Servizio di analisi dei Big Data: scoprire i segreti per il successo

I dati sono senza dubbio una delle risorse più importanti e preziose di un'organizzazione. Tutto ciò che fornisce informazioni utili si qualifica come dati. Il valore dei dati continua ad aumentare a causa del rapido sviluppo del mondo e dello sviluppo di nuove tecnologie. Riconoscendo l'impatto e l'importanza dei dati, molte organizzazioni hanno investito milioni di dollari per archiviarli e proteggerli da potenziali minacce. Oltre a ciò, l’improvviso aumento della domanda di dati in tutto il mondo ha dato origine a data center e strutture dati specializzate. Viene sollevato il tema del perché e del quanto i dati siano vitali per le organizzazioni e questo blog mira a rispondere.

• Attualmente ci sono circa 44 zettabyte di dati nel cosmo digitale e si prevede che questa quantità aumenterà rapidamente.
• Numerose ricerche e sondaggi hanno dimostrato che il 94% delle aziende ritiene che i dati e l’analisi saranno essenziali per le loro prestazioni e la trasformazione digitale della propria azienda.
• Le organizzazioni guidate dalle informazioni sui consumatori hanno una probabilità 23 volte maggiore di acquisire nuovi clienti e una probabilità 6 volte maggiore di mantenerli.
• I vantaggi derivanti dall'implementazione di un progetto Big Data sono numerosi, tra cui un migliore processo decisionale strategico (69%), un maggiore controllo dei processi operativi (54%) e una migliore conoscenza dei consumatori (52%).Noe#24kmk12345

I fatti e le cifre sopra riportati definiscono chiaramente l'essenza e il significato dei dati nel panorama digitale odierno. Cerchiamo ora di capire cosa significa esattamente l'analisi dei big data per coltivare la nostra conoscenza.

Comprendere l'analisi dei Big Data

L’impegnativo processo di analisi di grandi quantità di dati per trovare informazioni che potrebbero aiutare le aziende a prendere decisioni sagge sulle loro operazioni, come modelli nascosti, correlazioni, tendenze di mercato e preferenze dei clienti, è noto come analisi dei big data. Le organizzazioni possono analizzare set di dati e ottenere nuove informazioni utilizzando la tecnologia e i processi di analisi dei dati. Le domande di base relative alle prestazioni e alle operazioni aziendali vengono affrontate tramite query di business intelligence (BI). L'analisi avanzata, che include aspetti come modelli predittivi, algoritmi statistici e analisi ipotetiche alimentate da sistemi di analisi, è un sottoinsieme dell'analisi dei big data.

L'importanza del servizio di analisi dei Big Data

I servizi di analisi dei big data sono cruciali perché consentono alle aziende di utilizzare i propri dati per trovare aree di ottimizzazione e miglioramento. In tutti i settori aziendali, il miglioramento dell’efficienza si traduce in operazioni complessivamente più oculate, in maggiori profitti e in clienti soddisfatti. L’analisi dei big data aiuta le aziende a ridurre i costi e a creare beni e servizi di qualità superiore e incentrati sul cliente.

L’analisi dei dati aiuta a generare approfondimenti che migliorano il modo in cui opera la nostra società. L’analisi dei big data nel settore sanitario è essenziale per tracciare e analizzare le cartelle cliniche dei singoli pazienti, nonché per monitorare i risultati a livello globale. I big data hanno aiutato i ministeri della sanità di ogni paese a decidere come gestire le vaccinazioni durante la pandemia di COVID-19 e a elaborare strategie per prevenire epidemie pandemiche in futuro.

Vantaggi e benefici del servizio di Big Data Analytics

Aumenta l'efficienza e le prestazioni complessive

Vari strumenti del servizio di analisi dei big data possono aumentare notevolmente l’efficacia operativa. Le tecnologie Big Data si connettono con clienti o clienti e raccolgono i loro commenti approfonditi al fine di compilare quantità significative di dati utilizzabili sui clienti. I gusti del cliente, i modelli di acquisto e altre informazioni nascoste rilevanti possono quindi essere estratti da questi dati attraverso l'analisi e l'interpretazione, consentendo alle aziende di sviluppare beni e servizi personalizzati. Big Data Analytics può individuare ed esaminare le tendenze di mercato più recenti, offrendoti un vantaggio rispetto ai tuoi concorrenti. Questi servizi hanno la capacità di automatizzare procedure e processi ripetitivi, liberando tempo prezioso per i lavoratori umani nel processo.

Aumenta le entrate mantenendo i consumatori fedeli

La raccolta e l'analisi dei dati dei clienti su larga scala sono uno degli obiettivi principali dei servizi di analisi dei big data. Le impronte digitali dei clienti mostreranno molto sulle loro abitudini di acquisto, preferenze, richieste e molto altro ancora. Con l'aiuto di questi dati sui consumatori è possibile creare prodotti e servizi che soddisfano specificamente le esigenze di diverse categorie di clienti. Un’azienda attirerà un numero maggiore di clienti quanto più sarà personalizzata. La fedeltà del cliente è rafforzata dalla personalizzazione e da beni e servizi di alta qualità. I clienti torneranno da te più e più volte se fornisci prodotti di altissimo livello a tariffe giuste e competitive, oltre a offrire funzionalità o sconti personalizzati.

Consentire un migliore processo decisionale aziendale

L'analisi e le tecnologie dei Big Data sono altamente in grado di estrarre enormi database per dati approfonditi che possono essere trasformati in utili piani e strategie aziendali. Poiché l’innovazione dipende da queste realizzazioni, i servizi di analisi dei big data possono rivelarsi un punto di svolta per la tua azienda. La conoscenza acquisita può essere applicata all'adeguamento della strategia aziendale, alla creazione di nuovi beni e servizi (in grado di risolvere particolari problemi dei clienti), al miglioramento del servizio clienti, all'aumento dell'efficienza dei dipendenti e allo sviluppo di nuovi metodi di sensibilizzazione del marchio. Oltre a ciò, varie tendenze, modelli e approfondimenti raccolti dai dati possono fornire informazioni preziose che possono essere utilizzate per formulare strategie più personalizzate e incentrate sul business.

Maggiore attenzione all’ambiente locale

Ciò è particolarmente importante per le piccole imprese che servono i consumatori del quartiere. Anche se la tua azienda opera in un ambiente limitato, è fondamentale comprendere i tuoi rivali. Il mercato locale può essere scansionato e analizzato utilizzando tecniche di big data, che possono quindi fornire approfondimenti che consentono di vedere le tendenze regionali che coinvolgono venditori e clienti. Offrendo prodotti e servizi altamente personalizzati nel tuo mercato locale specializzato, puoi sfruttare queste informazioni per ottenere un vantaggio competitivo.

Operazioni aziendali semplificate

L’utilizzo dei servizi di analisi dei big data può migliorare tutti i tipi di attività aziendali. Aiuta nell'ottimizzazione delle procedure aziendali per produrre risparmi sui costi, aumentare la produttività e migliorare la felicità dei clienti. Sia l’amministrazione che le assunzioni delle risorse umane potrebbero migliorare. Le organizzazioni possono ridurre le perdite finanziarie ed evitare possibili rischi per le loro operazioni migliorando il rilevamento delle frodi, la gestione dei rischi e la pianificazione della sicurezza informatica. Il miglioramento dei processi fisici è uno degli usi più intriganti e fruttuosi dell'analisi dei big data. I big data e la scienza dei dati, ad esempio, possono essere utilizzati per creare programmi di manutenzione predittiva per ridurre i costi delle riparazioni e i tempi di inattività di sistemi e apparecchiature importanti.

Casi d'uso dell'analisi dei Big Data

Intercettazione di una frode

L’analisi dei big data può aiutare le aziende a identificare le frodi più rapidamente. Le aziende possono accumulare e analizzare enormi quantità di dati sulle transazioni e sulle attività dei clienti attraverso l'analisi dei big data al fine di individuare modelli o anomalie che possono indicare attività fraudolente. Per le aziende che desiderano utilizzare l'analisi dei big data per il rilevamento delle frodi è necessario un potente sistema di gestione dei dati in grado di raccogliere, archiviare e analizzare enormi volumi di dati. Per scoprire possibili situazioni di frode, devono anche esaminare i dati utilizzando tecniche di analisi avanzate come algoritmi di apprendimento automatico e modelli predittivi.

Ottimizzazione automatizzata della catena di fornitura

Un flusso efficace e senza interruzioni di beni e servizi è garantito da una catena di fornitura ben ottimizzata. Raccogliendo, valutando e intervenendo sulle statistiche di una vasta catena di approvvigionamento, l’analisi dei big data svolge un ruolo cruciale in questo processo. Analizzando i dati, le aziende possono individuare le aree di trasporto, gestione dell'inventario ed elaborazione degli ordini nella catena di fornitura che richiedono miglioramenti. L’analisi dei big data può aiutare le aziende a individuare le cause profonde dei ritardi di consegna e a suggerire percorsi alternativi per aumentare l’efficienza. L’analisi dei big data può anche aiutare le organizzazioni nella previsione della domanda e nell’ottimizzazione della catena di fornitura. Le aziende possono prevedere la domanda futura analizzando i dati precedenti sulle tendenze della domanda, sul comportamento dei consumatori e sulle condizioni di mercato.

Monitoraggio della sicurezza della rete

Uno degli aspetti più importanti del mantenimento della sicurezza della rete è la salvaguardia dei dati sensibili e la prevenzione degli attacchi informatici. Valutando grandi quantità di dati relativi alle attività di rete e individuando potenziali rischi per la sicurezza in tempo reale, l'analisi dei big data può aiutare le aziende a proteggere meglio le proprie reti. Le aziende possono individuare i problemi perché algoritmi all’avanguardia e approcci di apprendimento automatico possono raccogliere, analizzare e individuare le tendenze nei dati di registro, nel traffico di rete e nel comportamento degli utenti. Ciò consente alle aziende di evitare attacchi informatici prima che causino danni significativi. Le aziende possono proteggere la sicurezza delle loro risorse preziose e prevenire gli attacchi hacker sfruttando informazioni basate sui dati per migliorare il loro livello di sicurezza.

Diagnostica sanitaria e pianificazione del trattamento

La diagnostica e la pianificazione del trattamento nel settore sanitario sono state trasformate dall’analisi dei big data. Gli operatori sanitari possono creare piani di trattamento personalizzati e sistemi diagnostici automatizzati valutando i dati dei pazienti e migliorando i risultati dei pazienti. La salute del paziente in tempo reale può essere monitorata anche utilizzando la tecnologia indossabile. Le procedure sanitarie possono essere automatizzate e semplificate integrando tecnologie come sistemi di supporto alle decisioni cliniche, cartelle cliniche elettroniche e algoritmi di apprendimento automatico. L’analisi dei big data può anche aiutare gli operatori sanitari a migliorare la cura dei pazienti e a ridurre le spese legate a valutazioni o trattamenti inadeguati. Possono creare programmi di trattamento personalizzati che soddisfano le esigenze specifiche di ciascun paziente utilizzando l'analisi dei dati per trovare modelli e tendenze nei dati dei pazienti. Ciò può migliorare i risultati dei pazienti e ridurre la possibilità di costose riammissioni in ospedale.

Avvolgendo

Come possiamo concludere dal blog, i dati sono una delle risorse principali per qualsiasi organizzazione in tutto il mondo. Sono necessarie tecnologie e approcci moderni a causa dell’enorme quantità di dati, definita dalla loro velocità, diversità e complessità. L’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati sono diventati risorse essenziali per la gestione di questo ambiente basato sui dati. I vantaggi dell’estrazione dei dati sono sostanziali. Gli insight basati sui dati trasformano gli approcci strategici delle aziende migliorando la soddisfazione e la fedeltà dei clienti, nonché l'efficienza e le prestazioni. Inoltre, l'influenza dell'analisi dei dati sulle decisioni nel governo, nella sanità e in una varietà di altri settori va oltre i confini dell'organizzazione.

L’analisi dei Big Data mostra le sue capacità in una varietà di campi. Ha un impatto significativo su tutto, dall’individuazione rapida delle tendenze alle frodi alla semplificazione delle catene di approvvigionamento, al rafforzamento della sicurezza della rete e alla trasformazione dell’assistenza sanitaria. È possibile elaborare e utilizzare enormi set di dati per generare informazioni utili, che cambiano le regole del gioco e consentono alle aziende e ai settori di prendere decisioni migliori, operare in modo più efficiente e, in definitiva, avere successo. Big Data Analytics è una risorsa strategica per la società moderna, che introduce una nuova era di innovazione e risoluzione dei problemi basata sui dati. Non è solo uno strumento.

Per saperne di più: L'86% delle aziende si sta rivolgendo a società di analisi dei Big Data per migliorare l'esperienza del cliente

Domande frequenti

D1 Quali sono i 4 diversi tipi di analisi dei big data?

Risposta:

Analisi diagnostica

Uno dei tipi più sofisticati di analisi dei big data che puoi utilizzare per esaminare dati e contenuti è l'analisi diagnostica. Puoi rispondere alla domanda “Perché è successo?” con questo tipo di analisi utilizzando la conoscenza raccolta. Pertanto, puoi comprendere le cause di comportamenti ed eventi specifici relativi all'azienda per cui lavori, ai suoi clienti, al personale, ai beni e altro ancora studiando i dati.

Analisi descrittiva

Uno dei tipi di analisi più popolari utilizzati dalle aziende per monitorare le tendenze attuali e le prestazioni operative è l’analisi descrittiva. È una delle fasi iniziali dell'analisi dei dati grezzi, fornendo dichiarazioni su campioni e misurazioni attraverso operazioni matematiche di base. Gli altri tipi di analisi possono essere utilizzati per scoprire di più sulle cause delle tendenze che hai scoperto con l'analisi descrittiva.

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva utilizza numerose simulazioni e metodologie per trovare spunti per migliorare le procedure aziendali sulla base dei risultati dell'analisi descrittiva e predittiva. Fornisce raccomandazioni per la migliore mossa successiva dell'azienda sulla base di approfondimenti sui dati.

Analisi predittiva

Come suggerisce il nome, l’obiettivo di questo tipo di analisi dei dati è la creazione di previsioni sui potenziali risultati basate sull’analisi dei dati. Impiega una varietà di sofisticate tecniche e modelli predittivi, tra cui l'apprendimento automatico e la modellazione statistica, per ottenere i migliori risultati.

Q2 Quali sono gli esempi di big data?

Risposta: I big data derivano da una varietà di fonti, tra cui database di clienti, sistemi di elaborazione delle transazioni, documenti, e-mail, cartelle cliniche, registri dei flussi di clic su Internet, app mobili e social network.Include anche dati prodotti da macchine, come file di registro di rete e server, nonché dati provenienti da sensori su macchinari industriali, dispositivi Internet of Things e macchine di produzione. Gli ambienti dei Big Data includono spesso dati esterni su consumatori, mercati finanziari, condizioni meteorologiche e di traffico, informazioni geografiche, ricerca scientifica e altro oltre ai dati provenienti dai sistemi interni. Le applicazioni Big Data utilizzano spesso dati in streaming elaborati e raccolti continuamente, inclusi immagini, video e file audio.

Q3 Come vengono archiviati ed elaborati i big data?

Risposta: un data Lake viene spesso utilizzato per archiviare big data.Mentre i data lake possono gestire una varietà di tipi di dati e sono spesso basati su cluster Hadoop, servizi di archiviazione di oggetti nel cloud, database NoSQL o altre piattaforme di big data, i data warehouse sono spesso costruiti su database relazionali e contengono solo dati strutturati. Un data Lake centrale può essere accoppiato con altre piattaforme, come database relazionali o un data warehouse, in molti ambienti di big data, che mescolano molti sistemi in una progettazione distribuita. Per esigenze analitiche specifiche, i dati nei sistemi Big Data possono essere lasciati nello stato non elaborato e successivamente filtrati e strutturati. In altri casi, viene preelaborato utilizzando software per la preparazione e l'estrazione dei dati per renderlo pronto per le applicazioni eseguite su base regolare.