Big data: cosa sono e a cosa servono per il business

Perché capire a cosa servono i big data è importante per il business

A cosa servono i big data, concretamente, per un’impresa che vuole crescere e prendere decisioni più consapevoli? È una domanda sempre più importante, perché ogni dato online può trasformarsi in un insight utile per capire meglio il mercato, l’azienda e le scelte da compiere.

Negli ultimi anni si è parlato tanto dei big data, anche se molte persone ancora non sanno esattamente cosa siano. Big data è un termine che indica un insieme molto ampio di dati, ma il concetto di big data diventa davvero utile solo quando questi dati vengono analizzati e trasformati in informazioni comprensibili per il business.

Diversi clienti che si son rivolti alla nostra agenzia di ricerche di mercato per avere consulenza e supporto in merito alla pianificazione delle proprie strategie aziendali, non avevano la minima idea del ruolo sempre più centrale dei dati online. Questi dati, infatti, sono al centro del nostro lavoro in quanto fondamentali nelle analisi di mercato e nelle analisi della concorrenza.

Ma qual è l’esatta definizione di big data? In che modo possono aiutare concretamente il business? Hanno dei pro e contro o il loro studio e analisi possono generare solo benefici alle aziende?

Se ti stai ponendo simili domande, vai avanti nella lettura di questo articolo!

Big data cosa sono e cosa si intende davvero

Quando si parla di big data, si intendono tutte quelle enormi quantità di dati che vengono raccolti in relazione alle azioni compiute dagli utenti sul web. In altre parole, se ti chiedi cosa sono i big data, devi intendere il fenomeno e pensare a una grande quantità di dati e a una grande quantità di informazioni generate ogni giorno dalle persone, dalle piattaforme digitali, dai database, dalle applicazioni e dai diversi mezzi di comunicazione di massa.

Non è difficile citare esempi a riguardo: i dati vengono generati in base a quello che le persone scrivono online, ad esempio sui social media e sui forum, a ciò che cercano nei motori di ricerca e a come si muovono tra i vari siti web del World Wide Web e di Internet. Quindi non si parla esclusivamente di parole ma anche di vere e proprie azioni. I big data dicono quanto tempo un utente trascorre su una pagina web, quante interazioni si sviluppano durante la navigazione, da quali pagine proviene, verso quali si sposta, ecc.

Questo grande volume di dati permette quindi di mettere a fuoco con grande precisione diversi aspetti, e la loro analisi ha l’obiettivo di filtrare, isolare e contestualizzare le informazioni che possono fornire un quadro dettagliato in merito a un determinato scopo.

Ad esempio, quando si effettuano ricerche di mercato, è necessario disporre di dati molto precisi su vari livelli per poter estrarre informazioni utili a fornire risultati che possano essere sfruttati. In questo processo, i big data possono essere dati provenienti da post sui social, ricerche online, recensioni, video, audio, immagini, email, file, fogli elettronici, database, transazioni e dati dei sensori.

Ovviamente la complessità nel ricercare i big data realmente interessanti e utili alla propria causa, trovarli, analizzarli e sfruttarli per un obiettivo è decisamente alta. Non si tratta di un lavoro alla portata di chiunque e per portare a termine ogni singolo processo sono necessarie competenze specifiche. Bisogna gestire diversi set di dati, riconoscere i dati grezzi e capire quali tipi di dati siano davvero utili per l’azienda.

Ti sarà utile sapere che non esiste una figura professionale unica che si occupi di tutte queste fasi, ma ce ne sono diverse, ognuna con competenze e skills ben precise. Esistono infatti il Data Engineer, il Data Scientist e il Data Analyst. Ognuno di questi mestieri ha le sue peculiarità e un ruolo ben preciso, legato alla scienza dei dati, all’analisi dei dati, alla tecnologia e alla capacità di trasformare un dato digitale in una lettura utile per il business.

Leggi anche: Qual è il vantaggio dei dati digitali? Ecco a chi servono i big data e perché

Ma vuoi sapere perché i big data sono importanti per un’azienda?

Avere accesso a questi dati al giorno d’oggi è fondamentale se miri a sviluppare un modello di business consapevole e fondato quanto più possibile su certezze piuttosto che su opinioni o intuizioni.

Dati strutturati e non strutturati: quali differenze ci sono

Tra le principali tipologie di big data troviamo dati strutturati e dati non strutturati. I dati strutturati sono quei tipi di dati organizzati secondo schemi precisi, come quelli presenti in una base di dati, in un database, in un foglio elettronico o in un gestionale. Sono più semplici da ordinare, interrogare e confrontare, perché seguono una struttura chiara.

I dati non strutturati, invece, sono più difficili da gestire perché non seguono uno schema rigido. Rientrano in questa categoria testi, file, immagini, video, audio, contenuti di posta elettronica, conversazioni sui social media, tag come metadato, linguaggio naturale, recensioni e contenuti pubblicati su internet. Questi dati non strutturati sono preziosi perché raccontano comportamenti, opinioni, bisogni e percezioni delle persone.

I big data possono provenire da molte fonti di dati diverse, non solo dal web: siti, social media, database, app, sensori, IoT, dati dei sensori, apparecchiatura connessa, 5G e sistemi aziendali. Proprio perché i dati possono essere strutturati e non strutturati, serve un metodo per analizzarli in modo efficace e per capire quali tipi di dati siano davvero utili rispetto agli obiettivi di business.

Le cinque V dei big data

Per spiegare quando i big data diventano davvero rilevanti, spesso si parte dalle tre V: volume, velocità e varietà. Oggi però si parla sempre più spesso delle cinque V dei big data, aggiungendo anche veridicità e valore.

Il volume riguarda la quantità di dati: in alcuni casi si parla di terabyte di dati, byte su byte generati da utenti, piattaforme, database, sensori, dati generati e sistemi digitali. La velocità indica quanto rapidamente questi data vengono creati, aggiornati e analizzati, soprattutto quando si lavora con dati in tempo reale. La varietà riguarda i diversi tipi di dati, dai dati tradizionali ai dati non strutturati.

La veridicità è fondamentale perché non tutti i dati hanno la stessa qualità o la stessa attendibilità. Un dato deve essere affidabile, aggiornato e contestualizzato. Il valore, infine, è ciò che rende i big data davvero utili: non basta raccogliere un volume di dati elevato, bisogna saperlo analizzare per ottenere insight capaci di supportare decisioni più affidabili.

Big data a cosa servono nello sviluppo aziendale

In concreto esistono diverse potenzialità di utilizzo dei big data per aziende di qualsiasi settore.

Attraverso lo studio e l’analisi dei dati è possibile comprendere gli scenari e le dinamiche di un determinato mercato, compresi quei segnali talvolta impercettibili che possono indicare un cambio delle tendenze all’interno di esso. Le finalità di marketing quindi sono senza dubbio le più considerate. Ma in realtà è possibile sfruttare i dati anche per fare una sorta di “spionaggio” rispetto alle strategie e alle azioni dei competitor.

In questo modo puoi comprendere quali diano buoni risultati, in che modo è possibile migliorarli e anche quali di esse invece evidenzino riscontri negativi. Un altro aspetto molto importante è quello che riguarda la percezione di un’azienda all’interno del suo mercato di riferimento, quindi il livello di considerazione da parte degli utenti, degli organismi o delle riviste di settore ad esempio.

Se infatti vieni a conoscenza di ciò che si dice sulla tua azienda attraverso dati certificati e attendibili, puoi agire con cognizione di causa per pianificare le azioni future. Naturalmente, affinché l’attendibilità dei dati da cui attingere sia buona, è importante che questi siano sempre aggiornati e provenienti da diverse fonti.

La rete infatti è in moto continuo. Nuovi dati vengono creati in continuazione ed è fondamentale che vengano costantemente monitorati e personalizzati, ovvero strettamente legati al contesto dell’azienda che li andrà a utilizzare. E bada bene, quando parliamo di aziende non ci riferiamo necessariamente ai colossi, ma anche alle medie imprese o ai liberi professionisti.

Il punto è proprio questo: i big data possono aiutare a prendere decisioni aziendali più mirate, perché permettono di aprire una riflessione sull’impatto dei big data e basare le scelte su elementi concreti. Se vuoi approfondire il legame tra analisi dei dati, mercato e strategia, puoi leggere anche l’articolo dedicato a cosa sono le ricerche di mercato e a cosa servono.

Tra i principali vantaggi dei big data c’è la possibilità di ottimizzare campagne di marketing strategico, budget, investimenti e processi aziendali. I big data offrono una visione più accurata del consumatore e del modo in cui le aziende possono intercettare bisogni, desideri e comportamenti. Questo significa migliorare la customer experience, personalizzare prodotti e servizi e costruire un vantaggio competitivo più solido.

I big data rendono anche più semplice gestire scenari complessi: nella vendita al dettaglio possono aiutare a ottimizzare assortimenti e comunicazione; nella produzione possono supportare previsioni più accurate; nella pubblica amministrazione possono contribuire a servizi più efficienti; l’adozione dei big data nelle piccole e medie imprese può fornire indicazioni, sia a livello operativo sia strategico, per ridurre sprechi, errori e dispersioni di budget.

Non si tratta solo di vendere di più. I big data sono capaci di migliorare il modo in cui un’azienda gestisce il rischio, le frodi e la customer experience. Un processo accurato aiuta a leggere meglio il contesto. Se il dato è affidabile e viene letto da professionisti, può aiutarti a ridurre al minimo le incertezze, basare le decisioni su analisi più solide e ottenere risultati di business più coerenti con i tuoi modelli di business.

Molti si stanno rivolgendo alla Central Marketing Intelligence per sfruttare il potere dei big data e sviluppare al meglio il proprio business.

Che aspetti a fare lo stesso?

Leggi anche: Big data, Marketing e non solo: i retroscena dietro la chiusura del progetto Superlega

Big data analytics: perché servono competenze e tecnologia

Come ti abbiamo detto precedentemente, nello studio e nell’analisi dei dati è molto importante individuare le figure giuste in base ai propri obiettivi.

Ecco, il primo step che dovresti compiere se stai pensando di sfruttare i big data per sviluppare il tuo business è quello di definire i tuoi obiettivi.

In questo modo sarà più semplice per te individuare una figura professionale che possa aiutarti a perseguire il tuo scopo.

Prima della consulenza, però, è utile chiarire cosa significa big data analytics. Con questa espressione si indica l’insieme di metodi, strumenti e competenze che servono per analizzare i big data, leggere grandi quantità di dati e trasformare i dati in indicazioni operative. L’analisi dei big data non coincide con la semplice raccolta: serve analizzare i dati, prepararli, pulirli, organizzarli e interpretarli.

La gestione dei big data richiede tecnologia, competenze analitiche e capacità di archiviare e analizzare informazioni provenienti da database, data lake, data warehouse, cloud e cloud computing. In molti casi entrano in gioco anche strumenti come Apache Hadoop, Hadoop, Hadoop, database NoSQL e Structured Query Language, oltre a meccanismi di integrazione utili a collegare fonti diverse.

I big data richiedono anche infrastrutture adatte per l’archiviazione dei dati: computer, memoria informatica, centro elaborazione dati, potenza di calcolo, scalabilità e soluzioni capaci di gestire volumi elevati di dati. In questo scenario, la tecnologia deve essere al servizio dell’obiettivo aziendale, non il contrario.

Un altro aspetto riguarda machine learning, deep learning, apprendimento automatico, apprendimento profondo e intelligenza artificiale. Queste tecnologie possono aiutare a individuare pattern, fare previsioni e implementare modelli analitico-operativi, ma funzionano solo se la qualità dei dati è adeguata. Il machine learning, insieme al deep learning, non sostituisce il lavoro umano: lo supporta quando serve analizzare, gestire e basare una scelta su dati solidi.

Per questo è importante preparare i dati, trasformare i dati e costruire processi chiari, così da analizzare, gestire e basare ogni decisione su un quadro coerente.

La parte tecnologica può comprendere anche IoT, sensori, macchina, dati dei sensori, 5G e ogni apparecchiatura connessa che genera dati. Tutto questo mostra la necessità di gestire i propri dati con attenzione, soprattutto quando entrano in gioco privacy, compliance normativa e responsabilità operative.

Perché allora non ci esponi cosa hai in mente per la tua azienda?

La nostra agenzia è attiva da anni in questo settore e siamo disponibili a offrirti una consulenza personalizzata in qualsiasi momento.

Se hai intenzione di avvalerti di un team di professionisti dei big data per definire una strategia aziendale, per pianificare una campagna di marketing o per qualsiasi altro obiettivo, affidati agli 007 del web. Noi di Central Marketing Intelligence possiamo trovare le risposte ai tuoi dubbi e trasformarle in azioni vincenti per il tuo business!

FAQ

Cosa sono i big data?

I big data sono grandi quantità di dati generati ogni giorno da utenti, aziende, piattaforme digitali, social media, motori di ricerca, siti web, database, sensori e dispositivi connessi. La loro utilità non dipende solo dal volume, ma dalla capacità di analizzarli e trasformarli in informazioni utili per prendere decisioni di business.

Big data a cosa servono per un’azienda?

I big data servono a comprendere meglio il mercato, analizzare i comportamenti dei consumatori, monitorare i competitor, migliorare la customer experience, ottimizzare campagne di marketing e supportare decisioni aziendali più consapevoli. In pratica, aiutano l’azienda a basare le proprie strategie su dati concreti e non solo su intuizioni.

Qual è la differenza tra dati strutturati e dati non strutturati?

I dati strutturati sono organizzati in modo ordinato, ad esempio in database, tabelle o fogli elettronici. I dati non strutturati, invece, non seguono uno schema rigido: rientrano in questa categoria testi, email, immagini, video, audio, post sui social, recensioni e conversazioni online.

Quali sono le cinque V dei big data?

Le cinque V dei big data sono volume, velocità, varietà, veridicità e valore. Indicano rispettivamente la quantità di dati disponibili, la rapidità con cui vengono generati, la diversità delle fonti, l’affidabilità delle informazioni e la capacità di trasformare i dati in insight utili.

Perché i big data sono importanti per il business?

I big data sono importanti perché permettono di leggere il mercato in modo più accurato, anticipare tendenze, ridurre rischi, individuare nuove opportunità e migliorare prodotti, servizi e processi aziendali. Per questo possono diventare un vantaggio competitivo per imprese, professionisti, piccole e medie aziende.

Che cos’è la big data analytics?

La big data analytics è l’insieme di attività, strumenti e competenze utilizzate per raccogliere, organizzare, analizzare e interpretare grandi quantità di dati. Serve a trasformare dati grezzi in informazioni strategiche, utili per prendere decisioni più mirate e costruire strategie di business più efficaci.

I big data servono solo alle grandi aziende?

No. I big data possono essere utili anche a piccole e medie imprese, liberi professionisti e realtà locali. Non conta solo la dimensione dell’azienda, ma la capacità di usare i dati in modo intelligente per capire il mercato, migliorare la comunicazione, intercettare clienti e ottimizzare gli investimenti.