Trasformazione digitale: guida all'impatto cruciale dei dati
I dati: il fondamento della trasformazione digitale
I big data e le 5 V
Quando parliamo di dati, non possiamo ignorare i “Big Data”, ovvero dati informatici di grosse dimensioni dell’ordine degli zettabyte (miliardi di terabyte), unità di misura con la quale è possibile indicare la quantità di dati utilizzati attualmente in tutto il mondo e i loro attributi chiave rappresentati dalle 5V:
· Volume: I Big Data si riferiscono a insiemi di dati massicci. Questi possono essere enormi, spaziando da terabyte a petabyte o addirittura di più. Le aziende devono affrontare il compito di archiviare e gestire questa quantità di dati in modo efficace;
· Velocità: La velocità con cui i dati vengono generati e devono essere elaborati è incredibilmente rapida. Ad esempio, i social media generano costantemente nuovi dati in tempo reale. Le aziende devono essere in grado di analizzare i dati rapidamente per prendere decisioni immediate;
· Varietà: I dati possono provenire da una varietà di fonti e formati, inclusi testo, immagini, video, dati strutturati e non strutturati. L’integrazione di dati eterogenei è un compito complesso, ma essenziale;
· Veridicità: La qualità dei dati è fondamentale. I dati devono essere accurati e affidabili. La presenza di dati inaccurati può portare a decisioni errate;
· Valore: Alla fine, il valore è ciò che conta di più. L’obiettivo principale dell’analisi dei dati è estrarre valore per l’azienda. Ciò può tradursi in efficienze operative, miglioramento dell’esperienza del cliente o identificazione di nuove opportunità di mercato.
Dalla raccolta all'azione
Analisi e interpretazione
Una volta raccolti i dati, l’analisi diventa la chiave per rivelare insight preziosi. Gli strumenti e le tecnologie di analisi dati avanzate consentono alle aziende di esplorare i dati in profondità, individuare trend, modelli e comportamenti dei clienti.
Esistono quattro tipologie di Data Analysis:
1. Descriptive Analytics (Analisi Descrittiva)
Si concentra sulla comprensione di ciò che è successo nel passato. Aiuta a rispondere a domande come “Cosa è successo?” e “Quali sono i dettagli dell’evento passato?”.
Il metodo di analisi si basa sulla raccolta e l’analisi di dati storici per identificare modelli, tendenze e relazioni.
2. Predictive Analytics (Analisi Predittiva)
L’analisi predittiva cerca di anticipare cosa potrebbe accadere in futuro. Risponde a domande come “Cosa potrebbe succedere?” e “Quali sono i possibili risultati futuri?”
Utilizza algoritmi e modelli statistici per elaborare dati storici e predire eventi futuri, si basa sull’identificazione di pattern passati per fare previsioni.
3. Prescriptive Analytics (Analisi Prescrittiva)
L’analisi prescrittiva va oltre la previsione e offre raccomandazioni su cosa fare in risposta a eventi futuri. Risponde a domande come “Cosa dovremmo fare in risposta a determinati scenari futuri?”
Utilizza algoritmi avanzati, intelligenza artificiale e ottimizzazione per generare suggerimenti su azioni specifiche da intraprendere per massimizzare un obiettivo.
4. Automated Analytics (Analisi Automatica)
L’analisi automatica si riferisce all’automatizzazione del processo di analisi dei dati. L’obiettivo è accelerare e semplificare l’analisi dei dati attraverso l’uso di software o piattaforme che eseguono analisi in modo autonomo.
In sintesi, mentre l’analisi descrittiva si concentra sul passato, l’analisi predittiva guarda al futuro, l’analisi prescrittiva offre indicazioni su cosa fare nel futuro, e l’analisi automatica automatizza il processo di analisi.
Questi approcci possono essere utilizzati insieme per ottenere un quadro completo e sfruttare al meglio il potenziale dei dati nell’ambito aziendale.
Ma l’analisi da sola non è sufficiente. È l’interpretazione dei dati che trasforma le informazioni in azione. Comprendere il significato dei dati è essenziale per tradurre le analisi in decisioni concrete e strategie aziendali.
