La capacità di analizzare grandi flussi di dati grazie alle moderne applicazioni di big data analytics, integrando e rendendo omogenee informazioni destrutturate, permette di generare un importante vantaggio competitivo per qualsiasi tipologia di azienda. Il fenomeno dei “Big Data analitycs”, o meglio il fenomeno di immagazzinare, gestire e analizzare grandi quantità di dati non è in realtà un fenomeno recente, anzi è un fenomeno che fa parte della lunga storia dell’evoluzione del genere umano.
L’effettiva quantità di dati oggi generati è abnorme: dai telefoni, alla carte di credito usate per gli acquisti, dalla televisione agli storage necessari per le applicazioni dei computer, dalle infrastrutture intelligenti delle città, fino ai sensori montati sugli edifici, sui mezzi di trasporto pubblici e privati e via discorrendo. Ciò che conta però non è la quantità di dati, ma come vengono utilizzati: possedere big data significa analizzarli per ottenere le informazioni necessarie a prendere le migliori decisioni aziendali. La quantità di big data che viene creata e immagazzinata a livello globale è quasi impensabile ed è in continua crescita.
Questo significa che raccogliere le informazioni chiave dai dati aziendali diventa sempre più importante. Al di là dei flussi di dati prodotti dai sistemi informatici e dalle infrastrutture a supporto della produzione, della distribuzione e dell’erogazione dei servizi, i big data sono un fenomeno associato a un’evoluzione massiva degli usi e delle abitudini della gente.
Definire e implementare una strategia di big data analytics significa, infatti, avere la possibilità di trarre preziose informazioni per fare innovazione, basti pensare al digital analysis marketing, ma bisogna saper partire con il piede giusto. L’importanza dei big data analitycs dipende solo dal loro utilizzo: aziende ed enti possono raccogliere dati da qualsiasi fonte e analizzarli per trovare risposte che permettono di:
1) tagliare i costi;
2) ridurre i tempi;
3) sviluppare nuovi prodotti e ottimizzare l’offerta;
4) prendere decisioni più consapevoli.