Big Data Analytics: cos'è, perché è importante e come implementarlo nel business

Riuscire nell'era digitale di oggi è difficile. I leader aziendali devono essere estremamente consapevoli del loro mercato: del settore, delle esigenze dei loro clienti e delle interruzioni e dei vantaggi del mercato in continua evoluzione. L'unico modo per rimanere al passo con questi eventi è incorporare l'analisi dei big data .

Con la crescente adozione di tecnologie emergenti come l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e l'automazione intelligente, le aziende di tutti i settori hanno iniziato a sperimentare molteplici applicazioni di analisi dei big data.

In un sondaggio condotto da NewVantage Partners alla fine del 2021 , è emerso che il 91,7% dei dirigenti IT e aziendali ha affermato di aumentare i propri investimenti in big data e intelligenza artificiale, mentre il 92,1% di loro ha riferito di ottenere enormi risultati di business da queste tecnologie . Ora, per far parte di queste statistiche, è essenziale applicare le migliori tecniche di analisi dei big data.

In questo articolo, esamineremo le basi per iniziare con le tecnologie di analisi dei big data nella tua azienda. Tuttavia, prima di ciò, esamineremo anche cos'è l'analisi dei big data e perché è importante per la tua azienda.

Che cos'è l'analisi dei big data?

L'analisi dei big data è il processo di ricerca di modelli, tendenze e relazioni tra una grande quantità di dati grezzi, con l'intento di prendere decisioni aziendali basate sui dati. Con il costante afflusso di dati provenienti da più punti di contatto come dispositivi intelligenti, utilizzo del Web e interazioni con i clienti, ecc., gli ingegneri dei big data sono in grado di utilizzare le informazioni e convertirle in informazioni aziendali chiave.

Tipi di analisi dei big data

I big data possono essere suddivisi in tre categorie principali. I tre tipi sono fondamentali non solo per capire come funzionano i big data, ma anche per iniziare a incorporare la tecnologia nel business. Ecco questi tre tipi di analisi dei big data.

Dati strutturati: questi set di dati sono organizzati con dimensioni definite in base ai parametri impostati. Questi sono numeri tangibili che rendono facile per un'architettura ordinare e raccogliere dati.

Dati non strutturati: tutti i dati forniti con un modello o una struttura non familiare vengono classificati come set di dati non strutturati. È difficile elaborare e quindi analizzare questo tipo di dati poiché manca di specificità nella struttura e nella forma.

Dati semi-strutturati: questo tipo di dati è un mix di tipi di dati strutturati e non strutturati. È uno che non è stato classificato in alcun repository specifico ma è costituito da tag o informazioni importanti che differenziano gli elementi all'interno del set di dati.

Gli elementi chiave dei big data

La tecnologia ruota attorno a molteplici funzioni e componenti che vanno da:

Architettura dei big data: il data warehouse tradizionale viene incorporato nell'architettura dei big data per l'archiviazione dei dati strutturati. Inoltre, le aziende utilizzano data lake che archiviano più set di dati nei formati nativi e sono generalmente basati su tecnologie di analisi dei big data come database Hadoop, Spark e NoSQL.

Analisi dei big data: le architetture dei big data vengono solitamente utilizzate per applicazioni di analisi che possono variare dal reporting all'analisi avanzata come la ricerca di anomalie. L'apprendimento automatico, in particolare, ha beneficiato della presenza di big data per trovare modelli che dettano il grafico aziendale.

Integrazione dei big data: nei big data vengono adottate diverse tecniche di integrazione per preparare le informazioni per fasi di analisi come l'individuazione, la pulizia e la convalida dei dati. L'elemento è molto cruciale quando si tratta di definire il successo di un progetto di big data.

[ Leggi anche : Cos'è l'integrazione dei dati e perché è importante per la tua azienda? ]

Big data governance: è necessaria una governance dei dati efficiente per garantire che la raccolta dei dati sia coerente e conforme agli standard sui dati e alle normative sulla privacy. Per raggiungere questo obiettivo, le pratiche di gestione della qualità dei dati sono incorporate in ogni singola fase dell'integrazione dei big data.

Ora che abbiamo stabilito le basi di cosa sono i big data, diamo un'occhiata all'importanza dell'analisi dei big data per la tua azienda.

I vantaggi dell'analisi dei big data

L'importanza dell'analisi dei big data sta sia per le aziende affermate che per le startup. Per il primo, aiuta a dare un senso all'enorme quantità di set di dati, per il secondo, aiuta promuovendo l'agilità e la capacità di prendere decisioni rapide incentrate sui dati.

Capire i clienti

Le applicazioni di analisi dei big data aiutano a fornire alle aziende un quadro completo dei propri clienti. Cosa li spinge ad agire, che tipo di prodotti acquistano e quando, come interagiscono con le aziende e perché scelgono una determinata azienda/prodotto rispetto ad altri.

Attraverso il giusto insieme di tecniche di analisi dei big data, le aziende sono in grado di raccogliere dati da dati interni, social media, dati pubblici e log del browser, una combinazione che offre una visione approfondita delle aspettative dei clienti.

Trovare tendenze

L'identificazione e il monitoraggio di modelli e comportamenti è un altro insieme di vantaggi dell'analisi dei big data. Racconta alle aziende dove è diretta la loro crescita, qual è la domanda del loro prodotto e come sta cambiando nel tempo. La tecnologia rimuove "l'istinto" dalla previsione delle tendenze.

Gli strumenti per i big data sono progettati per raccogliere le tendenze dei social media e dei set di media tradizionali, nonché i modelli comportamentali dei clienti. A sua volta, informa le aziende su dove dovrebbero concentrare le loro energie a un livello proattivo sia in termini di pubblicità mirata che di fidelizzazione dei clienti.

Monitoraggio della concorrenza

Tradizionalmente, la comprensione delle mosse della concorrenza è stata limitata ad attività come leggere notizie economiche, fingere di essere un cliente per ottenere informazioni dettagliate sui processi, ecc. Oggi, tuttavia, ottieni tutte le informazioni di cui hai bisogno sulla concorrenza senza nemmeno lasciare la scrivania.

Google Trends può mostrare la popolarità di un marchio, i social media possono dire cosa pensano le persone del prodotto e i siti Web di valutazione e recensione possono mostrare dove il marchio è in ritardo. Tutto questo è reso disponibile attraverso semplici tecniche di analisi dei big data.

Operazioni migliori

La tecnologia dei big data è richiesta per ottimizzare i processi e le operazioni aziendali. Essendo incorporata in tutte le operazioni aziendali ad alto contenuto di dati come la linea di produzione, i sistemi di ordinazione dei clienti, ecc., la tecnologia viene utilizzata per definire l'efficienza, trovare anomalie ed evidenziare quando il processo deve essere migliorato.

Questi vantaggi dell'analisi dei big data vengono ampiamente utilizzati in settori come vendita al dettaglio , catena di approvvigionamento , telecomunicazioni , assistenza sanitaria e altri settori simili.

Modificare i modelli di business

Le applicazioni di analisi dei big data sono state utilizzate dalle aziende per aggiornare i loro prodotti attuali mentre inventavano nuovi prodotti e linee di business. Con una vasta serie di dati di mercato a loro disposizione, le aziende sono in grado di definire ciò che i loro clienti stanno cercando e quali aziende soddisfano le loro esigenze. Queste informazioni, a loro volta, vengono utilizzate per definire nuovi prodotti e modelli di business.

I vantaggi dell'analisi dei big data che abbiamo trattato sono solo le spiegazioni a livello superficiale di come le aziende utilizzano i big data. Esistono molti altri modi in cui la tecnologia viene utilizzata nell'avvio globale e nell'ecosistema aziendale consolidato. Tuttavia, per un'azienda nuova nel settore, è importante capire che questi vantaggi possono verificarsi solo quando hai correttamente integrato l'analisi dei big data nella tua azienda.

Come iniziare con l'analisi dei big data nella tua azienda?

Una parte importante per ottenere tutti i numerosi vantaggi che la tecnologia dei big data promette è sapere come iniziare a incorporarla nel tuo modello di business.

In Appinventiv, abbiamo assistito a questo processo ogni volta che un cliente viene da noi in cerca di aiuto per la creazione di un progetto di big data.

I progetti di big data nascono quando un dirigente aziendale si convince di perdere i vantaggi dei big data. Questa convinzione porta i team di CMO e CIO a lavorare insieme laddove specificano e prendono in considerazione gli insight che devono essere perseguiti e creano un'architettura di analisi intorno a loro. Successivamente, l'azienda avvia un piccolo progetto IT in cui il team CIO progetta un sistema complesso in cui acquisiscono i dati grezzi e li convertono in informazioni strutturate.

Ora, quando i professionisti dell'analisi iniziano a utilizzare i dati per i quali è stato creato il modello di big data in primo luogo, iniziano a notare problemi nel sistema e inizia il ciclo di iterazioni.

Abbiamo assistito a questa situazione che si è verificata più volte nel nostro viaggio nei servizi di analisi dei dati .

Ad esempio, quando abbiamo creato una piattaforma di analisi dei dati per un'azienda leader nel settore delle telecomunicazioni negli Stati Uniti, il nostro primo passo è stato archiviare e analizzare i propri dati sul cloud utilizzando tecnologie Apache come Spark e Hadoop. Per rendere accessibili le informazioni dettagliate sui dati, abbiamo implementato diverse soluzioni BI tramite dashboard interattivi. I risultati?

I nostri sforzi hanno portato all'elaborazione del 100% dei dati di consumo dei clienti e all'aumento dell'85% della qualità e dell'accessibilità dei dati.

Tornando a iniziare con l'analisi dei big data nel mondo degli affari, ciò che consigliamo ai nostri clienti è innanzitutto di iniziare molto in piccolo. Può essere piccolo quanto identificare i prodotti che i loro clienti stanno visualizzando e da cui escono dalla pagina, un'informazione che può essere utilizzata per inviare e-mail di follow-up o notifiche push.

In secondo luogo, suggeriamo di acquisire i dati in un modello unico invece di creare un processo per l'acquisizione e l'analisi dei dati. Se inizi con l'acquisizione dei dati specifici necessari per eseguire il test, troverai il volume di dati facile da gestire. In questa fase, includiamo un ingegnere di analisi. Possono evidenziare di quali dati hanno bisogno e quali dovrebbero essere ignorati per un particolare modello di big data.

Dopo aver padroneggiato queste due fasi, puoi passare alla fase di un'adozione molto più ampia dei big data nel mondo degli affari. Incorporare i big data attraverso questi piccoli passaggi mirati può essere il modo meno costoso e più veloce da percorrere. Darebbe alle aziende una chiarezza se un investimento importante nei big data si rivelerebbe vantaggioso o come si ripagherebbe a lungo termine. È indiscutibile il motivo per cui i big data sono importanti, ma qualcosa che sta avvantaggiando gli altri potrebbe non avvantaggiare te allo stesso modo. Eseguendo questi prototipi su piccola scala, sarai in grado di decidere se c'è bisogno di big data nella tua azienda.

In terzo luogo, è importante conoscere le sfide associate all'incorporazione dei big data. Sapere in anticipo quali sono, aiuterebbe a prendere decisioni calcolate sulla dimensione del progetto. Ecco alcune di queste sfide:

• Gestione dei dati: man mano che l'azienda cresce, cresce anche la dimensione dei dati che devono essere raccolti.
• Mantenimento della qualità dei dati: le aziende finiscono per passare molto tempo a ripulire i dati e a renderli pronti.
• Mantenere i dati al sicuro: i problemi di privacy sono una parte inevitabile dei big data, soprattutto a causa della grande quantità di dati aziendali che contengono. È qui che entrano in gioco severi controlli di conformità.

Sebbene ciò evidenzi l'approccio più sicuro dell'incorporazione dei big data nel business, sapere come funziona l'analisi dei big data è ugualmente importante. Ti darebbe un quadro su come iniziare. Esaminiamolo dopo mentre concludiamo l'articolo.

Come funziona l'analisi dei big data?

L'analisi dei big data è principalmente un processo in quattro fasi utilizzato dalle aziende per ottenere dati informati come risultato. Ecco quali sono queste fasi:

Raccolta dati: qui i dati (strutturati, non strutturati e semistrutturati) vengono raccolti da più origini e archiviati in data warehouse dove gli strumenti di BI possono analizzarli. Di solito, i dati non strutturati altamente diversificati vengono assegnati ai loro singoli metadati e vengono archiviati nei data lake.

Elaborazione dei dati: una volta raccolti e archiviati, i dati vengono elaborati per ottenere risultati sulle query. Per ottenere ciò, sono disponibili due opzioni di elaborazione: elaborazione in batch, in cui grandi set di dati vengono esaminati nel tempo e elaborazione in flusso in cui vengono elaborati piccoli batch di dati.

Pulizia dei dati: i dati, indipendentemente dalle dimensioni, richiedono la pulizia per migliorare la qualità dei dati e ottenere risultati migliori. In questa fase, i dati vengono formattati nello stesso contesto e tutti i dati duplicati irrilevanti vengono eliminati dal sistema.

Analisi dei dati: questa è la fase in cui i dati raccolti vengono convertiti in informazioni dettagliate. Alcuni dei metodi di analisi dei dati più popolari includono: data mining , analisi predittiva e deep learning.

Avvolgendo!

Quindi, ecco tutto ciò che devi sapere per iniziare con l'analisi dei big data. Sebbene l'approccio all'integrazione possa variare, il risultato finale dovrebbe essere lo stesso: i big data dovrebbero risolvere i problemi aziendali e non renderli complessi.

Se stai cercando di aggiungere la tecnologia dei big data nella tua azienda e stai cercando supporto per iniziare, contatta il nostro team di analisi dei dati . Ti assisteremo per identificare le aree in cui i big data possono essere più vantaggiosi e lavoreremo sulla loro incorporazione.