Analisi big data: come sfruttarla per ottenere un vantaggio competitivo

L’analisi dei big data sta assumendo un ruolo sempre più centrale, consentendo alle organizzazioni di crescere grazie a funzionalità come l’analisi in tempo reale e il miglioramento del processo decisionale. Ne consegue che, investire in una strategia efficace per la gestione dei dati permette di mantenere un vantaggio competitivo nel mercato.

I vantaggi offerti dai big data si sono moltiplicati a fronte della trasformazione digitale e della diffusione di tecnologie, quali il cloud computing, l’Internet of Things (IoT) e l’intelligenza artificiale.

Di fatto, una solida strategia per la gestione dei dati è indispensabile per le organizzazioni che vogliono mantenere un vantaggio competitivo e sfruttare al massimo il potenziale dei big data. Inoltre, l’analisi dei dati è ormai integrata in vari settori e dipartimenti, oltre a svolgere un ruolo cruciale nelle iniziative di sostenibilità, come il monitoraggio delle emissioni e degli agenti  inquinanti, contribuendo così alla lotta contro il cambiamento climatico.

Importanza e vantaggi dell’analisi dei big dati

I big data offrono vantaggi significativi attraverso l’analisi avanzata che permette previsioni precise, ottimizzazione dei processi, miglioramento delle performance aziendali e personalizzazione dell’esperienza del cliente. Ecco i principali vantaggi che offrono:

• Decisioni strategiche – I big data offrono una comprensione dettagliata che guida decisioni più informate e strategiche, consentendo alle organizzazioni di individuare opportunità di crescita, migliorare l’efficienza operativa e ridurre i rischi. I
• Vantaggio competitivo – Le organizzazioni, sfruttando efficacemente i big data, ottengono un vantaggio competitivo significativo. Inoltre, esse possono identificare nuove opportunità di business, sviluppare prodotti e servizi innovativi e anticipare le esigenze dei clienti, conquistando così una posizione di leadership nel mercato.
• Efficienza operativa – L’analisi dei big data permette alle organizzazioni di ottimizzare le operazioni aziendali, identificando colli di bottiglia, riducendo gli sprechi e automatizzando le attività. Ciò consente di ottenere un risparmio sui costi e una maggiore produttività, liberando risorse per investire in altre aree strategiche.
• Esperienza del cliente personalizzata – Le organizzazioni, grazie ai big data, sono in grado di ottenere una visione completa dei comportamenti e delle preferenze dei clienti che consente di: personalizzare le interazioni; fornire raccomandazioni mirate; migliorare la soddisfazione complessiva, fidelizzando i clienti e aumentando la redditività.
• Motore di innovazione – Le organizzazioni, grazie all’analisi dei big data, sono altresì in grado di avviare un processo di innovazione, riuscendo a: identificare tendenze emergenti; sviluppare nuovi prodotti; promuovere innovazioni dirompenti; aprire nuovi flussi di entrate.

Big data e cybersecurity

Nell’attuale era digitale, la convergenza di big data e cybersecurity sta creando potenti difese contro le minacce informatiche sempre più sofisticate e frequenti. L’analisi dei Big Data si converte in una leva strategica che può:

• Migliorare notevolmente la capacità di rilevare, di rispondere e persino di prevedere le minacce informatiche, risparmiando tempo e denaro.
•  Aiutare a gestire le minacce avanzate e gli attacchi ad alto volume che mettono a rischio le organizzazioni, in particolare quelle che gestiscono ingenti dati dei clienti, come i vendor di soluzioni SaaS.
• Elaborare e analizzare rapidamente grandi quantità di dati eterogenei, individuando anomalie e modelli che indicano minacce.
• Garantire  – grazie all’AI – il superamento delle sfide legate alla gestione e all’analisi dei dati, oltre che garantire tempi di rilevamento e risposta notevolmente migliorati.
• Supportare sempre più, con l’avanzare della tecnologia, la cybersecurity- a fronte dell’espansione dell’integrazione dell’IoT – garantendo una maggiore condivisione di informazioni sulle minacce e dei progressi nell’apprendimento automatico.

Applicazione dell’analisi dei big data

L’analisi dei Big Data riveste un ruolo cruciale in diverse aree. Di seguito alcune delle principali applicazioni dell’analisi dei Big Data:

• Marketing e analisi della clientela – Le organizzazioni possono utilizzare l’analisi dei big data per comprendere i comportamenti e le preferenze dei consumatori attraverso dati come interazioni online, transazioni e feedback, consentendo di personalizzare le strategie di marketing, migliorare l’esperienza del cliente e aumentare la fedeltà dei clienti.
• Settore finanziario – L’analisi dei big data è fondamentale nel settore finanziario per la gestione del rischio, l’individuazione delle frodi e l’analisi delle operazioni finanziarie. Di fatto, lil settore finanziario, grazie all’analisi di grandi volumi di dati, in tempo reale, è in grado di identificare pattern sospetti, prevenire frodi e prendere decisioni di investimento più informate. Inoltre, l’analisi dei Big Data supporta lo sviluppo di modelli predittivi in grado di anticipare le tendenze di mercato e ottimizzare i portafogli di investimento.
• Sanità – L’analisi dei big data, nel settore sanitario, contribuisce all’analisi dei dati clinici per migliorare diagnosi e trattamenti, alla gestione delle cartelle cliniche elettroniche per coordinare meglio le cure e all’identificazione di pattern per la prevenzione delle malattie. Ciò può migliorare l’efficienza dei servizi sanitari e l’outcome dei pazienti.
• Settore pubblico e governativo – L’analisi dei big data, nel settore pubblico, è utilizzata per analizzare dati demografici al fine di migliorare i servizi pubblici, di gestire infrastrutture in modo più efficiente, oltre a garantire la sicurezza nazionale, identificando potenziali minacce. Inoltre, l’analisi dei big data supporta la formulazione di politiche basate sull’evidenza, migliorando la trasparenza e l’efficienza della pubblica amministrazione.

Come condurre un’analisi big data efficacie

Per condurre un’analisi dei Big Data efficace, è necessario seguire un processo ben definito che comprende diverse fasi cruciali, quali:

• Definizione degli obiettivi – Il primo passo fondamentale è chiarire gli obiettivi dell’analisi dei big data. Ciò comprende stabilire cosa si vuole ottenere, analizzando i dati, i.e. migliorare l’efficienza operativa, incrementare i ricavi, ottimizzare l’esperienza del cliente o raggiungere altri obiettivi specifici dell’azienda.
• Raccolta e integrazione dei dati – Una volta definiti gli obiettivi, si procede con la raccolta dei dati pertinenti da una varietà di fonti sia interne sia esterne all’organizzazione. Tali fonti possono includere: database aziendali, file di log, feed dai social media, dati provenienti da sensori IoT, e altro ancora. L’integrazione dei dati è il processo di estrazione dei dati dalle loro fonti originali, la trasformazione in un formato standardizzato (se necessario) e il caricamento dei dati nel repository destinato all’analisi. Inoltre, strumenti di integrazione dei dati come ETL (Extract, Transform, Load) o ELT (Extract, Load, Transform) possono essere utilizzati per automatizzare questo processo complesso.
• Pulizia e pre-elaborazione dei dati – I dati raccolti spesso sono grezzi e possono essere incompleti, incoerenti o contenere errori. Pertanto, prima di poter eseguire un’analisi significativa, è necessario pulire e pre-elaborare i dati. Ciò include l’identificazione e la gestione dei valori mancanti, la rimozione dei duplicati, la normalizzazione dei dati per renderli coerenti e la gestione delle inconsistenze. Le tecniche di pulizia dei dati – quali  la validazione dei dati, la deduplicazione, la correzione degli errori e l’elaborazione del linguaggio naturale (come la rimozione delle stop word o la tokenizzazione) – sono utilizzate per garantire che i dati siano accurati e pronti per l’analisi.
• Analisi esplorativa dei dati (EDA – Explorative Data Analysis) –  I dati, dopo essere statipuliti e pre-elaborati, sono pronti per EDA che implica l’uso di tecniche statistiche e di visualizzazione per esaminare i dati e ottenere una comprensione iniziale. L’obiettivo è identificare pattern, tendenze, correlazioni, outlier e altre informazioni rilevanti. Le tecniche comuni utilizzate nell’EDA includono l’analisi statistica descrittiva, l’uso di grafici e grafici per visualizzare i dati, oltre all’individuazione di relazioni tra variabili. Strumenti avanzati di visualizzazione dei dati – quali Tableau, QlikView, Power BI o Python, con librerie come Matplotlib e Seaborn  – possono essere utilizzati per esplorare visivamente i dati e ottenere insight rapidi.
• Analisi dei dati e modellazione – Dopo l’analisi esplorativa, si procede con l’analisi approfondita dei dati e la modellazione. Questa fase utilizza tecniche avanzate quali il data mining, il machine learning, l’analisi statistica avanzata e l’intelligenza artificiale per identificare pattern più complessi nei dati, fare previsioni e costruire modelli predittivi.
• Interpretazione dei risultati e decisioni strategiche – Infine, i risultati dell’analisi vengono interpretati e utilizzati per prendere decisioni strategiche. Ciò può includere l’ottimizzazione dei processi aziendali, lo sviluppo di nuovi prodotti o di servizi, la personalizzazione dell’esperienza del cliente, l’identificazione di opportunità di mercato e altro ancora. È doveroso evidenziare che l’analisi dei big data è un processo multidisciplinare che richiede competenze avanzate in data science, statistica, programmazione e gestione dei dati. Pertanto, le organizzazioni devono avvalersi di professionisti qualificati – quali data scientist e analisti – che possano trasformare i dati grezzi in informazioni preziose e azionabili.

Analisi big data e modello delle 5V

Si tratta di modello che le organizzazioni devono considerare quando pianificano di raccogliere, elaborare e analizzare i dati. In passato si parlava di “Modello delle 3V” , i.e. Volume, Velocita e Varietà – che era stato introdotto da Doug Laney per descrivere le caratteristiche fondamentali dei Big Data. Successivamente, il modello è stato ampliato con due ulteriori V, i.e. Valore e Veridicità. Di seguito una sintesi delle varie componenti:

• Volume – Si riferisce alla vasta quantità di dati generati e accumulati che è alimentata dalla proliferazione di dispositivi digitali e sensori. Il volume dei dati è in crescita esponenziale, con previsioni che indicano una quantità di dati nei prossimi anni molto superiore a quella generata negli ultimi decenni. Attualmente, la soglia di definizione dei big data è spesso considerata a partire da 50 Terabyte.
• Velocità – Indica la rapidità con cui i dati sono generati, raccolti e analizzati. È essenziale per le organizzazioni poter acquisire, elaborare e utilizzare i dati in tempo reale per ottenere vantaggi competitivi significativi. Di fatto, aumentare la velocità di analisi dei dati permette di trasformare informazioni in indicatori strategici immediati e utili per il business.
• Varietà – Si riferisce alla diversità dei tipi di dati disponibili che possono essere strutturati o non strutturati oltre che provenire da fonti eterogenee. Gestire questa varietà richiede strumenti flessibili capaci di interpretare in modo efficace dati con caratteristiche diverse.
• Veridicità – Indica l’affidabilità e la qualità dei dati raccolti. È cruciale garantire che i dati siano accurati e integri per evitare distorsioni nelle analisi e nelle decisioni basate sui dati. Ne consegue che la data governance è fondamentale per assicurare la veridicità dei dati attraverso metodologie di validazione e gestione dei dati.
• Valore – È la capacità di trasformare i dati grezzi in informazioni significative e utili per prendere decisioni strategiche. Ciò implica non solo l’analisi dei dati per identificare pattern e trend, ma anche l’estrazione di informazioni di valore che possono guidare azioni e strategie aziendali efficaci.

I concetti, sopra descritti, rappresentano un quadro completo per comprendere e gestire i Big Data, fornendo un fondamento cruciale per l’adozione di tecnologie avanzate di analisi e per l’ottimizzazione delle decisioni aziendali basate sui dati.

Tecniche di analisi big data

L’analisi dei dati impiega diverse tecniche, ciascuna con applicazioni specifiche e caratteristiche distintive. Le tecniche possono essere generalmente suddivise in cinque categorie principali:

Analisi descrittiva: L’analisi descrittiva costituisce il punto di partenza per molti progetti di analisi dei dati, concentrandosi sulla sintesi e sul riassunto dei dati storici per fornire una chiara comprensione di ciò che è accaduto. Le tecniche comuni includono l’aggregazione dei dati per ottenere una visione d’insieme, l’utilizzo di statistiche descrittive come media, mediana, moda e deviazione standard, oltre alla visualizzazione dei dati tramite grafici, dashboard e infografiche per comunicare intuitivamente i risultati.

Analisi diagnostica –  L’analisi diagnostica va oltre l’analisi descrittiva per esplorare le cause che hanno portato a determinati risultati. Tale tecnica cerca di identificare le relazioni tra le variabili per comprendere i fattori che hanno contribuito a specifici esiti. Le tecniche includono: l’analisi di correlazione per esplorare le relazioni tra variabili; l’analisi di regressione per modellare le dipendenze tra variabili indipendenti e dipendenti; l’esplorazione dei dati per scoprire pattern e anomalie significative.

Analisi predittiva – Si utilizzano i dati storici per costruire modelli che possono prevedere comportamenti futuri. Tale tecnica si basa su algoritmi di apprendimento automatico e modellazione statistica per identificare pattern e tendenze che possono essere utilizzati per fare previsioni. Ne sono un esempio la regressione per prevedere valori futuri, la classificazione per anticipare categorie o classi discrete e la previsione di serie temporali per prevedere trend basati su dati temporali storici.

Analisi prescrittiva – Si tratta di un livello più avanzato di analisi dei dati in grado di prevedere non solo potenziali risultati, ma anche di suggerire azioni ottimali atte a raggiungere gli obiettivi aziendali. L’analisi prescrittiva è basata su tecniche di ottimizzazione, simulazione e analisi delle decisioni atte a identificare il miglior corso d’azione in scenari complessi. Essa include l’ottimizzazione per individuare soluzioni ottimali in base alle indicazioni e gli obiettivi, oltre alla simulazione per valutare scenari alternativi e all’analisi delle decisioni per valutare opzioni, considerando rischi e incertezze.

Analisi avanzata – Esistono anche tecniche avanzate di analisi dei dati che si basano su algoritmi sofisticati di intelligenza artificiale e deep learning. Tali tecniche sono utilizzate per estrarre informazioni da dati non strutturati e complessi. Alcuni esempi includono: l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare dati testuali; la visione artificiale per analizzare immagini e video; l’analisi dei grafici per esaminare relazioni complesse tra entità in reti interconnesse.

Strumenti di analisi big data

Le organizzazioni, per sfruttare appieno il potenziale dei processi e delle tecniche di analisi dei dati, devono utilizzare una combinazione di strumenti e competenze adeguate. Esaminiamo alcuni strumenti chiave e il loro ruolo nell’analisi dei dati:

Microsoft Excel: -Microsoft Excel è stato – ed è ancora – uno strumento fondamentale per l’analisi dei dati dato che sfrutta le funzioni di calcolo e le capacità di visualizzazione dei dati per molte attività di analisi. Inoltre, costituisce uno strumento ideale per iniziare e per eseguire analisi di base su dati strutturati.

SQL (Structured Query Language) – Si tratta di un linguaggio standard per gestire e per interrogare database relazionali. Esso risulta essere particolarmente strategico per estrarre, manipolare e analizzare grandi quantità di dati strutturati in modo efficiente. SQL, grazie ad istruzioni come SELECT, JOIN e GROUP BY, offre un controllo preciso sui dati, consentendo analisi complesse e la creazione di report dettagliati.

Tableau e Microsoft Power BI – Si tratta di potenti strumenti di business intelligence che consentono di trasformare dati grezzi in dashboard interattive e report visivamente coinvolgenti. Sono strumenti essenziali per la visualizzazione dei dati e la generazione di insight rapidi e intuitivi.

Python e R – Si tratta di linguaggi di programmazione ampiamente utilizzati per l’analisi dei dati avanzata e il machine learning che – grazie a librerie quali NumPy, Pandas e Matplotlib in Python, o dplyr, ggplot2 e caret in R – sono in grado d: eseguire analisi statistiche sofisticate; sviluppare modelli di machine learning; creare visualizzazioni personalizzate.

Apache Hadoop – Una piattaforma che offre un framework per l’archiviazione e l’elaborazione distribuita di vasti set di dati su cluster di computer ed utilizza componenti come HDFS (Hadoop Distributed File System) per la gestione dei dati e MapReduce per l’elaborazione parallela.

Apache Spark – Un motore di elaborazione dei dati in memoria che spesso supera Hadoop in termini di prestazioni per determinati tipi di carichi di lavoro. Grazie alla sua capacità di elaborare i dati direttamente in memoria, Spark è particolarmente adatto per analisi in tempo reale e per operazioni complesse su grandi volumi di dati.

Le organizzazioni, integrando – a seconda delle proprie necessità – gli strumenti sopra descritti in un flusso di lavoro coeso sono in grado di creare pipeline di analisi dei dati potenti ed efficienti.

È doveroso ricordare che è cruciale sviluppare competenze adeguate, sia tecniche sia di business, per tradurre le esigenze aziendali in domande di analisi, oltre ad essere in grado di comunicare efficacemente i risultati ottenuti. Le organizzazioni, solo attraverso quest’approccio integrato saranno in grado di di ottenere insight significativi, prendere decisioni informate e ottenere un vantaggio competitivo nel mercato.

Conclusioni

Si ritiene che il futuro dell’analisi dei big data prometta ulteriori sviluppi, con una crescita esponenziale dei dati digitali generati. Ne consegue che le organizzazioni dovranno sempre più prepararsi a sfruttare appieno questo vasto potenziale, adottando tecnologie e strategie avanzate di analisi basate sull’AI per mantenere un vantaggio competitivo nel mercato globale in continua evoluzione.