Big Data Analytics
Cosa sono e perché sono importanti
I Big Data Analytics analizzano grandi quantità di dati per scoprire modelli nascosti, correlazioni e altri insight. Con l'attuale tecnologia, è possibile analizzare i dati e ottenere risposte quasi immediatamente. Attività che sarebbe più lenta e meno efficiente con l'utilizzo di soluzioni di business intelligence tradizionali.
Storia ed evoluzione dei Big Data Analytics
Il concetto di "big data" esiste da anni; la maggior parte delle aziende è conscia del fatto che se è in grado di acquisire tutti i dati di business che confluiscono nei propri database, può applicare gli analytics e ricavarne un valore significativo. Già negli anni '50, decenni prima che qualcuno pronunciasse il termine "big data", le aziende utilizzavano analytics di base (essenzialmente numeri in un foglio di calcolo che venivano esaminati manualmente) per scoprire intuizioni e tendenze.
I nuovi vantaggi offerti dai Big Data Analytics sono velocità ed efficienza. Mentre qualche anno fa un'azienda avrebbe raccolto informazioni, eseguito analisi e scoperto informazioni che avrebbe potuto utilizzare per decisioni future, oggi quella stessa azienda è in grado di identificare insight per decisioni immediate. La capacità di lavorare più velocemente, e di essere agili, offre alle aziende quel vantaggio competitivo che prima non avrebbero avuto.
Perché i Big Data Analytics sono importanti?
I Big Data Analytics aiutano le aziende a sfruttare i loro dati e ad utilizzarli per identificare nuove opportunità di business. Questo si traduce in decisioni più smart, operazioni più efficienti, profitti più elevati e clienti più soddisfatti. Nel suo rapporto Big Data in Big Companies, l'IIA Research Director, Tom Davenport, ha intervistato più di 50 aziende per capire come hanno utilizzato i big data. E ha scoperto che hanno ottenuto valore grazie a:
- Riduzione dei costi. Le tecnologie per la gestione dei big data, come Hadoop e analytics su cloud, offrono notevoli vantaggi in termini di costi quando si tratta di archiviare grandi quantità di dati. E possono identificare modi più efficienti di fare business.
- Decisioni di business più rapide. Grazie alla velocità di Hadoop e degli analytics in-memory, combinata con la capacità di analizzare le nuove fonti di dati, le aziende sono in grado di estrarre informazioni utili immediatamente e di prendere decisioni in base a ciò che hanno appreso.
- Nuovi prodotti e servizi. Con la capacità di valutare attraverso gli analytics le esigenze e la soddisfazione dei clienti, aumenta la possibilità di offrire loro ciò che vogliono realmente. Davenport sottolinea che con i Big Data Analytics, sempre più aziende stanno creando nuovi prodotti per soddisfare le esigenze dei clienti.
Come utilizzare i Big Data Analytics
La maggior parte delle aziende dispone di big data. E sono molte quelle che comprendono la necessità di sfruttarli per estrarre un valore di business. Ma come? Le seguenti risorse ti offrono una panoramica sulla collaborazione tra big data e analytics.
Statistica e Machine Learning at scale
Il machine learning esiste da decenni e ora può essere applicato ad enormi quantità di dati.
Sanità e big data analytics
E' in arrivo un numero sempre più elevato di dati. Ora più che mai, è fondamentale prendere il controllo delle informazioni sanitarie. Questo webinar ti spiega il qual è ruolo dei big data analytics.
Chi utilizza i Big Data Analytics?
Pensa ad un'azienda che si affida a decisioni rapide e agili per mantenersi competitiva. Molto probabilmente i big data analytics rappresentano una leva importante per raggiungere questo obiettivo. Ecco come diversi tipi di organizzazioni possono utilizzare questa tecnologia:
Life Science
La ricerca clinica è un processo lento e costoso e le sperimentazioni spesso falliscono per diverse ragioni. Gli advanced analytics, l'intelligenza artificiale (IA) e l'Internet of Medical Things (IoMT) sbloccano il potenziale nel migliorare velocità ed efficienza in ogni fase della ricerca clinica e offrono soluzioni più intelligenti e automatizzate.
Banche
Le istituzioni finanziarie raccolgono e accedono a informazioni analitiche provenienti da grandi volumi di dati non strutturati per prendere decisioni finanziarie solide. I big data analytics permettono loro di accedere alle informazioni di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno, eliminando sovrapposizioni, strumenti e sistemi ridondanti.
Manifatturiero
Per il settore del manufacturing, risolvere i problemi non è una novità. Lotta quotidianamente con problemi difficili, dalla complessità della supply chain all'Internet of Things, dai vincoli del lavoro ai guasti delle apparecchiature. Ecco perché i big data analytics sono essenziali per l'industria manifatturiera, poiché permettono alle aziende più competitive di scoprire nuove opportunità di risparmio dei costi e di reddito.
Health Care
I big data sono un dato di fatto nella sanità. Cartelle cliniche dei pazienti, piani sanitari, dati assicurativi e altri tipi di informazioni possono essere difficili da gestire. Ma sono pieni di insight chiave una volta applicati gli analytics. Ecco perché la tecnologia dei big data analytics è così importante per la sanità. Con l'analisi rapida di grandi quantità di informazioni, strutturate e non strutturate, gli operatori sanitari possono fornire diagnosi salvavita o opzioni di trattamento in tempi rapidissimi.
Pubblica Amministrazione
Molte istituzioni pubbliche devono affrontare una grande sfida: ridurre il budget senza compromettere qualità o produttività. Un caso particolarmente problematico per le forze dell'ordine, che lottano per mantenere bassi i tassi di criminalità con risorse, spesso, non sufficienti. Questo è il motivo per cui istituzioni della pubblica sicurezza di tutto il mondo utilizzano i big data analytics: la tecnologia ottimizza le operazioni e offre al contempo una visione più completa dell'attività criminale.
Retail
Il servizio clienti si è evoluto negli ultimi anni, poiché gli acquirenti più smaliziati si aspettano che i rivenditori capiscano esattamente di cosa hanno bisogno, quando ne hanno bisogno. I Big Data Analytics aiutano i retailer a soddisfare queste esigenze. Armati di una quantità infinita di dati provenienti dai programmi di fidelizzazione dei clienti, dalle abitudini d'acquisto e da altre fonti, i retailer non solo hanno una conoscenza approfondita dei loro clienti, ma possono anche prevedere le tendenze, raccomandare nuovi prodotti e aumentare la redditività.
L'obiettivo principale di una data strategy aziendale è tipicamente quello di migliorare il processo decisionale grazie agli analytics in una vasta serie di attività. I risultati delle nostre indagini evidenziano che le strategie analitiche di successo cambiano radicalmente il modo in cui le decisioni vengono prese all'interno dell'azienda.
Dal white paper Beyond the Hype: The Hard Work Behind Analytics Success
Gli advanced analytics aiutano Rogers Communications a diventare customer-centric
Rogers Communications si impegna a migliorare la soddisfazione dei clienti e a mantenere la sua leadership nel settore dei media e delle comunicazioni in Canada.
Scopri come gli advanced analytics hanno aiutato Rogers Communication a dimezzare i reclami e a offrire ai propri clienti il servizio giusto al momento giusto.
Come funziona e quali sono le tecnologie chiave
Non esiste una vera e propria tecnologia di big data analytics. Esistono invece advanced analytics che possono essere applicati ai big data, dove diversi tipi di tecnologie lavorano insieme per aiutare a ottenere il massimo valore dai tuoi dati aziendali. Ecco i protagonisti:
Machine Learning. Il Machine Learning, una sottocategoria specifica dell'Intelligenza Artificiale che addestra le macchine ad apprendere, permette di produrre in modo rapido e automatico modelli in grado di analizzare i dati più grandi e complessi e di fornire risultati accurati, anche su vasta scala. Con la costruzione di modelli precisi, un'azienda ha maggiori possibilità di individuare opportunità redditizie o di evitare rischi sconosciuti.
Data management. I dati devono essere di alta qualità e gestiti al meglio prima di poter essere analizzati in modo affidabile. Con il costante flusso di dati aziendali in ingresso e in uscita, è importante stabilire processi ripetibili per costruire e mantenere standard elevati di data quality. Una volta sicure che i dati siano affidabili, le aziende devono definire un programma di master data management che ponga l'intera organizzazione sulla stessa lunghezza d'onda.
Data mining. La tecnologia di data mining aiuta le aziende ad esaminare grandi quantità di dati per scoprirne i modelli. Le informazioni possono essere utilizzate per ulteriori analisi e rispondere a complesse domande di business. Con il software di data mining, è possibile filtrare i valori caotici e ripetitivi presenti dei dati, individuare ciò che è rilevante, utilizzare tali informazioni per valutare i probabili risultati e quindi accelerare il processo decisionale.
Hadoop. Questo framework software open source è in grado di memorizzare grandi quantità di dati ed eseguire applicazioni su cluster di hardware commodity. È diventata una tecnologia chiave per il business grazie al costante aumento nei volumi e varietà di dati e il suo modello di calcolo distribuito elabora i big data velocemente. Un ulteriore vantaggio è che il framework open source di Hadoop è gratuito e utilizza hardware commodity per memorizzare grandi quantità di dati.
Analytics in-memory. Analizzando i dati dalla memoria di sistema (invece che dal disco rigido), è possibile ricavare insight di business immediati dai dati e agire su di essi rapidamente. Questa tecnologia è in grado di rimuovere le latenze nella preparazione dei dati e di elaborazione analitica per testare nuovi scenari e creare modelli; non solo è un modo semplice per le organizzazioni di rimanere agili e prendere decisioni di business migliori, ma permette anche di eseguire scenari di analisi iterativi e interattivi.
Analisi predittiva. La tecnologia di analisi predittiva utilizza dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning per identificare la probabilità di risultati futuri sulla base di dati storici. Si tratta di fornire una valutazione ottimale di ciò che accadrà in futuro, perché le aziende possano sentirsi più sicure di prendere la migliore decisione di business possibile. Alcune delle applicazioni più comuni dell'analisi predittiva includono l'individuazione delle frodi, il rischio, le operations e il marketing.
Text mining . Con la tecnologia di text mining, è possibile analizzare i dati testuali provenienti dal web, campi di commento, libri e altre fonti testuali per scoprire intuizioni di business che non erano visibili a prima vista. Il text mining utilizza la tecnologia di machine learning o di elaborazione del linguaggio naturale per "passare al pettine" i documenti (email, blog, feed di Twitter, sondaggi, post e altro), analizzare grandi quantità di informazioni per scoprire nuovi argomenti e relazioni tra i termini.
Passi successivi
Gli analytics giocano un ruolo fondamentale nel data management.
La piattaforma SAS
Basata sulla strategia di utilizzo degli analytics come driver aziendali, la piattaforma SAS® supporta ogni fase del ciclo di vita analitico, dai dati alla scoperta fino alla loro distribuzione.
Visual Text Analytics
Con SAS Visual Text Analytics, è possibile rilevare le tendenze emergenti e le opportunità nascoste: ti consente di convertire automaticamente i dati non strutturati in informazioni di business significative che alimentano machine learning e modelli predittivi.
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