivo: ottimizzare l’esperienza del cliente o ridurre i costi delle spedizioni o della produzione?

Il secondo step consiste di aggregare le differenti fonti dei dati. Qui l’impresa può incontrare ostacoli, principalmente dovuti alla sua organizzazione: una cattiva comunicazione tra i differenti settori o il servizio, ad esempio o le diverse aspettative di quest’ultimi. Il volume dei dati e la loro diversità (fonti differenziate o esternalizzate) può anche costituire una difficoltà. È bene, infatti, assicurare l’archiviazione e la sicurezza dei dati raccolti, magari utilizzando strumenti di criptaggio per proteggere i dati sensibili, oggetto di scambi. Questo si traduce in una vera e propria sfida per l’intera organizzazione che deve mettersi in gioco modificando anche la sua strategia, integrando sia la partecipazione dei CIO che di tutte le attività dell’azienda.

Infine, come ultimo step, è quello che segnala l’analisi dei dati raccolti.E su questo punto l’azienda può decidere se utilizzare competenze interne (data analyst, data scientist) o esterni. Possibile anche il ricorso ad una soluzione analitica.

Gli strumenti d’analisi Big Data

Gli strumenti utilizzati dall’impresa per analizzare e trattare i dati devono rispondere alla regola delle 3V: Volume, Varietà, Velocità. Questo per ottenere uno strumento capace di trattare un volume importate di dati, provenienti da diverse risorse e capace di condividere i risultati in tempi brevi. Diverse le peculiarità che posso aiutare nella scelta dello strumento giusto, adatto alle esigenze aziendali. Per prima cosa verificare la portata dei dati analizzati: questi infatti, possono venire da CRM aziendali ma anche da social, altri strumenti connessi, scaffali dei negozi, sensori. La scelta deve essere adatta alle fonti differenti, interne o esterne.Lo strumento scelto deve adattarsi al settore dell’attività imprenditoriale: i bisogni dell’impresa dipendono molto dal proprio settore d’attività. Meglio conoscere l’audience per un sito e-commerce, analizzare i percorsi dei visitatori, tenendo sempre presente le funzionalità specifiche del settore. Ospitare i dati internamente o optare per un cloud server, quest’ultimo propone diverse soluzioni adattabile più diverse esigenze.


Foto: © mindscanner - Shutterstock.com

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