I big data sono cruciali per adottare le tecnologie analitiche di processo e gli strumenti di analytics big data, con cui le aziende (del settore farmaceutico, sanitarie, turismo, marketing digitale, eCommerce ecc.) possono raccogliere i dati sui clienti e trasformarli in actionable insights.
Gli insights permettono di concentrarsi sui clienti e sulle loro reali esigenze, per capire – per esempio – come gli utenti consumer stanno sfruttando un prodotto e come di conseguenza assumono decisioni in un approccio data driven.
I big data analytics, insieme alla data strategy, permettono di accelerare la trasformazione digitale in azienda, creando valore e fornendo consapevolezza ai decision maker, grazie all’analisi dei competitor, allo studio delle tendenze di mercato e alle previsione dei profitti.
Cosa sono i big data analytics
I big data analytics rappresentano il processo di cui si avvale la raccolta e l’analisi dei grandi volumi di dati, per eseguire modelli predittivi, per estrarre pattern sconosciuti, correlazioni nascoste e tendenze di mercato, ottenendo preziosi insights mirati anche sulle preferenze dei clienti.
Gli insights abilitano infatti un approccio data driven che permette di analizzare i big data raccolti e offrire risposte tempestive rispetto alle soluzioni di business intelligence, più lente e meno efficienti.
Inoltre l’analytics big data aiuta a segmentare i clienti, scoprire come varia l’engagement dei clienti con i servizi, nell’era della servitizzazione dell’economia. L’analisi dei big data consente anche di ascoltare i clienti, riducendo il churn rate e favorendone la fidelizzazione.
Nei prossimi cinque anni, infatti, non saranno più solo gli early adopter di questi strumenti a trainare il settore del marketing digitale, ma tutti coloro che vogliono implementare il “precision marketing”, segmentando le offerte su misura dei clienti e offrendo esperienze iper-personalizzate. Infatti, l’obiettivo è di sfruttare gli insights di alta qualità grazie all’uso dei big data.
Infine, raccogliere gli insights consente alle aziende di identificare su quali clienti focalizzarsi, quanti di loro sono a caccia di offerte personalizzate, dunque calcolare le dimensioni del budget dedicato all’advertising digitale e altro.
L’attività di elaborazione dei dati permette alle società che la adottano di acquisire un indubbio vantaggio sul mercato, perché permette di snellire e semplificare l’attuazione di efficaci strategie commerciali, organizzative e gestionali.
Le cifre in gioco
Dal report dell’Osservatorio Big Data analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano, emerge che in Italia il mercato dei big data analytics cresce da anni. Ma nel 2021 soltanto il 27% delle aziende ricade sotto l’etichetta di “data science driven”.
Il mercato dei big data analytics è passato da 1,393 miliardi di euro nel 2018 oltre la soglia dei 2 miliardi di euro (+13% rispetto all’anno precedente) nel 2021.
Il mercato dei big data analytics in sanità crescerà al ritmo del 9,2% all’anno, entro il 2028, passando dai 29,30 miliardi di dollari nel 2020 ai 59,10 miliardi di dollari entro sei anni. A spingere la crescita è il rapido aumento dei costi di cura e qualità, mentre la trasformazione digitale investe l’intero settore sanitario.
Entro il 2027, secondo Statista, il mercato dei big data analytics supererà la frontiera dei 100 miliardi di dollari.
I vantaggi competitivi
I big data analytics permettono di accelerare la digital transformation, migliorare la qualità dei dati per creare valore,
gestire i dati in conformità con le normative, disporre di tool per coinvolgere ogni ruolo professionale, promuovere la data science collaborativa nell’azienda, innovare il data management nella digital transformation, superare i tradizionali report, guidare le decisioni data-driven e infine rilasciare analytics con dati accessibili a ogni livello aziendale.
Cinque tipi di analytics big data
Usano la big data analytics le “aziende 4.0”, il settore healthcare, ma anche il mercato del turismo e il marketing digitale.
Esistono cinque tipi di analytics big data:
- prescriptive analytics;
- diagnostic analytics;
- analisi descrittiva;
- analisi predittiva;
- cyber applicata alla sicurezza informatica.
Video: Carlo Vercellis, responsabile scientifico Osservatorio Big Data Analytics e Business Intelligence
Prescriptive analytics
Per analizzare i big data non esiste un unico approccio, ma più processi, a partire dalla prescriptive analytics.
La prescriptive analytics è il più evoluto campo dell’analisi quantitativa dei big data, pronto a rispondere alla domanda su cosa accadrà e perché avverrà, “prescrivendo” agli utenti una gamma di azioni con cui indirizzare le attività e orientarle a trovare una soluzione efficace.
L’analisi prescrittiva è una forma tanto astratta, quanto avanzata del data analytics, che consente agli utenti di ipotizzare scenari, estrapolando risultati basati su set di variabili.
Questa forma di analisi dei big data infatti aiuta le aziende a mettere sul mercato i prodotti giusti nelle tempistiche puntuali, migliorando l’esperienza complessiva del cliente.
La prescriptive analytics afferma, dunque, cosa sia probabile che avvenga e si concentra sulla previsione del futuro; risponde alla domanda: cosa accadrà, sulla base dei dati e delle stime in merito alla probabilità di una previsione futura.
Le istituzioni finanziarie, per esempio, impiegano l’analisi predittiva per creare il punteggio di credito e dunque definire la probabilità che i clienti siano puntuali nei pagamenti futuri.
Essendo una combinazione di analisi descrittiva e analisi predittiva che risponde alla domanda: “quale reazione dovremmo avere a eventuali eventi futuri?”, il cuore dell’analisi prescrittiva è la consulenza. Quantifica l’effetto delle decisioni future per raccomandare l’impatto del processo decisionale, prima di adottare le soluzioni definitivamente.
Il machine learning nella prescriptive analytics
La prescriptive analytics è il processo che combina l’analisi descrittiva, che offre insights su “cosa è accaduto” con l’analisi predittiva, da cui scaturiscono gli insight su “cosa potrebbe succedere”. In questo modo permette di anticipare ciò che avverrà, mettendo in luce quando e perché.
Il machine learning gioca un ruolo di primo piano. L’obiettivo è aggiungere nuovi dati di continuo, per analizzarli e capirli senza necessità di intervento umano. Bisogna migliorare al contempo l’accuratezza delle previsioni e mostrare nuove strade per cogliere opportunità future o per alleviare i rischi.
Diagnostic analytics
L’analisi diagnostica risponde alla domanda: “perché è avvenuto?”. Viene dopo l’analisi descrittiva (“che cosa è accaduto?”).
La diagnostic analytics effettua analisi diagnostiche per studiare e capire l’origine di determinati eventi e la causa scatenante di certi comportamenti, attraverso tecniche come data discovery e correlazioni.
Descriptive analytics
L’analisi descrittiva costituisce lo stadio preliminare della data analysis. Risponde al quesito: “che cosa è successo?”. L’analisi descrittiva precede l’analisi diagnostica, a sua volta seguita dall’analisi predittiva e dall’analisi prescrittiva.
L’analisi descrittiva sfrutta, dunque, modelli basati su dati storici per individuare come un specifico evento risponde a una serie di variabili.
Predictive analytics
L’analisi predittiva risponde all’interrogativo: “che cosa potrebbe succedere nel futuro?”.
L’analisi dei dati in azienda è dunque passata da query su tabelle relazionali a sistemi di business intelligence (BI). Ma si snoda lungo un percorso evolutivo naturale per cui gli attuali tool di predictive analytics costituiscono la fisiologica estensione della BI.
I modelli di predictive analytics si fondano infatti su dati storici per individuare le probabilità che un certo evento si materializzi nel futuro.
Cyber analytics
La cyber analytics è una branca della cybersecurity e rappresenta un nuovo modo di occuparsi di cybersecurity.
Gli strumenti di big data analytics, infatti, contribuiscono a potenziare le cybersecurity e a ridurre le vulnerabilità. Occorre mitigare i rischi e perfezionare gli aspetti relativi a proteggere dalle cyber minacce. La cyber analytics aiuta a:
- determinare pattern di attività sospette come il phishing;
- cogliere opportunità di data cleaning;
- accedere a dati di business via data warehouse;
- potenziare le misure di cyber security;
- pianificare strategie di cyber-difesa contro le cyber minacce che incombono.
Le tecniche di cyber analytics sfruttano tool ad hoc per controllare i dati raccolti da una pluralità di fonti, per aggregarli, analizzarli e determinarne le correlazioni. I dati che provengono da molteplici fonti si distinguono per formati differenti, quali:
- log applicativi;
- geolocalizzazione;
- dispositivi Internet of Things (IoT);
- traffico di rete.
Ma le fonti di dati comprendono anche transazioni di fascia business, sensori, social media analytics, documenti di testo, email, video, dati di borsa eccetera.
Quando si processano moli enormi di informazioni sensibili, infine, si corrono rischi di cybersecurity. È possibile trascurare problemi di accesso, cancellazioni o utilizzo improprio non intenzionale e deliberato. Ma non bisogna dimenticare problemi che si riferiscono all’incoerenza dei dati e alla disorganizzazione.
