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Perché l'analisi dei big data è oro per le aziende

Perché l'analisi dei big data è oro per le aziende

pubblicato il: 31 marzo 2020

Cloud e analisi dei big data sono diventati buzzword spesso abusate quando si parla di business, ma quali sono gli effettivi vantaggi per le aziende? Bisogna prima di ogni altra cosa specificare che si tratta di un binomio non casuale.

Qual è il legame tra analisi dei big data e cloud?

Big data è sinonimo di enormi volumi di informazioni, quantità di dati che oggi poche imprese possono permettersi di raccogliere, conservare e soprattutto elaborare contando solo sulle proprie risorse informatiche. Questo rappresenta un limite per le organizzazioni meno strutturate e in particolar modo per le PMI, che invece potrebbero trarre enormi benefici dall'analisi dei dati, sia per guadagnare vantaggio competitivo migliorando la propria proposizione di vendita, sia per ottenere risparmi, ottimizzando i processi interni.

Il Cloud, in questo senso, si configura come qualcosa che va oltre il concetto di outsourcing dei sistemi informativi: è un'estensione delle capacità di storage, di calcolo e di distribuzione dei dati, un mezzo per accedere a risorse IT avanzate senza dover sostenere investimenti consistenti e, soprattutto, senza immobilizzare capitali nelle strutture di costo tradizionalmente legate alla gestione e alla manutenzione di un data center. Ma andiamo con ordine.

 

Cosa consente di fare oggi l'analisi dei Big Data

Prima di tutto approfondiamo il tema della data analysis e, più nello specifico, dei big data analytics. Grazie allo studio dei dati generati da processi, interazioni e transazioni, le imprese oggi hanno la concreta possibilità di comprendere a fondo il funzionamento dei meccanismi che regolano il settore e i rapporti all'interno delle filiere che costituiscono la catena del valore del proprio business.

I dati, opportunamente raccolti e incrociati, raccontano in che modo si evolvono le relazioni, permettono di identificare rapporti di causa-effetto tra una scelta e i risultati ottenuti, aiutando il management a prendere decisioni informate caso per caso e a ipotizzare nuovi modelli di business, in funzione delle reali opportunità offerte dal mercato.

Le sfide dell'analisi dei big data

I big data hanno un solo “problema”, o meglio tre, che sono poi le caratteristiche fondanti del concetto tecnologico stesso: volume, velocità e varietà.

Per poter estrarre valore dagli input, sfruttando gli insight ottenuti in modo compiuto e realmente utile ai fini degli obiettivi di business, servono innanzitutto grandi, grandissime quantità di informazioni, che vanno elaborate e distribuite rapidamente ad analisti e centri decisionali. Meglio ancora se quelle informazioni arrivano da fonti diverse e in formati differenti.

Ecco, in estrema sintesi, l'identikit dei Big data delineato dalle famose “tre V” (a cui, recentemente, si sono aggiunte anche veridicità e variabilità). Fino a poco tempo fa, le tre V costituivano la principale barriera all'ingresso per molte delle imprese che puntavano a sviluppare un approccio data-driven per la gestione strategica del business: per fare leva sui big data non bastava assumere professionalità con competenze specifiche, era imprescindibile creare e manutenere un'infrastruttura IT adeguata. Poi, è arrivato il Cloud.

 

Cloud e analisi dei big data

È infatti la logica as-a-service introdotta dal Cloud quella che ha permesso a molte aziende di superare questo limite.

Ne approfittiamo a questo punto per ricordare che un'impresa non deve necessariamente diventare una IT company per svolgere al meglio il proprio lavoro: il digitale e i data analytics rappresentano straordinarie opportunità di crescita, ma devono rimanere strumenti al servizio del business, non voci di costo che distraggono risorse umane e finanziarie dalle attività core.

L'analisi dei big data quando serve

In quest'ottica, il Cloud fa sì che le imprese possano mantenere una struttura snella pur potendo contare su servizi state-of-the-art attivabili esattamente nel momento in cui servono, e per finalità ben definite. Anche, per esempio, su progetti specifici e contestualizzati in un determinato arco temporale o ambito operativo. Tutto ciò, oltre a rappresentare un vantaggio sul fronte dei costi per aziende che hanno già familiarità con la disciplina, favorisce anche l'avvicinamento graduale ai big data analytics per le organizzazioni che si sono per troppo tempo sentite escluse da questa rivoluzione tecnologica.

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Tags: Big Data Analysis


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