Come creare valore con i Big Data

Big Data è un termine che identifica i dati che superano i limiti degli strumenti database tradizionali, ma anche le tecnologie volte ad estrarre conoscenza e valore da questa tipologia di dati. Mentre un tempo i Big Data erano prerogativa di poche, grandi aziende in campo informatico, che – consapevoli della loro importanza – investivano nella loro analisi una quantità enorme di risorse, oggi il termine è considerato di estremo interesse anche da parte di aziende di vari settori, pubbliche e private. 

 

Come sappiamo, i Big Data sono caratterizzati da alcuni parametri fondamentali:

  • Volume: identifica l’enorme quantità di questi dati.
  • Variety: identifica la vasta varietà di formati in cui questi dati sono disponibili (documenti di vario genere, blog post, commenti sui social network o sulle piattaforme di microblogging).
  • Velocity: identifica la velocità con cui questi dati sono disponibili.

Non solo: i Big Data possono essere classificati anche a seconda del tipo di fonte da cui provengono, ossia umana o automatica.

Big Data aziendali si rivelano uno strumento fondamentale per perseguire nuovi modelli di business e per ottenere vantaggi sensibili e competitivi rispetto all’andamento tradizionale dell’azienda. Di conseguenza, un’analisi appropriata dei Big Data – effettuata cioè con tecnologie adeguate, che sappiano trarre valore da essi sfruttando appieno la loro dimensione e complessità – può portare indubbi vantaggi economicialle aziende.

L’utilizzo dei Big Data da parte delle aziende

L’analisi di Big Data aziendali può rivelarsi estremamente efficace per valutare i dati della clientela, acquisita o potenziali. In questo senso, si rivela fondamentale analizzare sia i dati strutturati – come le anagrafiche clienti o prospect acquisite attraverso moduli o interviste, piuttosto che i dati di vendita – che quelli non strutturati, in particolare quelli provenienti da Internet. Non bisogna infatti dimenticare che i blog, i tweet e in generale i commenti sui social network rappresentano una fonte pressoché infinita di importantissime informazioni in grado di fornire feedback fondamentali alle strategie di un’azienda. L’analisi combinata di Big Data aziendali strutturati e non strutturati permette, in sinergia, la creazione di modelli in grado di analizzare i comportamenti d’acquisto, le opinioni nei confronti dei prodotti e dell’azienda stessa, e quelle nei confronti dei concorrenti. Analizzare questi dati significa dunque poter prendere decisioni aziendali mirate, attente e consapevoli che possono, potenzialmente, aumentare la fidelizzazione del cliente e mettere in atto efficaci politiche di cross-selling su clienti già acquisiti. Per quanto riguarda invece i prospect, ossia i clienti potenziali, i Big Data aziendali possono portare a un potenziamento delle attività di acquisizione attraverso azioni di marketing mirate su ogni media. DataSkills è l’azienda leader nel settore del data science. Specializzata in data mining, business intelligence, consulenza e formazione, è in grado di fornire un eccellente supporto nell’analisi e valutazione dei Big Data di qualunque tipo di azienda. Contattateci senza impegno per scoprire come migliorare le performance economiche della vostra azienda. In particolare, DataSkills opera nelle seguenti aree geografiche:

  • Milano
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  • Piemonte, con particolare attenzione alle aree di Torino e Biella
  • Liguria, con particolare attenzione a Genova e provincia
  • Emilia Romagna, e in particolare nelle zone di Parma, Modena e Bologna

Alessandro Rezzani

Sono un consulente senior nell’ambito della Business Intelligence, specializzato in analisi di Big Data e tecniche di Analisi Predittiva. Nel 2016 ho fondato Dataskills, presto diventata azienda di riferimento nel territorio italiano per soluzioni di Data Science. Sono anche ricercatore e professore presso l’Università Bocconi di Milano.
Leggi la mia Biografia

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Alessandro Rezzani

Sono un consulente senior nell’ambito della Business Intelligence, specializzato in analisi di Big Data e tecniche di Analisi Predittiva. Nel 2016 ho fondato Dataskills, presto diventata azienda di riferimento nel territorio italiano per soluzioni di Data Science. Sono anche ricercatore e professore presso l’Università Bocconi di Milano.
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