Big Data Analysis: cos’è e a cosa serve

“In a world of more data, the companies with more data-literate people are the ones that are going to win.” — Miro Kazakoff

Nel 2024 praticamente tutti utilizziamo smartphone o un computer e attraverso questi dispositivi compiamo una serie di azioni, come navigare su internet, utilizzare app di social media, fare acquisti online e altro ancora. Tutte queste azioni generano dati preziosi che contengono molte informazioni. Ma esattamente che cosa sono e a che cosa servono i big data? E come vengono sfruttati dalle aziende?

Cosa sono i Big Data e cos’è l’analisi dei Big Data? 

Tutti i giorni vengono generati una grande quantità di dati. Ogni volta che viene aperta una email, quando si usano le app sul telefono, quando si viene taggati sui social media, quando si fa un acquisto online o si interagisce con un assistente virtuale.

Tutte queste azioni sono dei dati che arrivano in forme diverse e da molteplici fonti. Tutti questi dati messi insieme costituiscono i big data.

I big data sono utili ad una vasta gamma di settori e professioni. Il loro valore dipende dalla tipologia di settore o di azienda che li utilizza.
Le aziende, ad esempio, utilizzano i big data per comprendere meglio i comportamenti dei clienti, identificare dei trend di mercato e prendere decisioni strategiche basate sui dati.

L’origine del concetto di big data risale ai primi anni 2000, quando l’analista Doug Laney ha introdotto l’argomento attraverso la definizione delle tre “V”:

Volume. Le organizzazioni raccolgono dati da una varietà di fonti, tra cui transazioni, dispositivi intelligenti (IoT),  video, immagini, social media e altro.

Velocità. Con la crescita dell’Internet Of Things (IoT), i dati affluiscono nelle aziende a una velocità senza precedenti e devono essere gestiti in modo tempestivo. Sensori e contatori intelligenti gestiscono questi flussi di dati in tempo quasi reale.

Varietà. I dati arrivano in tutti i tipi di formati, dai dati numerici strutturati nelle basi di dati tradizionali a documenti di testo non strutturati, email, audio, transazioni finanziarie etc.

Ed è così che molte organizzazioni hanno riconosciuto i vantaggi nel raccogliere più dati possibile.
Ma non è sufficiente solo raccoglierli; i dati vanno anche analizzati ed interpretati.

L’analisi dei big data racchiude tutto il processo di raccolta dei dati in forma grezza fino alla loro interpretazione e utilizzo come base per le decisioni strategiche aziendali. Questo processo di raccolta, impiega tecniche di analisi statistica, come il clustering e la regressione che servono per estrarre informazioni utili dai dati raccolti.

Perché è importante l’analisi dei big data?

L’importanza dei big data non gira solamente intorno alla quantità di dati che si hanno. Il loro valore giace nella loro modalità di utilizzo.
I dati infatti vanno usati correttamente.

Ogni scelta aziendale va fatta sulla base di dati concreti. Chi non basa le proprie scelte su dei dati non ha una visione del mercato completa e rischia di compiere degli errori di valutazione nella sua strategia aziendale.
Grazie all’analisi dei big data, le aziende possono:

-Comprendere il pubblico di riferimento: L’analisi dei dati può aiutare a rispondere a domande come: “Quali caratteristiche demografiche definiscono il  pubblico di riferimento?” o “Da cosa è motivato il pubblico?”. Senza dei dati da consultare, queste diventano solo supposizioni.

–Miglior Comprensione del Mercato: Analizzando grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, le aziende possono ottenere una comprensione più approfondita del mercato, dei concorrenti e delle tendenze del settore.

–Personalizzazione dei servizi e dei prodotti: Con una maggiore comprensione dei comportamenti dei clienti attraverso l’analisi dei Big Data, le aziende possono offrire esperienze più personalizzate e mirate, aumentando l’engagement e la fedeltà dei clienti.

-Prendere decisioni sulla base dei dati: Non è necessario pensare troppo su una decisione da prendere quando sono i dati ad indicare chiaramente la risposta. 
-Adeguare i budget: Allo stesso modo, l’analisi dei dati può evidenziare le aree dell’azienda che stanno andando bene e che meritano ulteriori investimenti, così come le aree che non stanno generando abbastanza entrate e dovrebbero andare sistemate. 
-Identificare e risolvere problemi: Qualora ci fosse un problema, grazie ai dati si possono individuare le motivazioni e proporre idee per la risoluzione dei problemi.

Come si fa l’analisi dei dati?

Gli strumenti utilizzati per analizzare i dati, devono affrontare diverse fasi affinché siano dati leggibili e soprattutto coerenti con gli obiettivi da raggiungere. Vediamo ora le diverse fasi:

-Data Decision:

Come per ogni progetto, il primo passo è determinare quale problema si sta cercando di risolvere attraverso l’analisi dei dati.
Ponendosi delle domande mirate alla problematica, si possono determinare sia i KPI sia quale tipo di analisi dei dati va condotta.
Bisogna dedicare una giusta quantità di tempo sulle domande giuste da porsi —altrimenti l’analisi non fornirà le intuizioni azionabili che desideri.

-Data Collection:

Successivamente, raccogliamo i dati necessari da fonti sia interne che esterne.
I dati interni provengono dall’interno dell’azienda o dell’attività (ad esempio software CRM, report interni e archivi). I dashboard aziendali, oppure i report di altri strumenti interni come ad esempio i CRM, forniscono i dati interni.
I dati esterni provengono dall’esterno dell’azienda o dell’attività (ad esempio sondaggi, questionari, dati pubblici). Questi dati aiutano a comprendere la tipologia di clientela.

-Pulizia dei dati

Se non sono filtrati correttamente, i dati possono essere molto fuorvianti. Quindi, prima di essere analizzarli, bisogna assicurarsi sempre di rivedere i dati raccolti.
A seconda del tipo di dati che si possiedono, la pulizia (o il filtraggio) sarà di tipologia diversa. Per pulire i dati in modo rapido ed efficace, si possono utilizzare i suggerimenti dei software; tuttavia un’ultima revisione fatta da un umano è sempre importante.

-Estrazione dei dati

Ora che sono stati puliti i dati, si possono individuare facilmente le relazioni e tendenze e quindi la loro estrapolazione.

-Interpretazione dei dati

Dopo aver analizzato i dati, si torna alla domanda originale che è stata posta all’inizio di tutta l’analisi dei dati e da qui si possono trarre le conclusioni grazie ai risultati che sono stati estrapolati.

–Visualizzazione dei dati

Ultimo ma non per importanza, la visualizzazione dei dati sotto forma di grafici, mappe, report, diagrammi e dashboard può aiutare a far comprendere meglio i risultati a chi li legge. 

Le 4 tipologie di analisi:

Le tecniche di analisi dei dati prima di tutto si suddividono in due macro aree:

–analisi quantitativa: con questo approccio, i dati sono rappresentati attraverso numeri che illustrano l’entità di un fenomeno specifico, offrendo una visione quantificabile e misurabile degli aspetti analizzati. Si concentra di più sulla quantità di dati. Un esempio di analisi quantitativa può essere, ad esempio, un questionario sottoposto ad un vasto pubblico.

–analisi qualitativa: Questo metodo si concentra maggiormente sulle ragioni e sui modi in cui un fenomeno si manifesta, esplorando le dinamiche sottostanti e i contesti attraverso descrizioni dettagliate, al fine di comprendere più profondamente la sua natura. Un esempio di analisi qualitativa possono essere delle domande aperte, ben mirate e sottoposte ad una tipologia specifica di pubblico. 

Vediamo ora le quattro tipologie di analisi dei dati:

–Analisi Descrittiva: Questo tipo di analisi si concentra sul descrivere o riassumere un set di dati esistente per capire che cosa è successo in passato. L’analisi descrittiva utilizza dati storici per identificare pattern e tendenze del passato e vedere come potrebbero influenzare i risultati del futuro.
Esempi comuni includono i rapporti di vendita oppure delle raccolte dati sui comportamenti specifici degli utenti.

–Analisi Diagnostica: Questa analisi va oltre l’analisi descrittiva, cerca di capire le cause alla base di determinati eventi o comportamenti. Utilizza tecniche come il drill-down, una tecnica che permette di scendere ad un livello più specifico di informazione; partendo dai dati più generici si scende fino ad ottenere un dato più dettagliato. A questa si aggiungono l’analisi delle correlazioni e la ricerca delle cause per identificare i fattori che hanno contribuito ad un risultato specifico.
L’analisi diagnostica è spesso utilizzata per identificare i punti di forza e di debolezza nei processi aziendali o per capire le ragioni dietro i cambiamenti nelle tendenze di vendita.

-Analisi Predittiva: L’analisi predittiva sfrutta i dati storici per fare previsioni sul futuro. Utilizzando modelli statistici, machine learning e data mining, gli analisti cercano di prevedere tendenze, risultati e comportamenti futuri. 

Questo tipo di analisi è particolarmente utile per la pianificazione strategica, come per esempio prevedere la domanda di un prodotto, identificare potenziali rischi di mercato o anticipare cambiamenti nel comportamento dei consumatori. E’ comunque importante ricordare che nessun algoritmo statistico può prevedere il futuro con precisione al 100%.

–Analisi Prescrittiva: Questa è la forma più recente di analisi dei big data, che non solo prevede cosa potrebbe accadere in futuro ma consiglia azioni specifiche per influenzare quegli esiti. 

Combinando insights dall’analisi predittiva con degli algoritmi di ottimizzazione, l’analisi prescrittiva può aiutare a prendere decisioni informate su come allocare risorse, gestire rischi e sfruttare le opportunità emergenti. È spesso utilizzata in ambiti come la gestione della supply chain, oppure nella pianificazione finanziaria.

Riflessioni sull’Impatto dell’Analisi dei Big Data

Mentre i vantaggi dell’analisi dei Big Data sono indubbiamente significativi, è importante fare una riflessione sull’importanza di una corretta implementazione e adozione di questa pratica. Per ottenere veramente i benefici dei Big Data, le aziende devono investire non solo in tecnologia ed infrastrutture adeguate, ma anche nelle competenze e nei processi necessari per utilizzare i dati in modo efficace. E’ importante avere una grande quantità di dati, ma è anche necessario che questi dati vengano letti, filtrati, puliti ed interpretati correttamente. Per fare questo, sono necessari delle strumentazioni all’avanguardia. 

In conclusione, l’analisi dei Big Data rappresenta un’opportunità straordinaria per le aziende di ottenere vantaggi competitivi e guidare l’innovazione. Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale dei Big Data, è essenziale adottare un approccio strategico e responsabile, investendo nelle risorse umane e nei processi necessari per tradurre i dati in insight significativi ed azioni concrete.