A cosa servono i big data: ecco come possono aiutare le aziende

A cosa servono i big data: ecco come possono aiutare le aziende

Si parla molto di big data da qualche anno a questa parte. Ma cosa sono veramente? Per spiegare un concetto complesso in poche parole utilizziamo questa definizione: non sono altro che un volume di dati ampio e in continua crescita, difficile da elaborare con metodi tradizionali. 

In questa mole di dati potrebbero essere incluse diverse cose, dai dati anagrafici dei nostri clienti ai post che troviamo sui social media, fino ai dati rilevati dai sensori delle macchine. Questo immenso gruppo di numeri e statistiche può rendere semplice l'identificazione di tendenze o modelli, ma solo con software in grado di elaborare i dati in tempo reale per soddisfare specifiche esigenze aziendali. 

Ma per quale motivo i big data sono così importanti? Ci sono molte ragioni. Proviamo a scoprire più nel dettaglio a cosa servono questi dati e come possiamo sfruttarli.

Big data: a cosa servono

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda, visto che possono essere utilizzati per una varietà di scopi molto diversi

Ad esempio, si possono sfruttare per migliorare il processo decisionale rivelando modelli e tendenze che altrimenti resterebbero nascosti alle aziende. Ciò può essere particolarmente utile per chi sta cercando di prendere decisioni strategiche, come i prodotti o i servizi da sviluppare e vendere, e deve comprendere come allocare le risorse.

I big data possono anche essere utilizzati per ottimizzare le operazioni, aiutando le aziende a identificare e risolvere i problemi prima che diventino troppo gravi. Questo viene fatto analizzando i dati da fonti come social media, sensori o registri digitali. Queste informazioni possono essere sfruttate per creare modelli in grado di prevedere come risponderanno i clienti a un nuovo prodotto o servizio aiutando quindi a migliorare i propri processi di produzione.

Inoltre, possono essere usati per aumentare la soddisfazione dei clienti raccogliendo feedback e analizzando i loro comportamenti. Ad esempio, attraverso queste informazioni le aziende possono determinare quali prodotti sono più popolari, quali caratteristiche piacciono e non piacciono ai clienti e in che modo rispondono alle campagne di marketing. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per migliorare i prodotti, il servizio clienti e le strategie di vendita.

Come sfruttare i big data

Poiché le industrie si affidano sempre più al processo decisionale basato sui dati, la capacità di analizzare in modo efficace set di dati di grandi dimensioni (ovvero i big data) è diventata un'abilità ambita. I data scientist sono molto richiesti dalle aziende che si sforzano di ottenere informazioni dall'immensa mole di dati che accumulano.

Per sfruttare questi numeri serve però avere anche le idee chiare in altri ambiti aziendali. 

Questa straordinaria mole di dati infatti può essere utilizzata per tante diverse cose, come abbiamo già anticipato, ma per farlo servono software in grado di leggere il vero significato alla base di queste informazioni, oltre alle persone capaci di sfruttare tali numeri per poterli trasformare in scelte concrete e più giuste.

Se non sai da dove partire ecco alcuni suggerimenti da poter utilizzare per sfruttare al meglio i big data:

• scopri a quali domande vuoi rispondere;
• raccogli dati da tutte le fonti, inclusi il sito web, i social e i programmi di fidelizzazione dei clienti;
• utilizza gli strumenti giusti per analizzare i dati;
• agisci in base alle intuizioni che raccogli.

Particolarmente importante è proprio quest'ultimo punto. Utilizza queste informazioni per apportare modifiche alla tua strategia aziendale e guarda come migliorare i tuoi profitti. I big data possono essere uno strumento potente per imprese di tutte le dimensioni. Approfittando di questi dati raccolti, puoi ottenere informazioni dettagliate sui tuoi clienti, sulla tua concorrenza e sul tuo settore. Dati che altrimenti non avresti mai. E questo può fare la differenza tra un successo e un fallimento.