Data analytics, Big data e Data mining
Creare valore dai dati, supportare i sistemi decisionali
“I dati sono il nuovo petrolio”*, il petrolio ha permesso lo sviluppo socio-economico del XX secolo, così farà la Data science nel XXI secolo.
*Clive Humby 2006
Cosa si intende con Data analytics?
Gli analytics sono processi di business intelligence basati su raccolta e analisi di grandi volumi di dati. I Big data, appunto. Lo scopo è estrarre informazioni in maniera automatizzata utilizzando specifici algoritmi. La modernità si caratterizza anche per questo: un flusso di informazioni in costante e continua crescita che interessa tutte le realtà, non solo industriali. Ecco perché è centrale il ruolo dei processi di analytics. Permettono di analizzare quantità di dati grezzi e non strutturati e di fornire supporto nella formulazione di ipotesi.
Quando è utile la Data analysis per le imprese?
Affrontare, trattare, interpretare, analizzare i dati è fondamentale per comprendere un’impresa. Volume, velocità, varietà, veridicità, variabilità: ecco le 5V dell’incredibile massa di dati della nostra contemporaneità. Saperli trattare non solo permette di comprendere pienamente un’attività imprenditoriale o professionale, ma diventa uno strumento diagnostico. Aiuta a comprendere la causa di un problema e a suggerire le azioni di business da intraprendere. L‘analisi dei dati è strategica.
Le parole della Data analysis
- Data cleaning
- Information extraction
- Data ingestion
- Database
- Datalakes
- Cloud storage
- Cloud computing
- Diagnostic
- Prescriptive
- Predictive maintenance
Ci hanno dato fiducia
Gli analytics nelle aziende italiane: obiettivi e vantaggi
Visione chiara e decisioni informate. Le tecniche analytics permettono di avere una visione più chiara e di prendere decisioni informate e consapevoli. I dati analizzati sono impiegati per definire nuove modalità di gestione o strategie di mercato, ottenere un’approfondita valutazione dei processi aziendali.
Algoritmi di Data analytics e di gestione dei Big data sono utili per generare reportistica periodica. Altri algoritmi vengono invece applicati, ad esempio, in attività di analisi della clientela. Il mezzo è nuovo, l’obiettivo sempre valido: capire le azioni da intraprendere per accrescere la soddisfazione degli utenti.
Hai mai pensato di:
- Dotarti di un supporto dei dati per investimenti finanziari più logici, sicuri e rapidi
- Progettare un nuovo prodotto in base ai trend stagionali o agli acquisti storici
- Ottenere una visione di attività criminali per affrontarle e contenerle in tempo
- Proporre selezioni personalizzate di video o podcast
- Fare advertising on line più mirato e dinamico, basato sulle aspirazioni dei target
Per fornire report aggregati ci vuole un RADAR
Istituzioni e agenzie di rating chiedono rapporti aggregati. Quelli aziendali sono normalmente carenti di dati integrati e anche di un dizionario dati standard. La soluzione è RADAR (Rich Advanced Design Approach for Reporting)
