Big Data

I vantaggi dei big data per le aziende

Für Unternehmen liegt in der Auswertung von Big Data der Schlüssel, um ihre Prozesse, Entscheidungen und ihr Geschäftsmodell zu optimieren. So können sie sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Big Data ist die Basis für eine datengetriebene Unternehmenssteuerung und Voraussetzung, um neueste Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) effektiv einzusetzen.

I big data sono quindi talvolta indicati anche come l’insieme delle tecnologie utilizzate per analizzare grandi volumi di dati.

Le 4 V dei Big Data

Il solo volume dei dati non li qualifica come big data. Gartner ha sviluppato il concetto di 3V nel 2001, poi ampliato in 4V. Il concetto si è affermato per classificare i big data come tali.

1. volume (quantità di dati)

La caratteristica principale dei big data è l’estrema quantità di dati. Ogni giorno vengono prodotte masse di dati. Le aziende devono spesso gestire dati dell’ordine dei terabyte, il che spinge le tecnologie tradizionali ai loro limiti.

2. velocità (velocità)

Affinché i Big Data possano esprimere il loro valore, i dati devono essere generati ed elaborati rapidamente. Nel mondo degli affari di oggi, le analisi in tempo reale possono essere fondamentali, ad esempio per rispondere immediatamente alle richieste dei clienti, ottimizzare le catene di approvvigionamento in tempo reale o gestire i prezzi.

3. varietà

Big Data umfasst verschiedene Arten von Daten, darunter strukturierte (z. B. Tabellen), semi-strukturierte (z. B. JSON-Dateien) und unstrukturierte Daten (z.B. Videos oder Texte). ERP-Systeme integrieren Daten aus den unterschiedlichsten Quellen und sind damit ein wichtiges Werkzeug für Unternehmen, um maximalen Mehrwert aus ihren Daten zu schöpfen.

4. veridicità (accuratezza)

I big data sono utili solo se la qualità delle informazioni è elevata. Dati imprecisi o incompleti possono portare a conclusioni errate. Una gestione professionale dei dati e l’uso mirato di strumenti analitici sono fondamentali per garantire la coerenza e l’accuratezza dei risultati.

Approcci più recenti vedono ulteriori caratteristiche che i big data devono soddisfare. Due V che vengono spesso aggiunte:

Varianza (fluttuazione)

Di norma, i big data sono dinamici. I risultati di un’analisi variano a seconda del momento, perché riflettono ad esempio le tendenze stagionali, i cambiamenti nelle preferenze dei clienti o i cambiamenti del mercato. È proprio per questo che le analisi in tempo reale e le analisi predittive sono così utili: rendono visibili le fluttuazioni e ne tengono conto nelle loro valutazioni.

Valore

Alcuni data scientist parlano di big data solo quando le aziende possono trarre valore aggiunto dall’analisi dei dati. L’attenzione si concentra sull’analisi a valore aggiunto dei volumi di dati.

Fonti di dati importanti per i big data

Nel mondo odierno, caratterizzato da una rete digitale, le aziende hanno accesso a dati provenienti da una serie di fonti interne ed esterne che forniscono loro informazioni sul comportamento dei clienti, sui processi e sulle tendenze del mercato. L’importanza delle singole fonti varia a seconda del settore, delle dimensioni dell’azienda e del suo orientamento (B2C, B2B, D2C).

Siti web e negozi online

Le aziende utilizzano strumenti di tracciamento e analisi per generare dati sul comportamento dei visitatori del loro sito web. Raccolgono informazioni sul loro comportamento d’acquisto e sui loro cestini. Queste informazioni creano le basi per campagne di marketing personalizzate e per l’ottimizzazione delle conversioni.

Software e applicazioni

I dati di utilizzo delle app e del software aziendale forniscono informazioni sulle preferenze dei clienti e sull’efficienza dei processi. Quali funzioni non sono accettate? Dove i processi si bloccano? I dati permettono di apportare miglioramenti precisi, senza lunghi tentativi ed errori.

I social network

Le piattaforme di social media come LinkedIn, Instagram e TikTok aiutano le aziende ad analizzare gli umori e le tendenze e ad adattare la strategia del marchio in una fase iniziale.

Motori di ricerca

Gli strumenti per le parole chiave consentono alle aziende di conoscere i termini che gli utenti utilizzano per informarsi su determinati argomenti su Google e altri motori di ricerca. Grazie a questa conoscenza, possono formulare i loro contenuti in modo da ottenere una maggiore visibilità online tra il loro gruppo target.

Automobili e trasporti

I veicoli e i sistemi di traffico moderni generano enormi quantità di dati provenienti da sensori che vengono utilizzati per la gestione del traffico, il controllo delle flotte o lo sviluppo di veicoli autonomi.

Oggetti da indossare

I fitness tracker e gli smartwatch sono una fonte preziosa di dati per il settore sanitario e assicurativo. I dispositivi registrano dati sulla salute e sull’attività che le aziende possono utilizzare per sviluppare offerte personalizzate.

Robot e dispositivi IoT

Le macchine in produzione o i dispositivi domestici intelligenti forniscono preziosi dati operativi. Le aziende possono utilizzare questi dati per ottimizzare i processi o stabilire nuovi modelli di business basati sui dati che tengano conto, ad esempio, dell’usura delle macchine.

Chatbot AI

Sia sul sito web che nei sistemi interni, i chatbot AI forniscono preziose informazioni sui desideri e sui problemi degli utenti. Queste informazioni aiutano a migliorare i servizi di assistenza come le FAQ o la documentazione in modo mirato.

Big data: esempi di utilizzo aziendale

L’analisi dei big data racchiude un enorme potenziale per le aziende. Le analisi statistiche non vengono più effettuate in modo selettivo. Al contrario, i volumi di dati possono essere analizzati in modo completo. Gli strumenti dei big data trovano correlazioni e schemi in centinaia di migliaia di punti di dati che gli analisti umani spesso non riescono a riconoscere o che riconoscono solo con un investimento di tempo molto maggiore. Questo rende le applicazioni ideali per migliorare in modo efficiente le decisioni e i processi in molte aree di un’azienda, contribuendo così alla sua redditività futura.

1. produzione: efficienza attraverso l’ottimizzazione dei dati

In produzione, uno strumento di analisi dei big data può aiutare ad armonizzare e almeno parzialmente automatizzare i processi.

Un esempio è la manutenzione predittiva. I sensori sulle macchine raccolgono e analizzano continuamente dati come temperatura, vibrazioni e tempi di funzionamento. Se ci sono segni di possibili difetti, il sistema fornisce un’indicazione in modo da poter effettuare le riparazioni in anticipo ed evitare danni maggiori. Allo stesso tempo, in questo modo è possibile prolungare la vita utile delle macchine, consentendo alle aziende di ottenere notevoli vantaggi in termini di costi.

Altri casi di utilizzo dei big data nella produzione sono l’analisi della qualità dei prodotti, il monitoraggio e l’automazione della gestione del magazzino. Ciò consente una produzione rapida ed efficiente in termini di costi.

2. marketing: personalizzazione attraverso i dati dei clienti

Nel marketing, ad esempio, le analisi dei big data consentono di creare profili anonimi dei clienti. Le aziende ottengono una conoscenza dettagliata dei loro clienti e possono fare offerte e raccomandazioni personalizzate . Se utilizzati correttamente, anche l’efficacia delle campagne pubblicitarie ne beneficia.

Ad esempio, un rivenditore online utilizza l’analisi dei big data per identificare le tendenze stagionali e le preferenze individuali. Poi offre ai suoi clienti campagne di sconti personalizzati. Il risultato: il tasso di conversione aumenta e la fedeltà dei clienti si rafforza.

3. finanza: gestione del rischio e rilevamento delle frodi

I reparti finanziari possono identificare le anomalie nei flussi di dati analizzando i dati contabili e delle transazioni. Può trattarsi di pagamenti atipici o di fatture duplicate. Grazie alle analisi, le anomalie possono essere indagate tempestivamente e i danni potenzialmente maggiori causati dalle frodi possono essere evitati. Le aziende possono anche utilizzare le analisi dei big data per scoprire le lacune dei sistemi di controllo interno, in modo da prevenire le frodi fin dall’inizio.

Oltre alla prevenzione delle frodi, le previsioni supportate dall’intelligenza artificiale sono il caso d’uso più importante dei big data nella finanza. Analizzando i dati storici e i movimenti di mercato, i sistemi sono in grado di prevedere in modo affidabile gli sviluppi futuri. Su questa base, le aziende possono valutare meglio i propri rischi finanziari e cogliere opportunità di mercato precedentemente non sfruttate.

4. logistica: ottimizzazione delle catene di approvvigionamento

Welches Produkt ist wann wo angekommen? Big Data und Echtzeitanalysen revolutionieren die Logistik. Die Supply Chain wird plötzlich vollständig transparent. Verzögerungen und Störungen können klar zugeordnet und zügig behoben werden. 

Ad esempio, le aziende possono ottimizzare i loro percorsi per ottenere tempi di consegna brevi e basse emissioni analizzando i dati sul traffico, le condizioni meteorologiche e i livelli delle scorte. Entrambe le cose vanno a vantaggio del loro bilancio dei costi.

Le tecnologie dei big data in sintesi

Se vuoi archiviare e analizzare i big data, hai bisogno di tecnologie potenti – in tutte le aree dell’IT. Dall’hosting ai database, dalle tecnologie di interfaccia ai software di analisi.

Hadoop: la base per l’elaborazione distribuita dei dati

Apache Hadoop è una tecnologia chiave per l’elaborazione dei big data. Questo framework open source archivia grandi quantità di dati su più server. Ciò consente un’elaborazione in parallelo, molto più veloce rispetto a quella di un computer centrale. Hadoop è particolarmente utile quando è necessario elaborare dati provenienti da fonti diverse, sia strutturati che non strutturati.

Database NoSQL: flessibilità nell’archiviazione dei dati

A differenza dei database relazionali tradizionali, i database NoSQL come MongoDB o Cassandra sono stati progettati appositamente per i big data. Offrono un elevato grado di flessibilità in quanto non sono vincolati a strutture tabellari rigide. Questo li rende ideali per l’archiviazione di dati non strutturati come documenti di testo o dati di sensori. Inoltre sono altamente scalabili, il che li rende indispensabili per le applicazioni ad alta intensità di dati.

In-memory computing: velocità in tempo reale

L’in-memory computing è una tecnologia chiave per le aziende che vogliono analizzare i dati in tempo reale. I dati vengono archiviati in memoria anziché su dischi rigidi, aumentando in modo significativo la velocità di elaborazione. Questa tecnologia è spesso utilizzata in settori come l’analisi predittiva, dove i millisecondi contano quando si prendono decisioni basate sui dati.

Strumenti di analisi dei big data e integrazione ERP

Oltre a queste tecnologie di base, vengono utilizzati anche strumenti di analisi dei big data. Tra le applicazioni più note di questo tipo ci sono Tableau, Microsoft Power BI e Qlik. Questi strumenti permettono di visualizzare le valutazioni dei dati e di renderle facilmente comprensibili.

Gli strumenti analitici sono particolarmente efficaci quando sono collegati al sistema ERP. In questo modo le analisi dei dati possono essere arricchite con i dati anagrafici, ad esempio, e ciò facilita l’interpretazione del valore aggiunto. Inoltre, è possibile attivare azioni di follow-up automatizzate nei processi quando si raggiungono determinati valori.

Molti sistemi ERP moderni offrono interfacce con soluzioni di big data per una facile integrazione.

Sfide e soluzioni tipiche

Sebbene i Big Data offrano enormi opportunità, comportano anche una serie di sfide. Le aziende devono tenerne conto per sfruttare appieno il potenziale della tecnologia.

Protezione dei dati e questioni etiche

In molti casi, i big data contengono dati sensibili su clienti o dipendenti. Le aziende devono quindi soddisfare gli elevati requisiti legali di protezione dei dati. In caso contrario, c’è il rischio di conseguenze legali, danni finanziari e perdita di reputazione se si viene a conoscenza di violazioni della legge.

A prescindere dalla valutazione legale, le aziende dovrebbero considerare le questioni etiche: Dopo tutto, le misure personalizzate e le decisioni automatizzate basate su algoritmi comportano sempre il rischio di discriminazioni e pregiudizi.

Raccomandazioni:

• Integrare le misure di sicurezza dei dati, come la crittografia, il controllo degli accessi e l’anonimizzazione, nei processi di big data fin dall’inizio.
• Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der DSGVO für den Schutz sensibler Daten und den langfristigen Erfolg von Big Data Analytics
• Sviluppo di una dichiarazione di missione etica che dia ai dipendenti fiducia nella gestione dei dati.

Qualità e gestione dei dati

I big data hanno un valore pari alla qualità dei dati sottostanti. Dati errati o incompleti possono portare a risultati di analisi errati e quindi a decisioni sbagliate. È qui che entra in gioco la gestione dei dati: le aziende devono assicurarsi che i loro dati siano coerenti, aggiornati e corretti. I sistemi ERP possono aiutare consolidando i dati provenienti da fonti diverse e monitorandone la qualità.

Raccomandazioni:

• Introduzione di un quadro di governance dei dati che definisca standard chiari per la raccolta, la convalida e la manutenzione dei dati.
• Utilizzo di sistemi ERP per consolidare i dati provenienti da fonti diverse.
• Controlli regolari dei dati e monitoraggio basato sull’intelligenza artificiale che corregge automaticamente gli errori

Barriere di costo e di conoscenza

L’implementazione dell’analisi dei big data è spesso associata a costi elevati. Oltre a hardware e software ad alte prestazioni, le aziende hanno bisogno di specialisti con le competenze necessarie per utilizzare le tecnologie in modo efficace. Per le piccole e medie imprese può essere particolarmente difficile mettere a disposizione queste risorse.

Raccomandazioni:

• Utilizzo di piattaforme di big data basate sul cloud, che siano scalabili in modo flessibile e che offrano tariffe entry-level convenienti.
• Formazione dei dipendenti e collaborazione con esperti esterni per sviluppare le conoscenze necessarie all’interno.
• Investimento in strumenti di analisi dei big data di facile utilizzo, che possano essere utilizzati senza competenze tecniche approfondite.

Interessante anche: Rischio di silo della conoscenza – Come le aziende proteggono le conoscenze critiche

Connessione ai sistemi ERP

I sistemi ERP possono alleviare molte sfide nell’affrontare i big data fungendo da piattaforma centrale per la gestione dei dati. Grazie al collegamento in rete con l’analisi dei big data, i dati operativi vengono strutturati, monitorati e preparati per l’analisi. Questo non solo migliora la qualità dei dati, ma riduce anche gli ostacoli tecnici grazie a interfacce standardizzate.

Raccomandazioni:

• Collegare i sistemi ERP con gli strumenti per i big data per integrare perfettamente i dati operativi nelle analisi
• Utilizzo di API e middleware per collegare i sistemi esistenti ed evitare così i silos di dati.

Approfondisci: Big Data e ERP: perché questa combinazione consente di ottenere di più dai tuoi dati

Prospettive future: L’analisi dei big data sta diventando una disciplina strategica fondamentale

Il futuro dei big data sarà caratterizzato da nuove tecnologie, volumi di dati crescenti e una sempre maggiore integrazione dell’intelligenza artificiale.

Stiamo passando dall’analisi pura dei dati a sistemi di analisi intelligenti che imparano autonomamente e riconoscono i modelli nei dati. L’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo sono sempre più integrati negli strumenti per i big data. Ciò consente di prevedere con maggiore precisione e analizzare in tempo reale dati complessi, come quelli in streaming.

Le tecnologie di edge computing, in cui i dati vengono elaborati direttamente alla fonte invece di essere inviati ai server centrali, diventeranno sempre più importanti. Ciò è particolarmente importante per i dispositivi IoT che generano enormi quantità di dati, ad esempio nella produzione o nei trasporti. L’edge computing riduce i tempi di latenza e consente quindi di analizzare i dati e prendere decisioni più rapide: un vantaggio decisivo per applicazioni come la guida autonoma o l’Industria 4.0.

I dati provenienti dai social media, dai video e dai file audio rappresentano oggi una grande percentuale della generazione di dati a livello globale. La gestione di questi dati non strutturati sta diventando sempre più importante. Nuovi algoritmi di intelligenza artificiale e strumenti speciali aiutano a estrarre informazioni preziose da grandi volumi di dati per la gestione aziendale.

Il lavoro basato sui dati sarà lo standard nelle aziende del futuro, con o senza AI. Per ora siamo ancora nelle prime fasi di questo sviluppo. Tuttavia, nei prossimi anni, le piattaforme low-code e no-code garantiranno che l’analisi dei big data possa essere eseguita senza conoscenze tecniche approfondite. Questo aprirà alle organizzazioni la possibilità di utilizzare l’analisi dei dati in modo completo.

I big data non sono più un argomento di nicchia. Sono una tecnologia strategica fondamentale. Tutti i manager e i dipendenti dovrebbero averne una conoscenza di base (data literacy) per poter svolgere le proprie mansioni in modo competente e orientato ai dati in futuro e contribuire così alla crescita della propria azienda.

Fatti interessanti dal blog:

https://www.applus-erp.de/wissen/unternehmensentwicklung/blog-synergie-erp-und-data-warehouse/

https://www.applus-erp.de/wissen/erp-technologie/blog-big-data-und-erp-worin-besteht-der-zusammenhang/