Analisi di Big Data Perché è così Cruciale per l’Intelligence Aziendale?

Why is Big Data Analysis so Crucial for Business Intelligence?

Comprendere la relazione tra big data e business intelligence.

Le persone spesso fraintendono la relazione tra big data e business intelligence. Nella maggior parte dei casi, la soluzione di business intelligence utilizza già l’analisi dei big data in qualche modo. Se non lo fa, allora è una grande lacuna che devi affrontare.

Ma perché l’analisi dei big data è così cruciale per le aziende moderne? Perché dovresti utilizzarla come parte dei tuoi processi o stack di business intelligence? Questa guida risponderà a queste due domande e molte altre. Ma prima, vediamo cosa significano questi termini in modo da poter capire meglio come e dove si combinano.

• Il modello di IA di NVIDIA per salvare la Terra, ottiene finanziamenti dalla NASA.
• In Conversazione con il Dott. Sagar Dhanraj Pande, Professore Assistente di Data Science.
• Ri-istruisci i modelli di apprendimento automatico e automatizza le previsioni batch in Amazon SageMaker Canvas utilizzando set di dati aggiornati.

Cos’è l’analisi dei big data?

Con l’adozione della tecnologia da parte di sempre più aziende e industrie, la spesa per la trasformazione digitale raggiungerà i 3,4 trilioni di dollari entro il 2026. Abbiamo assistito ad una crescente affidabilità sulla tecnologia e nessuna industria è esente da questo cambiamento. Ad esempio, secondo uno studio recente condotto da GetWeave, il 98% dei fornitori di assistenza sanitaria concorda sul fatto che la tecnologia abbia un ruolo cruciale nel fornire un’esperienza superiore ai clienti.

Tutta questa trasformazione tecnologica e digitale ha aperto nuovi percorsi per la raccolta di dati. Dal 2023, almeno 3,5 quintilioni di byte di dati vengono generati quotidianamente a livello globale. Questa grande quantità di dati raccolti è definita big data.

Non tutti questi dati sono utili per le aziende e spesso sono troppo voluminosi per essere gestiti dai tradizionali software di elaborazione dati. Prima che la maggior parte dei big data possa essere utilizzata in modo significativo, deve essere selezionata, filtrata e anche etichettata. Questi processi costituiscono una parte importante dell’analisi dei big data.

Alcuni dei tipi di tecnologia e strumenti più utilizzati per i big data includono:

• Archiviazione e elaborazione dei dati (Hadoop)
• Provisioning e distribuzione dei dati (Cassandra)
• Strumenti di analisi in streaming
• Software di analisi predittiva
• Data lake
• Scoperta della conoscenza
• Strumenti di data mining
• soluzioni di tessuto dati in memoria
• Virtualizzazione dei dati
• Pulizia dei dati
• Framework di elaborazione in cluster

Come vedrai, molti di questi strumenti sono utilizzati anche nella business intelligence.

Cos’è la business intelligence?

La business intelligence (BI) descrive il processo di utilizzo della tecnologia per estrarre informazioni utili dai dati aziendali. Queste informazioni vengono quindi visualizzate e presentate ai dirigenti aziendali, permettendogli di prendere decisioni informate basate sui dati empirici.

La business intelligence è spesso confusa con l’analisi aziendale ed è anche il motivo per cui l’analisi dei big data è spesso confusa e scambiata con la BI. Ma mentre la business intelligence cerca di ottenere il successo attuale utilizzando dati vecchi e nuovi, l’analisi aziendale guarda ai collegamenti tra i dati presenti e passati per prevedere i dati futuri (il futuro dell’azienda).

Entrambe le approcci possono utilizzare l’analisi dei big data per raggiungere i loro obiettivi, ma concentriamoci sulla business intelligence. Questa si basa su una serie di processi e soluzioni di analisi come (ma non solo):

• Data mining
• Analisi predittiva
• Analisi statistica
• Analisi dei big data
• Software di visualizzazione dei dati
• Indicatori chiave di performance (KPI)
• Software di benchmarking delle performance
• Software di interrogazione
• Software di analisi in tempo reale

Implementando una strategia di BI efficace, le aziende possono migliorare la loro capacità di accedere e utilizzare i dati chiave. In definitiva, la BI può aumentare la redditività complessiva della tua azienda garantendo che tutte le decisioni aziendali siano arricchite di dati reali. Inoltre, può aiutare le aziende a migliorare i loro processi interni, consentendo loro di funzionare in modo più ottimale.

Puoi utilizzare la business intelligence per scoprire le tendenze del mercato, scoprire nuove fonti di reddito e identificare problemi aziendali trascurati. L’analisi dei big data può essere una parte fondamentale delle strategie di BI della tua organizzazione.

Casi d’uso per l’analisi dei big data nella business intelligence

L’analisi dei big data può essere utilizzata come parte della tua strategia di business intelligence nei seguenti modi:

Sviluppo e miglioramento del prodotto

Lo sviluppo di nuovi prodotti descrive il ciclo di vita di un prodotto, dalla sua ideazione alla commercializzazione. Come affrontare lo sviluppo del prodotto dipenderà dal modello che utilizzi. Ad esempio, l’analisi dei dati è il primo passo nel semplice modello di progettazione di nuovi prodotti a 3 fasi di Roozenburg & Eekels.

Indipendentemente dal modello scelto, i passaggi fondamentali richiederanno una ricerca rigorosa. Ciò si applica sia alle migliorie dei prodotti che all’introduzione di variazioni di prodotto esistenti.

Oggi la maggior parte delle aziende ha aspirazioni globali, poiché ciò presenta loro maggiori opportunità e incentivi finanziari. Tuttavia, ciò richiede una ricerca di mercato più intensa, compresi i dati acquisiti da sondaggi, dati di tracciamento del sito web (cookie), statistiche sui rapporti di credito, ecc.

Le attitudini e le esigenze dei consumatori sono in continua evoluzione e alcune esigenze possono essere stagionali. Pertanto, i tuoi pool di dati cresceranno e verranno costantemente aggiornati, diventando essenzialmente grandi dati. Hai bisogno di un sistema di analisi dei big data che possa ordinare, elaborare e trovare modelli a quasi la stessa velocità con cui i dati vengono generati.

Il software di business intelligence può essere utilizzato per fornire tutti i modelli e le statistiche in modo più gestibile. Le organizzazioni possono quindi utilizzare questi dati per sviluppare proposte, progetti e piani per nuovi design e miglioramenti dei prodotti. Possono anche utilizzare queste informazioni per determinare le loro operazioni e i requisiti di materiali e fare stime più precise dei costi di sviluppo.

Ottimizzazione del prezzo

Le aziende possono prezzare i loro prodotti in modo più accurato se possono calcolare il costo di sviluppo nelle prime fasi; questo vale anche per i prodotti consolidati.

I tuoi big data dovrebbero contenere modelli che indicano la connessione tra il clima economico globale attuale e le tendenze dello shopping. Ad esempio, per rimanere competitivi durante il 2022 e il 2023, le aziende hanno iniziato a ridurre le unità totali e la massa incluse in un prodotto confezionato. Ad esempio, un sacchetto da 500 g di patatine sarebbe stato ridotto a 450 g e venduto allo stesso prezzo. Questo è chiamato shrinkflation.

Il data analytics dei big data abbinato all’intelligenza aziendale può aiutare le aziende a determinare se sarebbe più fruttuoso aumentare i prezzi o compensare la crescita dei costi in altri modi. Inoltre, ti aiuterà anche a determinare se una linea di prodotti attuale vale la pena di essere messa in scaffale.

Lo streaming e la produzione televisiva possono anche beneficiare dell’analisi dei big data. Combinando informazioni dal zeitgeist attuale, dai comportamenti di streaming e dai sondaggi, queste aziende possono prendere decisioni più efficaci nel decidere quali programmi cancellare e quali mantenere.

Ad esempio, abbiamo visto intere fasce di abbonati a Netflix abbandonare il gigante dello streaming perché un certo programma è stato cancellato. Uno studio condotto da Parrot Analytics ha scoperto che Young Justice è stata una delle serie più richieste del 2023. Tuttavia, HBO Max l’ha cancellata alla fine del 2022.

Ciò che ci dice è che molte di queste decisioni non erano completamente informate. L’analisi dei big data e l’intelligenza aziendale possono impedire alla tua azienda di commettere lo stesso errore.

Gestione della catena di approvvigionamento

Il 2021 e il 2022 hanno visto interruzioni enormi nella catena di approvvigionamento ed è uno dei molti fattori che alimentano l’attuale inflazione. Molti rivenditori utilizzano una soluzione di gestione dell’inventario just-in-time, ma mentre può essere efficiente, ha poca protezione contro le interruzioni della catena di approvvigionamento.

L’analisi dei big data e l’intelligenza aziendale possono aiutare le aziende a implementare una gestione dell’inventario e della catena di approvvigionamento più agile. Possono fornire dati in tempo reale che possono essere interpretati da una soluzione di BI guidata dall’apprendimento automatico per fornire analisi predictive.

Ciò può aiutare le aziende a proteggersi dalle interruzioni della catena di approvvigionamento, poiché questi dati sulla catena di approvvigionamento non sono limitati ai materiali grezzi disponibili o alla capacità di produzione. Considera anche il clima, i ritardi delle spedizioni causati da disastri naturali, le tendenze dello shopping, i prezzi, il clima economico, ecc.

Puoi anche utilizzare queste informazioni per ridurre le scorte e evitare gli sprechi quando la domanda diminuisce. Ciò può rendere il tuo sistema di gestione dell’inventario JIT più ottimale.

Analisi dei canali

Abbiamo visto come l’analisi dei big data e BI possono combinare informazioni provenienti da vari canali per aiutare le aziende a migliorare la progettazione e lo sviluppo di nuovi prodotti, l’ottimizzazione del prezzo e la gestione della catena di approvvigionamento.

Ma come si determina la qualità di ogni canale e l’integrità delle sue informazioni? Ci sono vari canali e non sono tutti limitati ai canali web. Altri canali possono includere chiamate di assistenza clienti, posta postale, negozi o sedi filiali, ecc.

Le aziende possono utilizzare l’analisi dei big data e l’intelligenza aziendale per la scoperta dei canali. Possono anche rivelare l’integrità, la qualità e l’efficienza dei canali e quanto bene si integrano nei loro sistemi. In definitiva, puoi pensarci come grandi metadati poiché sono dati sui tuoi grandi dati. Confermando i canali da cui raccogli i tuoi dati, stai essenzialmente confermando la qualità dei tuoi big data.

Conclusione

Il mercato dell’analisi dei big data è stimato raggiungere oltre i 650 miliardi di dollari entro il 2029. Questo non è affatto una sorpresa, poiché questa guida ha dimostrato i molti modi in cui l’analisi dei big data può essere utilizzata per arricchire l’intelligenza aziendale. Sempre più aziende dovrebbero aspirare a diventare imprese orientate ai dati e, grazie a società come Datapine, che fornisce soluzioni di business intelligence con analisi dei big data, dovrebbe essere più facile che mai. Nahla Davies è una sviluppatrice di software e scrittrice tecnica. Prima di dedicarsi a tempo pieno alla scrittura tecnica, ha gestito – tra le altre cose interessanti – come programmatrice capo presso un’organizzazione di branding esperienziale Inc. 5.000, i cui clienti includono Samsung, Time Warner, Netflix e Sony.