Data
Big Data Management: definizione, vantaggi e strategie
Per molti anni la priorità delle aziende è stata ottenere i dati, unico elemento concreto ed efficace per misurare il proprio business. Quindi la validità o meno delle scelte fatte e della direzione intrapresa dall’organizzazione, passaggio obbligato per capire come agire e quali strategie adottare per essere competitivi sul mercato e soddisfare le esigenze dei clienti.
L’evoluzione tecnologica ha rapidamente cambiato le carte in tavola, perché con l’arrivo del digitale e la possibilità di analizzare il singolo dato da più prospettive le informazioni sono moltiplicate e con loro le fonti da cui ottenerle. In tal modo, i dati sono diventati il principale asset aziendale. Una sorta di linfa vitale per l’impresa, che studiando i dati può intuire l’accelerazione da imprimere al business, affinare le vendite, capire quali servizi o nuove funzioni lanciare, migliorare il customer care, ottimizzare il comparto amministrativo e varare campagne marketing su misura per raggiungere determinati obiettivi.
In sostanza, grazie alla conoscenza e all’utilizzo dei dati, ogni azienda può trovare la strada per effettuare scelte strategiche con alta probabilità di successo e al contempo ridurre gli errori. Ecco perché, oggi che ogni azienda è costantemente raggiunta da una enorme mole di informazioni, è fondamentale per ogni impresa saper leggere i dati, aspetto che consente di governare i trend aziendali e stabilire i passi da intraprendere per rispettare i target e la redditività dell’impresa. La ricetta ideale, quindi, per ottenere successo.
Cos’è il Big Data Management
Per capire cos’è il Big Data Management e l’importanza che riveste all’interno di ogni organizzazione è doveroso fare un passo indietro e ragionare sul concetto di big data, divenuto centrale per qualsiasi azienda. Come anticipato sopra, la massiccia dose di informazioni che circolano senza sosta determina l’esigenza di trovare un modo efficace per navigare e identificare tali dati.
Per questo con il termine big data si strizza l’occhio all’informatica ma anche alla statistica, in quanto la raccolta dei dati è caratterizzata dall’enorme volume disponibile e dall’altrettanta ampia varietà al suo interno.
Una maremagnum troppo denso per riuscire a individuare le informazioni interessanti e a dargli un’ordine di importanza rispetto alle attività, agli obiettivi e al settore di competenza di un’impresa. Al netto delle differenti esigenze aziendali, tuttavia, i big data sono accomunati dai metodi analitici e strumenti specifici utili per estrarre informazioni di valore dalla montagna di dati disponibili (l’insieme di queste tecniche prende il nome di Data Mining).
Nello specifico, poi, oltre a identificare il dato, c’è la necessità di integrare tra loro i dati più rilevanti, mettere in relazione cioè dati eterogenei, siano essi strutturati o meno, per evidenziare correlazioni e trend con cui predire gli scenari futuri e agire di conseguenza.
A far intuire quanto i dati siano l’elemento centrale per definire le strategie aziendali c’è l’elenco delle nuove professioni nate con l’avvento del digitale e la moltiplicazione delle informazioni: Data Scientist, Business Intelligence Analytics, Data Analyst, Operations Analyst e Data Engineer sono solo alcuni dei nuovi ruoli il cui peso continua ad assumere sempre più importanza all’interno delle aziende.
Tornando al concetto iniziale, ora è più semplice capire cosa si intende per big data management, che indica l’organizzazione, l’amministrazione e la gestione di grandi volumi di dati al fine di assicurare un elevato livello di accessibilità e qualità per le applicazioni analitiche.
Se integrato in maniera corretta, è facile intuire come il big data management possa rivelarsi un elemento cruciale per agevolare le aziende ad acquisire valore, da spendere per aggredire il mercato con nuovi e mirati piani di business, propizi per incrementare i ricavi ma anche la reputazione del brand.
Quanto descritto può avvenire a patto di stabilire una strategia di big data management che, insieme agli obiettivi analitici, salvaguardi le informazioni con un trattamento dei dati conforme alle normative in atto, a partire dal GDPR, il regolamento generale sulla protezione dei dati applicato in tutti gli Stati dell’Unione Europea dal 25 maggio 2018.
A dimostrazione del peso assunto dalla materia in chiave aziendale è la crescita del 18% della spesa delle imprese italiane in Infrastrutture, Software e Servizi per la gestione e analisi dei dati registrata nel 2023. Secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano, il comparto che negli ultimi dodici mesi è stato caratterizzato dall’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa, ha raggiunto un valore di 2,85 miliardi di euro.
Vantaggi del Big Data Management
In un mondo, aziendale e non, guidato dai dati è evidente che una gestione efficace del big data management possa generare diversi benefici alle imprese, garantendo una serie di vantaggi di rilievo rispetto al mercato in cui operano e ai relativi competitor.
In primo luogo, un approccio corretto alla gestione dei big data è sinonimo di migliori capacità di analisi e di business intelligence, che permettono all’azienda di ottenere informazioni strategiche sulle proprie operazioni, sui comportamenti dei clienti e sulle tendenze del mercato. Ciò si traduce in un incremento delle prestazioni e nella possibilità di prendere decisioni più consapevoli, in virtù delle informazioni disponibili e dello storico dei dati.
Ma c’è di più, poiché disporre di dati preziosi genera una migliore efficacia operativa, con lo snellimento delle operazioni e l’individuazione delle inefficienze nella supply chain, che determinano un risparmio dei costi e maggiore rapidità nel rispondere alle trasformazione del mercato e alle esigenze dei clienti. A quest’ultimo punto, poi, si collega l’opportunità di personalizzare le offerte e ottimizzare l’esperienza del cliente, aspetti facilmente migliorabili quando si conoscono le sue preferenze, abitudini e punti deboli.
Altro aspetto predominante riguarda la scalabilità del sistema, in quanto metodi di gestione dei big data adeguati sono progettati per essere scalabili, permettendo alle organizzazioni di gestire volumi di dati crescenti senza problemi. Su tale base pongono radici altri vantaggi importanti, a partire dalla possibilità di guidare l’innovazione, perché la disponibilità di informazioni dettagliate consente di ideare e sviluppare nuovi prodotti e servizi su misura per le preferenze dei clienti.
Guardando all’interno, invece, un’abile gestione del big data management e le previsioni che ne derivano aiutano a ridurre i rischi d’impresa, senza dimenticare un ulteriore aspetto fondamentale che riguarda la sicurezza dei dati. Pratiche efficaci nella gestione dei dati agevolano le attività di cybersecurity, rendendo le infrastrutture IT più sicure in caso di attacchi dei cyber criminali, limitando le vulnerabilità che favoriscono potenziali violazioni dannose sia livello finanziario, sia per l’immagine dell’azienda.
Le sfide del big data management
La gestione dei big data presenta una serie di sfide legate alla complessità intrinseca di gestire grandi volumi di dati, diversi e in costante evoluzione. Vediamole più in dettaglio per approfondire ogni singolo aspetto:
La qualità dei dati
Dover trattare una quantità enorme di dati, provenienti da fonti differenti, implica il ricorso a processi utili per ripulire le informazioni da incoerenze, doppioni, ridondanze e anomalie. Un passaggio necessario per evitare errori nelle successive analisi, dalle quali dipendono le decisioni da prendere per il futuro del business, e per garantire omogeneità e coerenza all’insieme di dati estratti. In una parola, quindi, la sfida è assicurare la qualità dei dati, sulla cui base si costruisce il successo dell’azienda.
Volume, velocità e varietà dei dati
Una delle principali sfide del big data management riguarda il volume, la velocità e la varietà dei dati. Dai sensori ai feed dei social media e ai dati transazionali, le organizzazioni sono inondate di dati in arrivo da fonti differenti. Per questo la gestione e l’archiviazione del flusso informativo che raggiungono l’azienda in tempo reale e con formati diversi (dati strutturati e non strutturati) richiedono soluzioni scalabili e potenti capacità di elaborazione. Anche perché a complicare un’attività già difficile è la velocità con cui nascono nuove informazioni, scenario che obbliga le aziende a ricorrere a sistemi di elaborazione avanzati.
Sicurezza e privacy delle informazioni
Oltre alla qualità, è cruciale per ogni impresa assicurare la sicurezza e la privacy dei dati. Diversi ma ugualmente importanti sono in questo caso gli elementi da considerare, perché da una parte i data breach sono sempre più frequenti, dall’altra le normative come il GDPR obbligano le aziende a mantenere determinati approcci per proteggere i dati. Salvaguardare le proprie risorse dalle offensive dei criminali informatici e garantire la conformità alle normative in vigore sono, quindi, due facce della stessa medaglia di una delle sfide più rilevanti a livello aziendale.
Strumenti per la gestione dei dati
Gli strumenti per la gestione dei dati riguardano le tecniche per la raccolta delle informazioni, le soluzione per l’archiviazione dei dati e soprattutto i software per l’elaborazione dei dati, step decisivo per ottenere le informazioni chiave da cui trarre le decisioni utili per incrementare le performance e ottimizzare il successo aziendale.
Al di là del Database Management System (DBMS), il sistema con cui creare la struttura per gestire, organizzare e conservare grandi quantità di dati, l’aspetto preminente concerne la scelta del software per processare le informazioni. Tra i migliori strumenti in grado di elaborazione set di dati di grandi dimensioni figurano Apache Park, Talend, Xplenty, Lumify e Cloudera.
