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Cosa c'è di così grande nei Big Data?

Cosa c'è di così grande nei Big Data?


Che cosa cosa sono i Big Data?

Se stai leggendo questo, probabilmente lo sai già Big Data è piuttosto la parola d'ordine in questi giorni e ha ricevuto molto interesse e attenzione da parte dei media. Ma il termine stesso è alquanto vago: le due parole insieme non spiegano del tutto il concetto.

In parole povere, i Big Data sono informazioni e dati su larga scala generati dalle attività aziendali, insieme a fonti come social media e dispositivi mobili. I big data tipici includono informazioni provenienti da fonti come terminali di punti vendita al dettaglio, sportelli bancomat bancari, post di Facebook e video di YouTube. A causa della sua scala e complessità, le aziende che cercano di acquisire, elaborare, archiviare, cercare, condividere e analizzare in modo efficace questi dati utilizzando un software sofisticato. L'analisi dei Big Data può rivelare correlazioni nascoste tra due punti dati e può scoprire tendenze o altre informazioni che possono essere utilizzate per commercializzare prodotti e servizi ai clienti, anticipare la domanda o migliorare le prestazioni.

[Fonte immagine:Pexels]

Un semplice esempio, ipoteticamente: se un rivenditore analizzasse i carrelli della spesa dei suoi clienti, potrebbe rendersi conto che gli acquirenti di un flacone di shampoo da viaggio tendono a spendere molto di più del cliente medio in alimenti per animali domestici. Questo modello, che altrimenti è quasi impossibile da indovinare, potrebbe aprire la strada a una strategia per offrire coupon pertinenti agli acquirenti del flacone di shampoo. Questi coupon potrebbero essere per accessori per animali domestici, giocattoli, ecc.

Tendenze e modelli come questi sono quasi impossibili da trovare utilizzando i mezzi tradizionali di analisi dei dati a meno che non li stiate cercando, ed è qui che entra in gioco la tecnologia.

Perché Dovresti preoccuparti

La generazione di nuove intuizioni sfruttando la pletora in continua espansione di dati creati dalla maggiore digitalizzazione è ampiamente citata come la chiave per il vantaggio competitivo. La società americana di ricerca e consulenza Gartner prevede che "i Big Data offriranno vantaggi trasformativi ... e ... consentiranno alle aziende che adottano questa tecnologia di superare i concorrenti del 20% in ogni metrica finanziaria disponibile". E non solo affari, l'adozione diffusa dell'analisi dei Big Data cambierebbe tutto, dall'assistenza sanitaria all'istruzione, al processo decisionale del governo.

Ecco un breve video dal World Economic Forum che ti aiuterà a capirlo meglio:

Dove I big data possono aiutare

I cambiamenti di comportamento, in particolare quelli legati alla nuova tecnologia, richiedono sempre molto tempo e impegno. Tuttavia, una volta che un'azienda è in grado di adottare lo stile di lavoro dei Big Data, scoprirà facilmente le sue ampie applicazioni.

Un forte team di analisi dei Big Data può aiutare le aziende ad alzare il livello in:

- Vantaggio competitivo

- Nuove opportunità di guadagno

- Maggiore redditività

- Ottimizzazione della domanda e della catena di approvvigionamento / produzione predittiva

- Sviluppo del prodotto, innovazione e qualità migliorati

- Servizio clienti migliorato

- Efficienze operative / ottimizzazione dei processi

E Come!

Immagina di gestire un'attività in cui marketing e promozione sono al 100% su misura per i singoli consumatori avendo un quadro completo dei loro movimenti, interessi e comportamenti raccolti dagli smartphone e dagli aggiornamenti dei social media.

Immagina un mondo in cui l'analisi sui sensori della macchina e sui dati di registro consenta misure preventive in modo che le linee di produzione ei sistemi IT non si interrompano mai.

Immagina se i dati trasmessi in streaming in tempo reale da fonti come Twitter, video live di Facebook e Snapchat venissero analizzati per valutare e massimizzare l'impatto di ogni campagna di marketing.

Ok, deve esserci un rovescio della medaglia

Lavorare con i Big Data non è esattamente un sistema plug-and-play. Ricordi Gartner di alcuni paragrafi fa? Ecco cosa raccomandano: il fulcro della disciplina in questo spazio è la domanda: "Quale valore possiamo generare da questi dati, ed è più di quanto ci costa accumularli, amministrarli e applicarli?" La chiave è passare dalla scoperta di intuizioni all'implementazione e all'istituzionalizzazione in modo tempestivo. Ciò richiede agilità e velocità ed è importante identificare tutte le fonti di dati rilevanti necessarie per generare insight.

La chiave del successo è capire come acquisire, elaborare e analizzare in modo rapido ed economico le fonti di dati appropriate per trovare il segnale nel rumore. (Per quanto ne sai, quei proprietari di animali domestici che comprano mini shampoo sono un gruppo demografico troppo piccolo e imprevedibile per spendere qualsiasi energia o denaro di marketing.) Ciò può includere la scoperta di schemi e relazioni ancora sconosciuti, o persino l'utilizzo e lo sviluppo di algoritmi per prevedere eventi futuri. La tempestività è fondamentale: l'insight deve essere disponibile al momento giusto per le necessità che sta supportando.

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E, naturalmente, la grande questione della privacy: ogni tanto sentiamo parlare di violazioni dei dati. L'hacking di alto profilo della carta di credito di Target è avvenuto più di tre anni fa, ma la perdita per l'azienda e i suoi clienti, monetaria e non, probabilmente non sarà mai completamente recuperata.

I sistemi di dati continueranno a diventare più sicuri, ma per quanto riguarda la privacy dei dati incentrati sulle persone? Questa rimane una grande preoccupazione perché ci sono aree morali grigie da attraversare quando si utilizzano le informazioni sulla vita personale delle persone, anche a proprio vantaggio.

Quindi i robot mangeranno anche i lavori di analisi dei dati?

Oggi, il mercato delle tecnologie Big Data è frammentato, confuso e in rapido movimento. Occorre investire milioni di persone per ottenere risultati che non abbastanza persone comprendono appieno. Quindi, ovviamente, un software sofisticato sarà cruciale nell'analisi dei Big Data, ma nulla può sostituire completamente l'intuizione e la creatività umana. In effetti, l'interpretazione umana dei risultati prodotti dal software di analisi dei Big Data può migliorare in modo significativo le azioni che emergerebbero dal software o dalla sola comprensione umana.

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Ecco una situazione semplice: sei appena tornato dalle vacanze e consenti a un amico di utilizzare il tuo computer per cercare destinazioni per le vacanze estive, mentre in un'altra scheda è connesso il tuo account Facebook. Immagina lo spreco di ricevere idee di viaggio e offerte sul tuo feed di notizie per i prossimi giorni!

Il pedigree e l'affidabilità dei dati di origine possono essere difficili da determinare, specialmente per fonti come i social media, e devono essere messi in atto nuovi approcci alla governance e alla qualità dei dati, che per progettazione non possono essere completamente automatizzati.

Poiché le organizzazioni, sia aziendali che altre, navigano nell'oceano di possibilità con i Big Data, dovrebbero cercare di adottare un approccio pragmatico basato sull'iniziare in piccolo e semplice per dimostrare valore e quindi ridimensionare una volta dimostrato.

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Scritto da Sudeep Kaur Bansi


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