Analisi dei Big Data

Big Data è un termine adoperato per descrivere una raccolta di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, definita in termini di volume, velocità, varietà e veridicità.

La rivoluzione Big Data e, in generale, il termine Big Data si riferisce proprio a cosa si può fare con tutta questa quantità di informazioni, ossia agli algoritmi capaci di trattare così tante variabili in poco tempo e con poche risorse computazionali.

Questa è la rivoluzione Big Data che Vectis può mettere in atto per le aziende.  Mettiamo a disposizione la nostra capacità di collegare fra loro le informazioni per fornire un approccio visuale ai dati, suggerendo pattern e modelli di interpretazione fino a ora inimmaginabili.

Descrizione input output big data

Ecco alcuni esempi di cosa sono capaci i Big Data.

In ambito marketing, l’uso dei Big Data è familiare nella costruzione dei cosiddetti metodi di raccomandazione, come quelli utilizzati da Netflix e Amazon per fare proposte di acquisto sulla base degli interessi di un cliente rispetto a quelli di milioni di altri.

Questo è solo uno dei tanti utilizzi che le aziende possono fare dei Big Data. Si può arrivare a scoprire tendenze e risultati impensabili finora, il tutto utilizzando gli algoritmi creati da Vectis.

Definire e implementare una strategia di Big Data Analytics aiuta le imprese a raccogliere i dati e a usarli per identificare nuove opportunità.

Nessun settore in cui esistono dei dati da analizzare, dalle automobili, alla medicina, dal commercio alla chimica farmaceutica, dalla finanza al gaming, è escluso dalla rivoluzione Big Data.

Questo percorso porta a mosse di business più intelligenti, operazioni più efficienti, profitti più alti e clienti più felici. Nel report Big Data in Big Companies, il direttore della ricerca Tom Davenport ha stabilito qual è il valore aggiunto del big data analytics:

  1. Riduzione dei costi: le tecnologie big data portano vantaggi significativi a livello di costo soprattutto se si parla di archiviare un’enorme mole di dati, in più aiutano a identificare modi più efficienti di fare business.
  2. Processi decisionali più veloci ed efficienti: grazie a programmi veloci e personalizzabili come Blueberry è possibile analizzare diverse fonti di dati e di trarne conclusioni immediate.
  3. Nuovi prodotti e servizi: la possibilità di conoscere i bisogni dei clienti e misurare il grado di soddisfazione porta a saper individuare cosa vogliono.

I casi di utilizzo della big data analysis, secondo quanto dichiarato a Forrester dalle aziende utenti, rientrano in tre gruppi:

  1. Efficienza e rischi operativi. Gran parte degli esempi di big data analytics realizzati o pianificati per esserlo a breve riguarda la riduzione del rischio nelle analisi finanziarie.
  2. Sicurezza e performance applicative. Predictive analytics e analisi dei big data sul funzionamento dell’It servono a prevenire problemi nell’erogazione dei servizi e a monitorare gli eventi per potervi rispondere in tempo reale.
  3. Conoscenza e servizio ai clienti.Soluzioni e applicazioni per la big data analysis sono utilizzati per progetti marketing e vendite, per lo sviluppo dei prodotti, ma anche per l’ottimizzazione della digital experience.

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