4 step per utilizzare al meglio i big data in azienda.

03/07/2018 11:34:05

Big data in azienda Quando si parla di Big Data tutti sanno cosa sono, ma pochi sono capaci di dire come utilizzarli al meglio per far crescere il business. Tecnicamente si tratta di una mole importante di dati che provengono dalla rete e che sono analizzati, tracciati e monitorati al fine di scoprire i legami tra loro - nonché nei comportamenti degli utenti/consumatori - e definire le previsioni per il futuro, che si traducono in attività specifiche. Tante belle parole: ma nel dettaglio, come possono i Big Data essere implementati in una strategia aziendale per sfruttarne al meglio il potenziale? Proviamo a rispondere a questa domanda mostrando 4 modi per usarli in maniera efficace.

Iniziamo col dire che tutte le attività di Business Analytics sfuggono alle definizioni. Non esiste un vero e proprio modello di business, e la loro applicazione concreta non risponde a canoni prestabiliti a cui le aziende possono fare riferimento. Ci sono, però, modalità e approcci che si possono seguire per entrare nel mondo dei “Grandi Dati”. La prima cosa da fare è distinguere i Big Data da un insieme di dati tradizionali. Per farlo dobbiamo seguire la logica delle 3 V: Volume, Velocità e Varietà. I Big Data sono tanti, si parla di miliardi di dati che vengono in contatto con l’azienda ogni giorno. Sono veloci, nel senso che possono essere recuperati e monitorati in real time. Infine, sono eterogenei: provengono da diverse fonti e sono uno diverso dall’altro (ovvero immagini, video, parole, numeri etc.). Una volta che abbiamo riconosciuto e isolato i Big Data, possiamo passare alla definizione di una strategia da seguire per sfruttarli al meglio. Strategia che si compone di 4 passi successivi: obiettivi, analisi delle fonti, tecnologie e squadra di lavoro, Data Analytics. 

1. Determinare gli obiettivi

Come in tutte le attività, bisogna aver chiaro in mente dove si vuole arrivare, quali sono gli obiettivi che si vogliono raggiungere. E in questo anche i Big Data non fanno eccezione. In genere, quando si parla di strategia data-driven, possiamo dire che esistono due diverse tipologie: obiettivi specifici di micro analisi dei dati e obiettivi di macro analisi, volti a determinare un cambiamento all’interno dei processi aziendali. Ogni azienda avrà il suo scopo: miglioramento nell’acquisizione leads, incremento della produttività, perfezionamento dei processi aziendali, sono solo alcuni esempi. 

2. Analizzare le fonti

Il secondo step da seguire per implementare una strategia aziendale basata sui Big Data, è quello di analisi delle fonti. Al giorno d’oggi, i canali attraverso i quali le aziende vengono a contatto con grandi quantità di dati sono molti e in continua evoluzione. Facciamo solo qualche esempio:

  • sito web aziendale/e-commerce;
  • social network;
  • CRM aziendale;
  • e-mail;
  • tecnologie IoT, wearables e realtà aumentata. 

Tanto più i dati aumentano, tanto diventa necessario trovare le giuste modalità per gestirli al meglio. In questo senso l’azienda deve seguire un percorso di acquisizione dei dati, assegnazione di un punteggio che differisce in base alla qualità del singolo dato raccolto, impostazione delle attività di business può adeguate al trattamento della tipologia di dato. Immaginiamo di avere un e-commerce e di voler ottimizzare il funnel di acquisizione. Per prima cosa definiamo le fonti da cui i dati provengono (Google Analytics, dati delle App, etc.), poi assegniamo a ciascun dato un punteggio in base alla sua qualità (ad esempio, aggiungere alcuni prodotti nel carrello, ma non acquistare, definisce un soggetto molto interessato e che possiamo recuperare facilmente). Infine, decidiamo che tipo di azione vogliamo condurre per raggiungere il nostro obiettivo (nell’esempio dell’e-commerce, potrebbe essere un buono sconto personalizzato per far recuperare il carrello abbandonato). 

3. Tecnologie e squadra di lavoro

Una volta determinato gli obiettivi e analizzato le fonti, possiamo passare alla definizione delle tecnologie e delle risorse umane che presidieranno tutto il processo. Figure come Data Scientist, programmatori, analisti sono di vitale importanza per un’azienda che vuole inserire i Big Data nelle proprie strategie di business. Le tecnologie, in combinazione con le risorse umane, saranno determinanti per la raccolta, il monitoraggio e il tracciamento dei dati.

4. Data Analytics

Eccoci arrivati all’ultimo punto da seguire: l’analisi dei dati. Con le risorse tecnologiche a disposizione e quelle umane che definiranno una pianificazione strategica, siamo arrivati al cuore di tutto il processo, quello che determinerà le attività da intraprendere e il miglior modo di raggiungere gli obiettivi che ci siamo prefissati nel punto 1 di questa guida.

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