I Big Data rappresentano un'evoluzione cruciale nel panorama tecnologico odierno, avendo un impatto significativo su vari aspetti del business, soprattutto per le Piccole e Medie Imprese (PMI).

L'integrazione dei Big Data nelle strategie aziendali può trasformare radicalmente il modo in cui una PMI opera, prende decisioni e si posiziona nel mercato. Esploreremo questo impatto attraverso vari aspetti come l'efficienza operativa, la personalizzazione del cliente, l'innovazione prodotto e la sicurezza.

Efficienza Operativa

I Big Data offrono alle PMI la capacità di ottimizzare le operazioni attraverso analisi predittive e prescrittive. Analizzando grandi volumi di dati, le imprese possono identificare schemi, tendenze e inefficienze nascoste nei loro processi operativi.

Questo può portare a miglioramenti significativi nella catena di approvvigionamento, nella gestione delle scorte, nell'efficienza della produzione e nella riduzione dei costi. Per esempio, l'analisi predittiva può aiutare a prevedere la domanda dei clienti, consentendo alle PMI di ottimizzare le scorte e ridurre gli sprechi.

Personalizzazione del Cliente

Nell'era digitale, la personalizzazione è diventata una chiave del successo per le aziende di ogni dimensione. I Big Data permettono alle PMI di comprendere meglio i loro clienti attraverso l'analisi dettagliata del comportamento d'acquisto, delle preferenze e delle interazioni.

Ciò consente alle imprese di personalizzare i loro prodotti, servizi e comunicazioni di marketing, migliorando l'engagement del cliente e aumentando la fedeltà. Una maggiore personalizzazione può anche portare a un aumento delle vendite e a una migliore soddisfazione del cliente.

Innovazione di Prodotto

L'uso dei Big Data può stimolare l'innovazione all'interno delle PMI consentendo loro di identificare nuove opportunità di mercato e di adattare i loro prodotti o servizi alle esigenze in evoluzione dei clienti.

Analizzando i dati raccolti dai feedback dei clienti, dai social media, dai forum online e da altre fonti, le imprese possono guadagnare preziosi insight per guidare lo sviluppo di prodotti e migliorare l'offerta esistente. Ciò non solo aumenta la competitività ma può anche aprire nuovi mercati e segmenti di clientela.

Sicurezza e Gestione dei Rischi

Nel contesto della cybersecurity, i Big Data offrono alle PMI potenti strumenti per migliorare la sicurezza dei loro sistemi informativi e la gestione dei rischi.

Analizzando vasti set di dati, le imprese possono identificare modelli anomali o comportamenti sospetti che potrebbero indicare tentativi di intrusione, frodi o altre minacce alla sicurezza.

Questo permette di adottare misure proattive per prevenire violazioni dei dati, mitigare i rischi e rispettare le normative sulla protezione dei dati. Inoltre, l'analisi dei Big Data può aiutare le PMI a valutare i rischi aziendali, migliorare la pianificazione strategica e prendere decisioni informate.

Sfide e Considerazioni

Nonostante i numerosi benefici, l'adozione dei Big Data comporta anche delle sfide per le PMI, tra cui la necessità di investimenti in tecnologia, competenze specialistiche e la gestione della privacy e della sicurezza dei dati. È fondamentale che le PMI adottino un approccio olistico, considerando non solo gli aspetti tecnologici ma anche quelli organizzativi, etici e legali.

I Big Data rappresentano, dunque, un potente catalizzatore per il cambiamento e l'innovazione nelle PMI. Quando utilizzati in modo efficace, possono trasformare significativamente vari aspetti del business, dalla gestione operativa alla strategia di mercato, offrendo alle PMI un vantaggio competitivo in un mercato sempre più guidato dai dati.

Tuttavia, per capitalizzare pienamente questi vantaggi, è essenziale per le PMI adottare un approccio strategico, considerando attentamente come integrare i Big Data nelle loro operazioni e strategie aziendali.

Big Data: definizione, nascita e altre info utili

Siamo alla fine degli anni 90' quando si inizia a parlare di Big Data, ma bisognerà attendere le teorie dello studioso Doug Laney nel 2000 per avere un concetto dai contorni più definiti.

L’espressione Big Data viene comunemente tradotta in “Grandi Dati”. Si tratta di una tipica espressione informatica indicante una grande quantità di informazioni e dati che vengono acquisiti, trasmessi e gestiti continuativamente da enti pubblici, privati o società.

L’elaborazione dei Big Data attiene alla sfera di competenza delle cd. Analisi di mercato, rappresentando uno degli elementi più importanti di esse. Se per Big Data facciamo riferimento, in gergo informatico, a una grande quantità di dati, ciò che più rileva ai fini della loro considerazione è l’analisi che se ne fa ai fini statistici e di indagini di mercato.

I Big Data e il contesto nativo

Trattandosi di un concetto relativamente recente, per conoscere la storia dei Big Data bisogna far riferimento a Doug Laney e la sua Teoria delle tre V. Lo studioso concentrò la sua attenzione su 3 elementi particolarmente importanti delle informazioni:

1. La Varietà

2. Il Volume

3. La Velocità

Quanto al punto 1, in effetti, i dati giungono in modo disomogeneo alla fonte deputata al loro raccoglimento. Essi possono consistere in: video, foto, immagini, documenti di testo, codici alfanumerici, etc, e provenire dai più svariati poli di trasmissione.

Altra caratteristica responsabile della nascita dei Big Data è certamente il Volume di cui al punto 2. Potendo provenire da qualunque dispositivo o piattaforma idonea alla loro trasmissione, le informazioni hanno sorgenti variegate e numerose: telemetria, transazioni bancarie, acquisti, social media, tool di videoscrittura, etc.

La velocità con la quale siamo soliti condividere dati è indicativa di quante informazioni ognuno di noi è in grado di “emettere” ogni giorno.

I flussi di informazione hanno portata ampia e vanno gestiti in tempo reale. Sommando Varietà, Volume e Velocità si giunge a quella che potremmo definire la triade costitutiva dei Big Data, ma è la capacità tecnologica di gestirli, elaborarli e trarne vantaggio a renderli una risorsa di valore inestimabile.

Che grandezza hanno i Big Data?

Già dal nome i Big Data suggeriscono con semplicità il concetto di “Grandezza”, ma quanto possono essere i dati contenuti in questa espressione? Di che entità stiamo parlando quando menzioniamo i famigerati Big Data? Proviamo a dare una risposta.

L’8 settembre del 2010 Jonathan Effrat, Product Manager di Google, aveva dichiarato, contestualmente all’annuncio di Google Instant, che in rete la misura dei dati digitali nel mondo era ormai prossima allo Zettabyte e che le informazioni reperibili sul web corrispondono a circa un milione di volte in più di quelle reperibili in tutte le biblioteche degli Stati Uniti d’America.

Un più recente studio del 2014 condotto da IDC, con riferimento a dati stimati nel 2013, aveva evidenziato che il volume di dati del mondo di quel periodo era pari a 4.4 Zettabyte.

Già allora si stimava che nel 2020 il volume dei dati avrebbe raggiunto i 20 ZB all’anno, grazie alla rapida diffusione dell’Internet of Things. Quanto vale un Zettabyte? Un Zettabyte corrisponde al numero naturale del “Triliardo” ed equivale a 1000 miliardi di miliardi.

I Big Data e il loro ciclo di vita

L’enorme quantità di dati che circola in rete ha certamente a che fare con il numero di persone nel mondo. Dati sulla popolazione mondiale, rispondenti a stime di fine marzo 2021, indicano che siamo quasi 8 miliardi di persone, avendo raggiunto la soglia di 7,85 miliardi di abitanti complessivi.

Una quota rispondente ai due terzi di questi è online ogni giorno e produce informazioni in maniera diretta o indiretta. Per gestire correttamente grandezze di questo tipo sono necessari interventi mirati.

Il ciclo di vita dei Big Data inizia con il momento di creazione della informazione e continua con la fase di trasmissione della stessa. Ma le macro aree di azioni alle quali i Big Data vengono sottoposti una volta prodotti sono più tipicamente quelle di Management e Analytics.

Il Management attiene alla quella fase di acquisizione e memorizzazione dei dati; l’Analytics, invece, all’analisi dei dati acquisiti che deve rispondere in maniera estremamente rapida.

Ad onor di verità, possiamo affermare che sia i processi di generazione dei dati che quelli afferenti alla sfera gestionale sono diversi e più numerosi di quelli indicati, ma qui vogliamo solo preparare il terreno di accoglimento di un concetto che potrebbe essere estraneo alla maggioranza dei non addetti ai lavori.

In questa sede ricordiamo solo che i Big Data possono creare problemi seri di sconfinamento in tema di dati sensibili.

Big Data: la chiave per una efficace strategia di business

L’importanza dei Big Data è tanta e tale da aver generato intorno a questo concetto un business tutto proprio. Ogni organizzazione al suo interno dovrebbe essere in grado di padroneggiare: l’acquisizione dei dati più coerenti al proprio core business, la gestione di essi e la loro valutazione.

I Big Data, se non fosse chiaro, sono una chiave di successo aziendale non indifferente. Permettono l’individuazione di obiettivi chiari e precisi e consentono di lavorare in modo efficiente per il raggiungimento di essi.

Alcune best practice per la gestione e l’analisi dei dati includono una concentrazione di informazioni che si rivelano essenziali per la crescita economica di un’attività.

Attraverso l’acquisizione e lo studio di grandi dati si possono ottenere importantissime informazioni per lo studio del proprio mercato: consumatori, abitudini, preferenze, tendenze e predizioni, possono non avere più segreti grazie alla corretta gestione dei Big Data. Per una strada vincente, è necessario dotarsi di tool in grado di gestire tali set di informazione.

Come si giunge alla raccolta di grandi dati

Per una Piccola e Media Impresa (PMI), accedere e sfruttare i Big Data può sembrare un'impresa ardua, data la percezione che sia necessario disporre di risorse significative o di tecnologie avanzate.

Tuttavia, ci sono diversi modi pratici e accessibili per le PMI per iniziare a raccogliere e utilizzare grandi volumi di dati, trasformando così le informazioni in insight preziosi per il business. Ecco alcune strategie chiave:

1. Sfruttare i Dati Esistenti

Le PMI spesso non si rendono conto della quantità di dati che già possiedono. Dati di vendita, interazioni con i clienti, logistica, inventario e altre operazioni quotidiane possono fornire insight preziosi. Il primo passo è organizzare e analizzare questi dati attraverso strumenti di business intelligence o software di analisi dati.

2. Utilizzo di Strumenti Analytics Accessibili

Esistono numerosi strumenti e piattaforme, spesso con opzioni gratuite o a basso costo, che possono aiutare le PMI a raccogliere e analizzare dati. Piattaforme come Google Analytics, strumenti di social media analytics, o software CRM possono fornire dati preziosi sul comportamento dei clienti, sulle prestazioni di marketing e altro ancora.

3. Partnership e Collaborazioni

Le PMI possono collaborare con partner o istituzioni accademiche che possono aiutare nella raccolta e nell'analisi dei Big Data. Queste collaborazioni possono offrire accesso a competenze, tecnologie e dati che altrimenti sarebbero inaccessibili.

4. Adozione del Cloud Computing

Il cloud computing offre alle PMI la possibilità di accedere a potenti capacità di elaborazione e storage a un costo relativamente basso, senza la necessità di investimenti significativi in hardware.

Piattaforme cloud come Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud Platform forniscono strumenti accessibili per la raccolta, l'archiviazione e l'analisi dei dati.

5. Utilizzo di IoT e Sensori

L'Internet delle Cose (IoT) offre enormi opportunità per le PMI di raccogliere dati in tempo reale dai dispositivi collegati. Sensori economici possono essere utilizzati per raccogliere dati da macchinari, veicoli, sistemi di energia e altro, fornendo insight per l'ottimizzazione operativa, la manutenzione predittiva e la miglior comprensione del comportamento del cliente.

6. Formazione e Competenze Interne

Investire nella formazione del personale per sviluppare competenze in data analytics è fondamentale. La capacità di analizzare e interpretare dati è tanto importante quanto la capacità di raccoglierli. Corsi online, workshop e formazione continua possono potenziare le capacità analitiche del team.

7. Focus su Data Quality

Assicurarsi che i dati raccolti siano di alta qualità, pertinenti e affidabili è fondamentale. Una PMI deve stabilire processi per la validazione dei dati, la pulizia, e l'integrità per garantire che le decisioni aziendali siano basate su informazioni accurate.

In conclusione, l'accesso ai Big Data non è più un privilegio riservato alle grandi corporazioni. Con le giuste strategie e strumenti, anche le PMI possono sfruttare i dati per migliorare le decisioni aziendali, ottimizzare le operazioni, personalizzare l'offerta per i clienti e rimanere competitive nel mercato.

L'approccio deve essere graduale, iniziando con piccoli progetti e incrementando la scala man mano che l'organizzazione diventa più a suo agio con l'uso dei dati.

Il Team di bitCorp