Big Data: la new era

Si sente sempre più spesso parlare di Big Data, ma ancora più spesso ci si accorge che chi usa questa espressione non conosce davvero bene il suo significato. Per questo è lecito domandarsi cosa siano i Big Data, perché oggi questo termine è così ricorrente e, soprattutto, in ambito marketing e IT cosa rappresentano e come possono aiutare l’evoluzione in diversi settori.

Big Data: le caratteristiche

Volendo minimizzare possiamo dire che i big data sono una grande quantità di dati che oggi, piuttosto che nel passato, sono disponibili e ci permettono, se opportunamente lavorati ed organizzati, di avere tante informazioni al servizio del business. Tre le principali caratteristiche dei big data:

  • Varietà in termini di struttura, multi-struttura;
  • Velocità con la quale questi dati si produco (real time, lotti disponibili, flussi e processi) e la
  • Volatilità con la quale si trasformano. Questa conclusione è vera solo in minima parte.

Esistono, infatti,  settori dove i dati, per quanto ve ne siano davvero in ingenti quantità, non sono sempre disponibili a tutti e, soprattutto, non vengono sempre condivisi: è il caso della progettazione di Realtà virtuale, Intelligenza artificiale, Machine learning, Robotica, Cloud, Internet delle cose, mobile, app, etc.

Cyber Space: il luogo dei metadati

Tutta questa massa di dati rientra nel concetto di Cyber Space: un luogo dove trovare nuove informazioni che si arricchirà giorno per giorno soprattutto grazie alle implementazioni che le aziende, grandi e piccole, svilupperanno nell’ottica dell’internet delle cose. La massa di dati presenti nel cyber spazio rappresenta potenzialmente un vantaggio competitivo importante, perché si avrà la possibilità di sviluppare idee su basi nuove e svincolate dalla routine. Questa nuova realtà implica per le imprese di rivedere la propria regia informatica, immaginando architetture che permettano di interagire ad utilizzare i dati in un’ottica collaborativa.

Digital transformation: la nuova giovinezza delle PMI

Le più classiche industry stanno ritrovando una nuova giovinezza: si pensi all’agricoltura che, attraverso l’utilizzo di sensori, permette di facilitare il lavoro del farmer che ha a portata di mano lo stato di salute della propria attività. Oggi si chiama agricoltura di precisione. Si pensi alla segnaletica stradale di sicurezza in occasione di cantieri stradali ed autostradali: una software house tutta italiana (Diecipoints.com) con sede a Treviso, sta lavorando rendendoli intelligenti, ottimizzando i costi di gestione rendendoli efficienti. E questi sono solo pochissimi esempi. Sanità, Trasporti ed Energia stanno già trasformandosi in ottica di big data usage.

Big data: la sicurezza è la nuova sfida

Se è vero che siamo nel secolo in cui si è avviata la digital transformation e che le imprese si stanno trasformando all’insegna della digitalizzazione, è necessario rivedere e ripensare l’architettura dei processi di business rafforzandoli dal punto di vista della sicurezza. Una recente survey condotta da NetworkDigital360 evidenzia un forte timore relativamente alla paura di intaccare la sicurezza aziendale (elemento evidenziato dal 59% del campione intervistato) seguita a parimerito dalla scarsa fiducia rispetto alla garanzia di connettività per poter disporre effettivamente dei dati e, quindi, delle informazioni quando occorrono. La survey evidenzia anche una terza criticità: quella relativa alla continuità operativa.  Il tema della sicurezza sui big data, quindi, verte su due elementi fondamentali: disegnare architetture stabili e creare una cultura del dato dove la tecnologia deve essere non solo abilitante ma rassicurante.  Sul primo aspetto è necessario che i player tecnologici lavorino sulla centralità della salvaguardia del cyber space: oggi il mercato, seppure ancora nel momentum degli early adopter, deve arricchire i requisiti che non possono basarsi solo su velocità e connettività. Potendo individuare quattro caratteristiche direi che il sistema  debba essere Sicuro, Attendibile, Affidabile e Veloce. Sul secondo elemento gli imprenditori devono prendere coscienza che è il momento di adottare un nuovo paradigma. Il modo di fare business è cambiato perché è il consumatore che è cambiato: il processo di acquisto non è più lineare e sequenziale e, molto spesso, non esistono più gli intermediari. Solo alcuni numeri: nel triennio 2013-2016 le vendite su Amazon e ed i contenuti su youtube, in termini di ore, sono incrementati del 200%. Della stessa percentuale i messaggi scambiati su Whatsapp.

Big data: da dove cominciare

Essere connessi, però, non genera solo nuovi spazi, ma anche nuovi e importanti informazioni sulle nostre abitudini. Riuscire a leggere anche questi aspetti può aiutare le imprese a fornire un miglior servizio o realizzare un nuovo prodotto. È oramai giunto il momento di rompere gli schemi e le consuetudini, di rinnovare il modo di interpretare il mercato. Un grosso errore che spesso si compie, però, è quello di scegliere lo strumento ancor prima di aver disegnato la strategia. Ed è in questo ambito, nel disegno strategico di un mercato che si presidia o si vuorrebbe presidiare che alcuni big data possono aiutarci. E non sono i dati presenti nei sensori, nell’internet delle cose, nella realtà virtuale; sono molto più vicini a noi di quanto non sembri: sono i dati che noi, quotidianamente, forniamo a Google ogni qual volta effettuiamo una ricerca. Tutta questa mole di dati ci permette di individuare trend consolidati o nascenti, ci permette di costruire oggettivamente la domanda di mercato, ci consente oggettivamente di segmentare la domanda stessa, ci consente di disegnare pattern comportamentali effettivi.

Informazioni pronte all’uso

Se pensiamo che tutto questo oggi lo abbiamo praticamente a costo zero, capiamo che grazie ai big data che io qualifico come “prêt-à-porter” è possibile bypassare, per certi versi, le classiche ricerche di mercato ed avere dati freschi in tempo reale. L’ambito di utilizzo dei big data “prêt-à-porter” è molto vasto: ci permette di scegliere in maniera ottimale il presidio del territorio, ci permette di migliorare politiche di canvass incorciando queste informazioni con i dati di vendita, ci permette di identificare, se ripassiamo un po’ di statistica, le correlazioni esistenti all’interno della domanda di mercato. Dei big data prêt-à-porter non è da sottovalutare la tipologia di dato definito “testo”: ebbene sì, la stragrande maggioranza dei big data disponibili è composta da testo. Questa fonte rappresenta una grande opportunità se inquadrata all’interno della text mining analysis: analisi molto potente che permette di individuare le tendenze di fondo. Va da sé il vantaggio competitivo che ne deriverebbe. Unendo numeri e testo, con i big data prêt-à-porter è possibile realizzare analisi più specifiche come la Social Networking Analysis e le Community Detection.

Dal mio punto di vista tre possono essere momenti per iniziare il percorso verso la digital transformation che vede l’individuazione, l’organizzazione e l’utilizzo operativo dei big data:

  • Analizzare: testare la propria capacità di interagire con piattaforme digitali disponibili che forniscono dati pret à porter senza i quali non è possibile capire se si è pronti
  • Sperimentare: non seguire sentieri battuti ma provare e trovare un proprio stile di lavoro con i dati prêt-à-porter
  • Comprendere: non accontentarsi di un utilizzo di primo livello, ma ridisegnare sulla propria struttura; magari attraverso lab con partner specializzati che contribuiscano a formare una nuova cultura valorizzando lo status quo

La digital transformation, che vede nei big data l’ultimo elemento, deve necessariamente passare attraverso un piano strutturato, che non è automatico e necessita di tempo. In quest’ottica un progetto è realmente terminato non quando il sistema funziona, ma quando gli attori coinvolti modificano il proprio comportamento migliorando le prassi quotidiane.

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