Ricerche online, social media, chat… come non farsi travolgere?

Nel mondo digitalizzato i dati arrivano in azienda da fonti eterogenee: sistemi transazionali, sensori, dispositivi smart e IoT, social media, file testuali, video, ricerche sul web, chatbox, applicazioni di messaggistica, email…Volumi, tipologie e sorgenti continuano a crescere: Idc stima 64,2 zettabyte creati e replicati nel 2020 su scala mondiale che diventeranno 180 zettabyte nel 2025 (con un tasso di crescita composito del 23%).

La competizione sul mercato globalizzato esige che la nostra organizzazione sia in grado gestire la mole di dati, spesso in tempo reale. Il Data management risponde a questa esigenza, aiutando a raccogliere i dati da fonti diverse, a organizzarli, prepararli per l’analisi e renderli accessibili – ovvero a valorizzarli per il nostro business.

I dati costituiscono, infatti, uno dei maggiori asset aziendali – forse il maggiore nella digital economy. Ma il valore va estratto. Tanti dati non significano di per sé tanto ritorno economico. Il Data management, con le sue fasi di preparazione, blending e governance dei dati, ti permette di gettare le fondamenta di un’attività di Analytics efficace e, quindi, di creazione di valore economico.

Dal mare di dati al Data Lake

Il concetto di Data Lake nasce con la diffusione di dati eterogenei per sorgente e formato e risponde alla necessità di avere un unico “contenitore” di dati aziendali che sia versatile. I Data lake consentono infatti di importare qualsiasi quantità di dati in tempo reale: i dati vengono raccolti da più fonti e spostati nel “lago” nel loro formato originale. Le aziende risparmiano tempo per la definizione di strutture di dati, schemi e trasformazioni, e i data scientist o data analyst possono accedere ai dati nella loro forma naturale, con maggiore libertà di movimento.

Il Data lake è una forma di Data management esattamente come il Data warehouse. Nel “magazzino”, però, i dati vengono prima strutturati e le regole per l’analisi vengono definite preventivamente; i dati sono preparati in modo da rispondere a una finalità. Nel Data lake, al contrario, i dati vengono analizzati dopo, ovvero quando sono estratti dal “lago”. La finalità rimane una porta aperta.

A proposito di Big Data…

Stai davvero raccogliendo tanti dati, o almeno i dati che ti servono? Idc afferma che solo una minima quota dei nuovi dati creati ogni giorno viene conservata. Per l’esattezza appena il 2% dei dati prodotti e consumati nel 2020 è stato immagazzinato per il 2021. La capacità di storage l’anno scorso ha raggiunto i 6,7 zettabyte e crescerà del 19,2% nel 2020-2025, anche se la quantità di dati cresce di più. La domanda è: quanti dati ci servono?

Non tutti quelli che vengono generati, certo. Ma probabilmente ci stiamo lasciando sfuggire qualche informazione preziosa. Nelle parole di Idc: “Le organizzazioni dovrebbero prendere in considerazione di prepararsi fin da ora a immagazzinare più dati se vogliono procedere lungo il percorso della digital transformation e migliorare le prestazioni di business tramite l’accelerazione delle iniziative basate su metodi innovativi di analisi dei dati”.

Secondo Idc conservare e valorizzare i dati aiuterà le aziende in tre ambiti fondamentali: resilienza digitale (capacità di usare gli strumenti digitali per adattarsi rapidamente ai cambiamenti anche repentini); creazione di prodotti e soluzioni innovativi; relazione basata su trust e empatia con dipendenti, clienti, partner e consumatori. I dati sono “la fonte” di tutti questi benefici.

Un piccolo test: mi serve il Data Lake?

Se i dati che raccogli sono anche e in misura crescente destrutturati il contenitore dove metterli dovrebbe essere anch’esso privo di struttura, come il Data lake. Quindi se la tua azienda raccoglie grandi quantità di dati che arrivano dai dispositivi IoT, da Internet, dai social e dalla app mobili, il Data lake fa per te.

Se vuoi conoscere meglio i tuoi clienti e definire strategie di vendita sulla base dei dati raccolti (profilo, storico degli acquisti, interazione con il call center, interazioni sui social media, ecc.) il Data lake è un valido supporto.

Se punti a migliorare l’esperienza utente, rendendola più personalizzata e coinvolgente, anche in tempo reale, il Data lake è il bacino di dati che ti serve per fare Analytics e giungere agli Insights che ti servono.

Vuoi potenziare la tua capacità innovativa nei prodotti e nei modelli di business? Il Data lake, per sua natura, lascia più libertà di movimento agli scienziati e analisti dei dati. Raccogliendo informazioni da un numero potenzialmente infinito di fonti, i Data lake ampliano infatti il numero di dati che gli analisti possono utilizzare e si prestano all’impiego di diverse modalità di analisi.

Il tuo obiettivo è costruire modelli per prevedere risultati probabili e mettere in campo analisi predittive? I Data lake ti consentono di archiviare dati relazionali, come database operativi e dati da applicazioni line of business, e dati non relazionali, come app mobili, dispositivi IoT e social media, da cui creare report sui dati storici e a cui puoi applicare l’apprendimento automatico per centrare il tuo obiettivo.

Vuoi restare al passo con i tempi e aumentare la tua competitività? Altro elemento particolarmente rilevante del Data lake è la velocità di estrazione e analisi. Questa agilità e velocità fanno del Data lake un elemento strategico e differenziante.

Il percorso verso gli Analytics e gli Actionable Insights

DuneD ti aiuta in tutto il percorso che permette di estrae valore dai dati. L’Asset preparation e il Data management sono la base che porta agli Analytics, col supporto di Intelligenza artificiale e Machine learning, e infine alla conoscenza informata su cui basare le decisioni, gli Actionable insights.

DuneD crea Data Lake che raccolgono e arricchiscono dati provenienti da tutte le fonti aziendali, strutturati e non strutturati, rendendoli sempre disponibili e interrogabili da tutte le business unit.

Costruiamo i nostri Data product – applicazioni o strumenti che usano i dati per aiutare le aziende a migliorare le loro decisioni e i loro processi – basandoci sui dati mescolati, secondo il processo di Data blending. Con il Data blending DuneD unisce i dati provenienti da fonti diverse, in formati differenti, e crea i Data set che, combinati tra loro, vengono visualizzati nelle dashboard dandoti quel “quadro d’insieme” utile a prendere una decisione. Il Data blending permette di aggregare grandi moli di dati velocemente e ti fornisce uno strumento per una Business Intelligence di qualità, permettendoti di evidenziare in modo semplice e immediato le relazioni tra serie di dati.

Rendiamo sempre trasparenti le previsioni degli algoritmi di intelligenza artificiale con cui analizziamo le informazioni nel Data lake e diamo ai nostri prodotti la migliore interfaccia possibile per lo specifico utente. Accedere all’intelligenza estratta dai dati è facile e veloce.

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