Cos'è l'analytics dei big data?

L'analytics dei big data consiste nell'utilizzo di tecniche analitiche avanzate rispetto a data set molto grandi e diversificati, che includono dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, da fonti differenti e di diverse dimensioni, da terabyte a zettabyte.

Big data è un termine applicato ai data set la cui dimensione o tipo supera la capacità dei database relazionali tradizionali di catturare, gestire ed elaborare i dati con bassa latenza. I big data possiedono una o più delle seguenti caratteristiche: elevato volume, elevata velocità o estrema varietà. L'AI (Artificial Intelligence - Intelligenza Artificiale), la tecnologia mobile, i social media e l'IoT (Internet of Things) stanno portando la complessità dei dati verso nuove forme e fonti di dati. Ad esempio, i big data provengono da sensori, dispositivi, video/audio, reti, file di log, applicazioni transazionali, web e social media — gran parte di essi viene generata in tempo reale e su vastissima scala.

L'analisi dei big data consente agli analisti, ai ricercatori e agli utenti di business di prendere decisioni in modo più accurato e veloce, utilizzando dati precedentemente inaccessibili o inutilizzabili. Le aziende possono utilizzare tecniche di advanced analytics, quali ad esempio analytics di testo, machine learning, predictive analytics, data mining, statistiche ed elaborazione del linguaggio naturale, per ottenere nuovi insight da origini dati precedentemente non sfruttate, in modo indipendente o insieme ai dati aziendali esistenti.

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Copertina del white paper “Dare un senso ai Big Data”

Casi di utilizzo per l'analytics dei big data

Migliorare le integrazioni dei clienti

Aggrega dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati dai touchpoint tramite cui il tuo cliente interagisce con l'azienda, per ottenere una vista a 360 gradi del comportamento e delle motivazioni del tuo cliente per un marketing personalizzato più efficace. Le origini dati possono includere dati provenienti dai social media, da sensori, da dispositivi mobili, da opinioni e da registrazioni delle chiamate.

Rilevare e ridurre le frodi

Monitora le transazioni in tempo reale, riconoscendo in anticipo quegli schemi e comportamenti anomali che indicano un' attività fraudolenta. L'utilizzo della potenza dei big data insieme alla predictive/prescriptive analytics e al confronto dei dati cronologici e transazionali aiuta le aziende a prevedere e ridurre le frodi.

Incentivare gli aspetti di efficienza della supply chain

Raccogli e analizza i big data per seguire il percorso dei prodotti verso la loro destinazione, identificando inefficienze e capire dove è possibile risparmiare su costi e tempo. I sensori, i log e i dati transazionali possono aiutare a tenere traccia delle informazioni critiche, dal magazzino alla destinazione.

Risorse sull'analytics dei big data

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