Le organizzazioni si affidano regolarmente ai big data per prendere decisioni, mantenere l’attività in funzione e definire strategie per il futuro. Sono arrivati ad adattare un insieme sempre crescente di fonti di dati, sia interne che esterne, e una gamma crescente di strumenti per utilizzare i dati.
Le aziende moderne utilizzano quotidianamente i big data per comprendere, guidare e continuare a sviluppare tutti gli aspetti degli obiettivi dell’organizzazione. Ma le parti interessate devono capire come e perché la qualità dei dati è direttamente collegata alla qualità del processo decisionale. I big data , per definizione, si riferiscono a grandi quantità di informazioni raccolte ad alta velocità. Se non analizzato obiettivamente, può creare una paralisi dell’analisi. Tuttavia, gli stessi dati, se analizzati in modo ponderato, possono aiutare le organizzazioni a ottenere le informazioni giuste.
L’impatto in evoluzione dell’analisi dei grafi
Il punto di partenza di questa analisi è comprendere le esigenze e le sfide del cliente, l’acquirente, e questo a sua volta aiuterà a sviluppare con successo la strategia e comprendere le prestazioni man mano che l’azienda avanza. Per scalare il business, i leader devono comprendere le sfumature coinvolte nell’individuazione e nella raccolta dei dati rilevanti, trarne le informazioni più preziose e metterle in atto.
Naturalmente, il riconoscimento del modello è fondamentale. Dovrebbe incanalare da più fonti e fondersi verso un unico punto. I dati provenienti da finanza, aziende partner, prestazioni multimediali, sistemi e applicazioni devono convergere verso uno schema che aiuti a prendere decisioni aziendali informate.
Utilizzo dei dati per il processo decisionale
Le applicazioni dei dati per il processo decisionale strategico sono ampie: reporting, analisi, data mining, process mining, analisi predittiva e prescrittiva, sviluppo di metriche delle prestazioni, reporting, condivisione con partner fidati, conformità normativa e altro ancora. Queste funzioni possono essere utilizzate per individuare e sviluppare nuove opportunità di business. I dati che informano queste funzioni dovrebbero combinare le informazioni provenienti sia dalle fonti interne proprietarie dell’azienda sia dal mercato.
Spesso i dati interni vengono archiviati in sistemi strutturati. I dati non strutturati e semi-strutturati possono essere molto più difficili da raccogliere ed elaborare poiché vengono archiviati in posizioni disparate da aziende che non condividono una nomenclatura comune. È comune scoprire che nell’immagine sono presenti molti più dati non strutturati o semistrutturati rispetto ai dati strutturati. Organizzare questo in modo significativo sarà un buon primo passo verso il processo decisionale aziendale.
Comprendere i tipi di dati
I dati delle campagne aiutano gli esperti di marketing a identificare i modelli e consentono loro di saperne di più sul processo di acquisto dei clienti: cosa risuona con il potenziale cliente, cosa li sta aiutando a saperne di più sull’attività. Inoltre, quali preferenze regionali e culturali preferiscono i potenziali clienti: un breve annuncio per l’apprendimento o un documento più dettagliato e molto altro. Si tratta di identificare i modelli e l’obiettivo è utilizzare questi modelli per ottimizzare le pratiche aziendali. Questo è ciò che renderà i nostri clienti di successo.
I dati di qualsiasi marketing o pubblicità possono contenere approfondimenti sui dati demografici, sulle intenzioni, sul comportamento dei clienti e sul pubblico di destinazione e altro ancora. Anche i dati sulle vendite dovrebbero far parte di questa equazione per una visione completa dell’intera canalizzazione di marketing e del percorso di acquisto. Le parti interessate devono conoscere le metriche giuste e gli indicatori chiave di prestazione (KPI) che possono aiutare a definire la futura strategia aziendale.
La raccolta, l’analisi e l’applicazione dei dati alle decisioni aziendali è complessa, soprattutto perché i dati sono vari (e spesso isolati). Questo è ciò che lo rende stimolante e interessante allo stesso tempo. Ancora una volta, si tratta di riconoscimento del modello.
A causa della varietà e della frequenza con cui sono isolati, i dati aziendali pongono sfide al consolidamento e all’analisi. La qualità e l’accuratezza dei dati aziendali sono fondamentali per il loro valore e l’efficacia. I set di dati richiedono attenzione e garanzia di qualità prima di essere utilizzati.
L’analisi dei dati come forma di riconoscimento di pattern
L’analisi di mercato è di per sé di grande importanza, in quanto può aiutare un’azienda a comprendere i prodotti, le prestazioni dei suoi concorrenti e informare lo sviluppo del prodotto e le strategie di marketing di un’azienda.
Finora abbiamo parlato di sfruttare i dati dei clienti per l’analisi. Sovrapponi questo con le intuizioni che raccogliamo sui concorrenti sul mercato e ora l’analisi inizia a rafforzarsi con un contesto aggiuntivo che riunisce gli apprendimenti dell’azienda e le società competitive sul mercato.
Un ulteriore punto qui è che non devono essere solo concorrenti, si tratta dell’ecosistema. I dati raccolti dall’azienda, dai concorrenti e dall’ecosistema in generale ci porteranno a quel riconoscimento del modello con elementi comuni e diversi. Questo equilibrio è necessario per il giusto processo decisionale aziendale in cui si considerano le informazioni relative e non solo i dati assoluti.
Tutti i dati che sono significativi e rilevanti per gli obiettivi dell’azienda, da tutte le sue fonti, devono essere integrati prima di poter essere resi fruibili. I dati devono essere unificati in un unico magazzino, a cui le parti interessate dell’organizzazione possono accedervi quando necessario. Una volta unificato, deve essere elaborato per rimuovere le ridondanze, strutturato, reso legalmente conforme e privato, sottoposto a controllo qualità, pulito e rivalutato a intervalli per rimuovere dati obsoleti o irrilevanti.
Perché l’analisi dei big data è importante?
L’analisi dei big data consente alle parti interessate di scoprire segnali e tendenze significativi per gli obiettivi aziendali. Consente inoltre la modellazione di dati non strutturati o semi-strutturati, anche da piattaforme social, app, e-mail o moduli. L’analisi dei big data gestisce l’elaborazione e la modellazione dei dati, nonché l’analisi predittiva, la visualizzazione, l’intelligenza artificiale (intelligenza artificiale ), il targeting degli annunci e altre funzioni. Può essere utilizzato anche internamente, per ottimizzare le prestazioni del mercato e le relazioni con i clienti.
L’analisi dei big data deve essere utilizzata tenendo d’occhio eventuali problemi di sicurezza e la qualità complessiva dei dati, poiché i nuovi dati continuano a fluire nel data warehouse.
Le parti interessate dovrebbero iniziare con l’area generale di interesse e gli obiettivi. Quindi lavora per raccogliere e analizzare i dati che si aggiungono all’area di interesse. Come accennato in precedenza, ciò aiuterà con il riconoscimento del modello da più fonti di dati, consentendo così la loro acquisizione di informazioni dettagliate al fine di scegliere gli strumenti di analisi giusti e mantenere il controllo di qualità.
Come le aziende sfruttano i dati
Le aziende in qualsiasi verticale di settore immaginabile sfruttano i big data, ma un caso d’uso specifico che possiamo esplorare è il gioco. I videogiochi hanno un profondo coinvolgimento degli utenti, coinvolgono un aspetto sociale o di comunicazione tra i giocatori e richiedono un investimento tecnologico sostanziale per essere sviluppati. Il commercio avviene all’interno dei giochi: i giocatori possono acquistare, scambiare o guadagnare l’accesso a funzionalità di gioco, bonus e merchandising. Inoltre, il gioco è un settore incredibilmente competitivo, con innumerevoli società di gioco che investono in pubblicità, marketing e sviluppo.
Le aziende di gioco possono utilizzare i dati raccolti qui per ottenere informazioni su come pubblicizzare e commercializzare i propri giochi, incentivare i giocatori a pagare per versioni premium, approfondire il coinvolgimento degli utenti e trarre conclusioni da utilizzare nella modellazione o nella ricerca di nuove opportunità di business. Possono anche trarre spunti che possono essere utilizzati nella personalizzazione delle esperienze all’interno del gioco per un pubblico di nicchia o sottogruppi. È possibile suddividere i dati a portata di mano e creare segmenti di pubblico più piccoli pertinenti agli obiettivi del singolo marchio o della linea di prodotti. Molti altri settori utilizzano i big data per gli stessi motivi: considera come i rivenditori utilizzano informazioni simili per consigliare prodotti ai consumatori.
Come qualificare i dati
La qualificazione dei dati è un processo impegnativo, ma fondamentale per rendere fruibili i dati archiviati. La qualificazione dei dati è un processo separato dalla pulitura. È il processo per affrontare qualsiasi vaghezza o generalizzazione eccessiva nei dati che necessitano di una qualifica per specificare ciò che i dati dovrebbero comunicare a vantaggio dell’azienda. La qualifica è importante anche per risolvere le discrepanze e le incongruenze nella nomenclatura che si verificano quando i set di dati vengono combinati da fonti e attività diverse. Il modo in cui un’azienda qualifica i dati dipende dai propri obiettivi, che devono essere chiariti prima del processo di qualificazione.
Qualsiasi conversazione sulla raccolta e l’elaborazione dei dati nel 2022 deve evidenziare i drastici cambiamenti in atto in quel regno. I fornitori di dati con cui le aziende collaborano per integrare i propri dati proprietari devono conformarsi al GDPR (regolamento generale sulla protezione dei dati), al CCPA e ad altre normative che richiedono il consenso dell’utente prima che i loro dati vengano raccolti. Le aziende devono comprendere come i loro partner di dati esterni gestiscono la conformità, l’identità e la personalizzazione in questo ambiente.
Molti dei principali fornitori di dati stanno cercando dati contestuali per aiutare a colmare eventuali lacune che vedranno in assenza di voluminosi dati di terze parti. Oltre a fornire approfondimenti sul comportamento dei consumatori online e in-app, i dati contestuali possono aiutare i set di dati a essere più ricercabili, perché possono essere utilizzati per analizzare i contenuti con cui i consumatori sono coinvolti e per stratificare metadati dagli ambienti digitali in cui i consumatori trascorrono il tempo.
Le applicazioni e le sfumature dei big data sono una miriade e continuano a moltiplicarsi ed evolversi nel tempo. L’approccio di un’azienda ai big data non può essere statico. Per motivi di competitività e conformità, qualsiasi azienda dovrebbe rivalutare continuamente i propri dati archiviati e le pratiche dei partner commerciali applicabili per la gestione dei dati. Una strategia di dati aggiornata e completa è la chiave per il progresso di qualsiasi azienda moderna.
