Con l’esplosione di informazioni, oggi le aziende si appoggiano a una grande quantità di dati che potrebbero aiutarle a ottenere informazioni preziose sulle loro operazioni, sui clienti e sui concorrenti. Tuttavia, la stragrande maggioranza di questi dati non è strutturata e non è facilmente accessibile, il che può rendere difficile estrarre informazioni significative. È qui che entra in gioco l’analisi dei big data.
L’analisi dei dati è un processo di pulizia, trasformazione e modellazione di dati complessi per scoprire modelli nascosti, correlazioni e altre informazioni. Lo scopo è estrarre informazioni utili dai dati e prendere decisioni basate su di esse. Per far questo vengono utilizzati vari metodi, tra cui data mining, analisi del testo, business intelligence, combinazione di set di dati e visualizzazione dei dati.
L’analisi è lo strumento migliore per le aziende per capire cosa sta andando bene e cosa non sta andando bene per la loro attività. Sfruttando l’analisi dei big data, possono acquisire una comprensione più approfondita delle loro operazioni, dei clienti e dei concorrenti e utilizzare tale conoscenza per guidare la crescita, migliorare le esperienze dei clienti e ottenere un vantaggio competitivo.
Perché investire in Big Data Analytics?
Quindi, perché le aziende dovrebbero investire nell’analisi dei big data? Vediamo alcuni motivi chiave.
Migliorare l’esperienza dei clienti
Analizzando i dati dei clienti, le aziende possono acquisire una comprensione più approfondita delle loro esigenze, preferenze e comportamenti. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per creare esperienze dei clienti più personalizzate e pertinenti, portando a una maggiore soddisfazione e fedeltà dei clienti.
Prendere decisioni basate sui dati
Analizzando grandi quantità di dati, le aziende possono identificare tendenze, modelli e correlazioni che potrebbero non essere evidenti da set di dati più piccoli. Ciò può aiutare le aziende a prendere decisioni informate basate sui dati, piuttosto che sull’intuizione o sulle supposizioni.
Identificare nuove opportunità di business
Analizzando grandi quantità di dati, le aziende possono acquisire una migliore comprensione dei propri concorrenti e tendenze di mercato. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per identificare nuovi mercati, linee di prodotto o segmenti di clienti da perseguire.
Migliorare l’efficienza operativa
Analizzando i dati delle operazioni, le aziende possono identificare aree di miglioramento, come colli di bottiglia nel processo di produzione o inefficienze nella supply chain. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per apportare modifiche che possono migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi.
Migliorare l’offerta di prodotti e servizi
Analizzando i dati dei clienti, le aziende possono comprendere meglio le preoccupazioni e i desideri mutevoli dei consumatori e innovare i prodotti di conseguenza. Utilizzando queste informazioni, le aziende possono identificare aree di miglioramento nelle loro offerte, aumentando così la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.
Mantenere un vantaggio sulla concorrenza
Sfruttando l’analisi dei big data, le aziende possono ottenere un vantaggio competitivo essendo le prime a identificare nuove tendenze di mercato, linee di prodotto o segmenti di clientela. Poiché molti concorrenti stanno probabilmente già utilizzando questo potente strumento, questa tendenza diventerà presto una necessità piuttosto che un’opzione per le aziende per superare la concorrenza. Le aziende in grado di prendere decisioni basate sui dati hanno maggiori probabilità di successo rispetto a quelle che si affidano all’intuizione o alle congetture.
Opportunità di monetizzazione dei dati
Le aziende conoscono già il valore dei dati internamente, poiché i dati sono comunemente noti come oro digitale nel settore. Il passo successivo per le organizzazioni sarebbe quello di massimizzare i benefici economici dai dati raccolti con l’aiuto di fonti esterne, partner, fornitori e clienti. Le opportunità di ricavare valore dai dati sono abbondanti e devono essere sfruttate dalle aziende.
Come condurre l’analisi dei dati?
I passaggi chiave descritti di seguito sono essenziali quando si tratta di analisi dei dati.
- Definizione degli obiettivi: per ottenere i migliori risultati dai dati, occorre delineare alcuni obiettivi chiaramente definiti.
- Domande: porre le domande a cui si vorrebbe che i dati rispondessero. Ad esempio, la mia app raggiungerà il mio cliente ideale offrendola solo sulla piattaforma Android?
- Raccolta dati: raccogliere dati utili per rispondere alle domande. In questo esempio, i dati per la tua app mobile potrebbero essere raccolti da una varietà di fonti come Google Play Console, Apptrace e altro.
- Data Scrubbing: i dati grezzi possono essere raccolti in diversi formati, con molti valori spazzatura e confusione. I dati devono essere puliti e convertiti in modo che gli strumenti di analisi dei dati possano utilizzarli in modo efficiente.
- Trarre conclusioni e fare previsioni: utilizzare i dati per trarre conclusioni che possono essere riassunte in un report, in un elemento visivo o in entrambi per ottenere i risultati corretti.
È fondamentale che un esperto guidi le aziende attraverso i passaggi sopra descritti, implementando ciò che è rilevante per l’attività.
Principali settori che utilizzano l’analisi dei dati
Diamo un’occhiata ai principali settori che utilizzano l’analisi dei dati e sfruttano i dati per promuovere la loro crescita futura.
Nel settore bancario e finanziario, strumenti avanzati di big data sono utilizzati per gestire il rischio, prevenire frodi e migliorare il processo decisionale, ad esempio nel trading ad alta frequenza e nella conformità normativa.
Anche i media e l’intrattenimento sfruttano i dati per personalizzare l’esperienza utente, come avviene su piattaforme come Netflix e Spotify, che utilizzano i dati di consumo per offrire contenuti su misura.
In ambito sanitario, i dati raccolti da dispositivi indossabili e sistemi di monitoraggio remoto consentono ai medici di offrire cure più personalizzate e di migliorare l’assistenza ai pazienti, riducendo anche i tempi di attesa. L’istruzione, sempre più digitalizzata, impiega l’analisi per migliorare le strategie di insegnamento, monitorare il rendimento degli studenti e ottimizzare aspetti logistici come la pianificazione dei percorsi degli scuolabus. Nel settore manifatturiero, l’analisi predittiva aiuta le aziende a gestire la produzione in modo più efficiente, utilizzando una vasta gamma di dati, tra cui quelli provenienti dall’Internet of Things (IoT).
Anche il settore assicurativo si basa sempre più sui big data per ottimizzare le strategie di vendita, prevedere le esigenze dei clienti e sviluppare nuovi prodotti.
Nei trasporti, sia pubblici che privati, l’analisi dei dati aiuta a migliorare la gestione del traffico, la pianificazione dei percorsi e la logistica, offrendo un’esperienza utente più efficiente.
I governi utilizzano l’analisi per migliorare i servizi pubblici, dalla salute alla protezione ambientale, mentre il settore energetico sfrutta i big data per ottimizzare il consumo, la gestione della rete elettrica e l’efficienza delle fonti rinnovabili.
Infine, nel settore retail e all’ingrosso, i dati sono utilizzati per anticipare le esigenze dei clienti, personalizzare l’esperienza di acquisto, migliorare la gestione della supply chain e ottimizzare i prezzi, permettendo ai rivenditori di restare competitivi in un mercato sempre più complesso.
Conclusione
L’analisi dei dati fornisce la tecnologia e gli strumenti necessari per creare un mondo di big data con set di dati strutturati e non strutturati. Le aziende possono utilizzare questi strumenti per mettere a frutto tutti i dati per massimizzare l’efficienza e ridurre al minimo lo spreco di risorse e tempo migliorando le proprie capacità decisionali con approfondimenti basati sui dati. I settori sopra indicati sono quelli che hanno utilizzato l’analisi dei dati in ogni fase. Molti altri sono in coda e stanno adottando per diventare aziende basate sui dati per sfruttare risultati migliori e sostenibili.
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