Big Data: cosa sono?

È difficile da credere, ma fino al 2000 solo il 25% delle informazioni memorizzate nel mondo era digitale. Oggi, quella cifra è passata al 99,9%, un aumento sbalorditivo. C'è anche stato un cambiamento trasformativo nel modo in cui definiamo le "informazioni".

E per informazioni intendiamo i dati.

Considera la grande quantità di informazioni che crei o incontri quotidianamente. Sono tutte informazioni digitali, ovvero dati: dai rapporti di vendita e marketing alle previsioni trimestrali, alla cronologia dei tuoi clienti fino ad arrivare ai file di immagini e audio. Anche i tuoi clienti (e potenziali clienti) creano dati. Ogni clic, like, acquisto, download e interazione con il tuo marchio produce dati che possono essere utilizzati per comprendere il comportamento della tua clientela e offrirle esperienze migliori. Questo crea un enorme volume di dati di diverso tipo che devono essere archiviati, analizzati e utilizzati.

Ti diamo il benvenuto nel mondo dei Big Data.

Indice:

• Big Data: significato e definizione
• L'importanza dei Big Data
• Big Data: esempi e tipologie
• Big Data e strategia dei dati
• Applicazioni e casi d'uso dei Big Data
• Sfide legate all'utilizzo dei Big Data
• Best practice per i Big Data
• Strategie e soluzioni per i Big Data
• Scopri le soluzioni Big Data di Salesforce

I Big Data, letteralmente "grandi dati", sono set di dati vasti e diversificati, così complessi da non poter essere gestiti utilizzando i metodi tradizionali di elaborazione dei dati. Immagina tutte le interazioni, i clic, i like, i download e gli acquisti di cui abbiamo parlato sopra, generati quotidianamente su scala globale.

I Big Data sono in continua espansione. Infatti, oltre due terzi degli analisti e dei responsabili IT prevedono che i volumi di dati aumenteranno in media del 22% nel corso del prossimo anno. E con la continua crescita dei volumi di dati, aumentano anche le opportunità di utilizzare i Big Data per accrescere ulteriormente il valore aziendale, gettando le basi per potenti soluzioni di intelligenza artificiale.

Imparare i concetti di base relativi ai Big Data è fondamentale per chiunque abbia bisogno di capire come possono essere utilizzati i dati e l'intelligenza artificiale nell'affrontare le sfide aziendali. Che tu sia analista di dati o leader aziendale, questo articolo ti aiuterà a scoprire da dove iniziare.

Un modo utile per approcciarsi all'argomento è considerare le tre dimensioni dei Big Data: volume, velocità e varietà, anche note come le "tre V".

Il volume si riferisce all'enorme quantità di dati generati e raccolti. I rivenditori online, ad esempio, generano grandi quantità di dati, che vanno dalla cronologia delle transazioni alle interazioni con il sito web, dalla gestione dell'inventario ai sistemi di assistenza clienti.

La velocità si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati ed elaborati. Nel mondo della finanza, le Borse elaborano flussi di dati ad alta velocità per prendere decisioni di trading in una frazione di secondo, basate su dati di mercato disponibili in tempo reale. Allo stesso modo, le banche e le società di carte di credito analizzano i dati delle transazioni in tempo reale per identificare e prevenire attività fraudolente.

La varietà si riferisce ai diversi tipi e formati di dati. In ambito sanitario, i dati possono includere i dati demografici dei pazienti, l'anamnesi medica, i risultati di laboratorio, i dati di imaging e le note cliniche.

Secondo il nostro ultimo report State of Data and Analytics, l'80% dei leader aziendali afferma che i dati sono fondamentali nel processo decisionale della propria organizzazione. Ma per tradurre i dati in informazioni utili e approfondite, è prima necessario analizzarli. L'analisi dei dati si riferisce agli strumenti e ai processi che consentono di estrarre informazioni preziose e dettagliate da tutti questi dati per prendere decisioni migliori.

Ad esempio, le aziende possono analizzare grandi set di dati storici e in tempo reale per identificare tendenze, modelli e correlazioni e prendere decisioni più sicure sulla base di questi dati. Un approccio basato sui dati sostituisce l'intuizione e le congetture, supportando inoltre strategie di business più accurate ed efficaci.

Il 94% dei leader aziendali ritiene che la propria organizzazione dovrebbe trarre maggiore valore dai propri dati. Un modo per farlo è utilizzare piattaforme in grado di riunire tutti i dati, interni ed esterni, compresi i dati provenienti da data lake e magazzini esterni.

Unificando tutti i dati dei tuoi clienti in un unico luogo, puoi sviluppare una visione a 360 gradi della tua clientela e sfruttare l'intelligenza artificiale per trovare informazioni utili e approfondite. Queste ultime ti aiuteranno a prendere decisioni migliori per raggiungere i risultati aziendali prefissati.

L'intelligenza artificiale, compresa l'intelligenza artificiale generativa (GenAI), sfrutta i Big Data per addestrare e migliorare i propri algoritmi. Più i dati sono diversificati, migliori sono le prestazioni dell'intelligenza artificiale.

Quando i tuoi dati sono riuniti in un'unica piattaforma, puoi sfruttarne tutti i vantaggi:

• Gli analisti possono visualizzare profili unificati e ottenere informazioni dettagliate sui clienti da utilizzare per realizzare azioni di marketing personalizzate, innovare i prodotti, migliorare l'erogazione dei servizi e non solo.
• Gli sviluppatori possono creare applicazioni a partire dai dati unificati, ad esempio app per la valutazione dello stato di salute. Tali app possono fornire informazioni critiche agli operatori sanitari, i quali riceveranno avvisi in tempo reale quando il punteggio di un paziente o di una paziente scende al di sotto di una certa soglia.
• I tuoi rappresentanti di vendita devono conoscere i loro potenziali clienti a livello granulare. Stanno aprendo le e-mail? Cosa stanno guardando sul sito web? Sulla base dei dati raccolti da tutti i potenziali clienti, che probabilità hanno di procedere all'acquisto? I dati unificati possono aiutarti a rispondere a tutte queste domande.
• I responsabili dell'e-commerce possono utilizzare i dati per personalizzare il proprio sito web in base al comportamento di navigazione degli utenti e ai livelli attuali delle scorte di prodotti, garantendo un'esperienza cliente pertinente e mirata.

Una volta che si è davanti al quadro generale, è più facile identificare le lacune nel mercato, scoprire nuove opportunità e sviluppare prodotti e servizi che rispondano ai bisogni e alle esigenze dei clienti.

Il "mosaico" dei Big Data è costituito da molti tipi diversi di dati. Conoscerli è il primo passo per capire come gestirli, analizzarli ed estrarne in modo efficace informazioni preziose.

Questo tipo di Big Data è formattato in campi che possono essere facilmente ordinati e analizzati. Pensa ai fogli di calcolo e agli elenchi disposti in righe e colonne. Alcuni esempi di Big Data che seguono questa struttura sono:

• le informazioni sui clienti
• i dati del punto vendita
• i registri di inventario
• i dati finanziari, come i registri delle transazioni.

I dati non strutturati includono categorie di informazioni che non possono essere organizzate in righe e colonne. Pensa ai post sui social media, alle e-mail, alle recensioni dei clienti e ai contenuti multimediali come foto e video. I dati non strutturati rappresentano quasi l'80% di tutti i dati, ma non sono sempre stati facili da analizzare. Grazie all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico, oggi è possibile ottenere informazioni preziose anche da questa vasta categoria di dati.

Questo tipo di dati ha una certa organizzazione, ma non si adatta perfettamente ai database tradizionali. I dati semi-strutturati contengono spesso tag ed etichette, i metadati, che vengono utilizzati per raggrupparli e descriverne la modalità di archiviazione. Tra questi, troviamo i file XML, i dati JSON e i file di log.

I metadati sono informazioni che descrivono altri dati. Questi "dati sui dati" forniscono dettagli relativi alle caratteristiche, agli attributi e alle proprietà di un set di dati. I metadati di un file video, ad esempio, possono includere informazioni sulla durata, sulla risoluzione e sul formato di codifica.

I dati delle serie temporali vengono utilizzati per analizzare tendenze, modelli e cambiamenti in un periodo specifico. Ne sono un esempio i prezzi del mercato azionario, i dati meteorologici, le letture dei sensori dai dispositivi IoT e i dati relativi al traffico dei siti web.

I dati geospaziali sono correlati a posizioni specifiche. Includono le coordinate, gli indirizzi, le mappe e le immagini satellitari. I dati geospaziali vengono utilizzati, ad esempio, per la navigazione GPS, la pianificazione urbana e il monitoraggio ambientale.

I dati in streaming provengono da fonti come i feed dei social media, le reti di sensori e le transazioni online. L'analisi dei dati in streaming fornisce alle organizzazioni le informazioni necessarie per prendere decisioni immediate e reagire agli eventi non appena si verificano.

Nei progetti basati sull'intelligenza artificiale, tutti questi tipi di dati possono essere utilizzati insieme per aiutare la tua organizzazione a ottenere una comprensione completa della sua clientela. I dati non strutturati, in particolare, hanno un enorme potenziale nell'era dell'intelligenza artificiale. Applicando l'analisi avanzata e l'apprendimento automatico, le organizzazioni sono in grado di estrarre informazioni dettagliate da cumuli di informazioni disordinate, offrendo esperienze cliente mirate, innovazioni di prodotto e altro ancora.

Ora che conosci quali tipi di dati esistono, puoi intuire come gli insight provenienti da tutti questi tipi di dati siano fondamentali per ottenere una comprensione approfondita della tua clientela, promuovere l'innovazione e prendere decisioni migliori.

I tuoi dati sono preziosi solo quando sono gestiti correttamente, protetti e disponibili per l'analisi. Diamo un'occhiata ad alcuni concetti chiave sul ciclo di vita dei dati e scopriamo come ogni aspetto si integra con gli altri.

Come si passa dai dati grezzi alle informazioni utili? Il tuo approccio sarà guidato dalla tua strategia dei dati. La strategia dei dati è un framework essenziale che guida l'approccio dell'organizzazione alla raccolta, alla gestione e all'utilizzo dei dati. Tale strategia deve includere la definizione degli obiettivi, l'identificazione dell'origine dei dati e la definizione dei processi per l'acquisizione, l'archiviazione e l'analisi dei dati. Una solida strategia dei dati allinea le iniziative sui dati con gli obiettivi aziendali, in modo che l'intera organizzazione sia sulla stessa lunghezza d'onda rispetto a come i dati dovrebbero essere utilizzati per supportare l'azienda.

La governance dei dati è una parte importante della tua strategia dei dati. Il framework di governance dei dati include standard per la qualità, l'integrità e la conformità dei dati per l'azienda. Un framework di governance efficace specifica i criteri, le procedure e i controlli per la gestione, l'accesso e l'utilizzo dei dati che si applicano a ogni team dell'organizzazione. Una governance dei dati efficace aiuta a garantire che i dati siano accurati, coerenti e affidabili, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni informate e rispettare i requisiti normativi. Infatti, l'85% degli analisti e dei responsabili IT utilizza la governance dei dati come un modo per garantire e convalidare la qualità dei dati.

Sicurezza e Big Data sono due facce della stessa medaglia. Non sorprende, quindi, che gli analisti, i responsabili IT e i leader aziendali citino tutti le minacce alla sicurezza come il principale ostacolo al successo nella gestione dei dati. Per affrontarlo, le organizzazioni hanno bisogno di misure di sicurezza dei dati complete, in grado di proteggere i dati da accessi non autorizzati, violazioni e minacce informatiche. Ciò include l'utilizzo di un'ampia gamma di soluzioni di sicurezza, tra cui la crittografia, il monitoraggio degli eventi, l'autenticazione a più fattori e la formazione sulla sicurezza dei dipendenti, per garantire i più elevati standard di riservatezza, integrità e disponibilità. Solide misure di sicurezza dei dati permettono di guadagnare la fiducia dei clienti così come delle parti interessate, contribuendo a salvaguardare la reputazione dell'organizzazione.

La privacy dei dati è fondamentale nell'era dei Big Data. E la salvaguardia della privacy dei tuoi clienti è direttamente legata al successo della tua attività. Le organizzazioni devono assicurarsi di mantenere sempre la conformità alle normative relative alla gestione dei dati dei clienti. Ciò include ottenere il consenso per la raccolta dei dati, istituire controlli sulla privacy, proteggere le informazioni sensibili e adottare politiche di sicurezza per salvaguardare i dati sensibili.

Qual è l'obiettivo dei Big Data? A cosa serve analizzarli? Una volta che un'organizzazione ha analizzato le informazioni a sua disposizione, le opportunità sono potenzialmente infinite.

I Big Data sono alla base delle strategie di alcune delle più grandi aziende del mondo e offrono un valore sostanziale sia ai clienti che in termini di profitti. Ecco alcuni esempi di come i dati, l'intelligenza artificiale e la gestione delle relazioni con i clienti (CRM) stanno cambiando le regole del gioco per i grandi marchi.

Poiché i Big Data stanno alimentando gli algoritmi di intelligenza artificiale, i dati sono necessari per garantire che le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale siano addestrate con le giuste fonti, continuando ad apprendere e adattarsi. La casa di moda Gucci ha messo l'intelligenza artificiale al centro di Gucci 9, la sua rete globale di assistenza clienti, con Agentforce 360 Platform. Ora, l'intelligenza artificiale genera risposte di conversazione in pillole con un tono di voce in linea con lo stile di Gucci, aiutando i consulenti ad assistere i clienti in ogni interazione.

La multinazionale alimentare General Mills desiderava trovare un modo migliore per utilizzare i propri dati e raggiungere i consumatori a un livello più personale, rispettandone al contempo la privacy. Grazie alla sua ricchezza di dati di acquisto e comportamentali, l'azienda ha potuto concentrarsi su alcuni tipi di dati, ad esempio le visualizzazioni delle ricette e le scansioni degli scontrini, per consigliare contenuti personalizzati ai consumatori in base alla loro dieta o alla loro area geografica. In questo modo ha triplicato il coinvolgimento dei consumatori, aumentando gli utenti noti del sito del 170% anno dopo anno e risparmiando milioni di dollari in media a pagamento.

Collegando i dati di tutti gli ospiti, compresa la cronologia delle prenotazioni e le interazioni con il resort, il Turtle Bay Resort alle Hawaii sfrutta i Big Data e Data 360, una piattaforma di dati avanzata, per offrire un'esperienza personalizzata ai propri ospiti. I dati degli ospiti vengono utilizzati per creare segmenti di clienti estremamente mirati. Di conseguenza, le campagne e-mail hanno portato a un aumento del 20% delle conversioni di prenotazione e a un aumento del 15% delle prenotazioni ripetute per le esperienze d'avventura.

Humana semplifica il percorso verso il benessere con messaggistica, servizi e coordinamento dell'assistenza su misura grazie a una visione a 360 gradi dei propri clienti. Ciò ha comportato un'erogazione più rapida delle cure, significativi risparmi sui costi e, non da ultimo, un miglioramento del benessere dei pazienti. In effetti, l'azienda ora fornisce assistenza da tre a quattro volte più velocemente e risparmia 6 milioni di dollari in costi di sicurezza delle informazioni.

Considerando la vastità dei Big Data e la loro rapida espansione, il loro utilizzo non è privo di sfide. Vediamo in modo più dettagliato le tre principali.

Una sfida legata ai Big Data a cui devono fare fronte le organizzazioni è l'alfabetizzazione sui dati, ovvero garantire che i propri dipendenti abbiano le giuste competenze e la formazione necessaria per comprendere e utilizzare efficacemente i dati. Migliorare l'alfabetizzazione dei dati è una priorità assoluta e investire in programmi di formazione e alfabetizzazione sui dati è un buon primo passo.

I Big Data sono fondamentali per migliorare l'esperienza cliente, ma sono anche una grande sfida. Per ottenere informazioni preziose e dettagliate sono necessarie tattiche di analisi avanzata , come l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale. Per avere successo, le aziende devono investire nelle competenze e negli strumenti adatti per personalizzare le esperienze e favorire la soddisfazione dei clienti.

Considerando le complessità della gestione dei Big Data, l'organizzazione deve stabilire quali sono le best practice da applicare. Le best practice sui dati sono importanti per garantire l'accuratezza, l'integrità, la sicurezza e la conformità dei dati. Con una comprensione comune di ciò che ci si aspetta, i team possono essere certi di utilizzare dati affidabili e che le loro decisioni basate sui dati abbiano basi solide.

Ecco alcune best practice per i Big Data.

1. Obiettivi chiari. Stabilisci obiettivi aziendali chiari e allineali alle iniziative sui dati per garantire che le attività sui dati siano mirate e in linea con gli obiettivi dell'organizzazione.
2. Qualità e governance dei dati. Stabilisci solidi processi di qualità e framework di governance dei dati per garantire l'accuratezza, la coerenza e la conformità dei dati alle normative.
3. Sicurezza e privacy dei dati. Implementa solide misure di sicurezza per proteggere i dati dalle violazioni e garantire la conformità alle normative sulla privacy, conquistando la fiducia dei clienti e delle parti interessate.
4. Unificazione dei dati. L'unificazione dei dati è il processo volto a riunire tutti i dati in una sola visione unificata. Utilizzando una piattaforma di unificazione dei dati come Data 360, puoi archiviare, gestire e analizzare i dati provenienti da ogni fonte e ottenere informazioni approfondite riguardo a ogni aspetto della tua attività.
5. Analisi avanzata. Sfrutta tecniche di analisi avanzata, come l'apprendimento automatico e la modellazione predittiva, per estrarre informazioni preziose dai Big Data e guidare un processo decisionale informato.
6. Infrastruttura scalabile. Investi in un'infrastruttura scalabile e flessibile in grado di gestire il volume, la velocità e la varietà dei tuoi dati, assicurandoti che i tuoi sistemi possano archiviare, elaborare e analizzare tutti i tuoi dati con efficienza.
7. Archiviazione dei dati. I data lake, i data warehouse e i data lakehouse svolgono un ruolo centrale nella realizzazione di un'infrastruttura scalabile.
8. Cultura basata sui dati. Promuovi una cultura che dia priorità al processo decisionale basato sui dati, in modo che ogni dipendente comprenda l'importanza dei dati e sia in grado di utilizzarli in modo efficace.
9. Team di collaborazione e interdisciplinari. Incoraggia la collaborazione tra reparti e team per condividere insight, competenze e dati, in modo che tutti possano trarre valore dai tuoi asset di dati.

In poche parole, la strategia e le soluzioni per i Big Data sono gli strumenti e le piattaforme che aiutano le organizzazioni come la tua a ottenere informazioni dettagliate a partire da grandi volumi di dati.

Le soluzioni di unificazione e attivazione dei dati riuniscono i dati dei clienti provenienti da più fonti, offrendo una visione unificata della tua clientela. Data 360, una piattaforma di dati avanzata, è progettata per connettere e unificare i dati provenienti da qualsiasi fonte e attivarli all'interno del CRM e dei flussi di lavoro che usi ogni giorno per alimentare le soluzioni di intelligenza artificiale e guidare un processo decisionale efficace, così come il successo dei clienti.

Le piattaforme di sicurezza dei dati sono un requisito fondamentale per proteggere i dati sensibili da accessi non autorizzati, violazioni e minacce informatiche. Queste piattaforme proteggono da accessi non autorizzati, attacchi e furti per garantire l'integrità e la conformità dei dati dei clienti e dell'azienda.

Le piattaforme di business intelligence (BI) consentono alle organizzazioni di trasformare i dati grezzi in informazioni utili e dettagliate. Queste piattaforme offrono una serie di funzionalità di analisi avanzata, dashboard interattive e strumenti di reportistica fondamentali per processi decisionali basati sui dati.

Le piattaforme di visualizzazione dei dati danno vita alle analisi presentando i dati in un formato visivamente accattivante e facilmente comprensibile. Queste piattaforme utilizzano grafici, diagrammi e visualizzazioni interattive per comunicare in modo efficace informazioni dettagliate estrapolate da dati complessi.

Le piattaforme di CRM (Customer Relationship Management) che integrano dati e intelligenza artificiale, come Agentforce 360 Platform, combinano i dati dei clienti con funzionalità di intelligenza artificiale per fare un salto di qualità nella gestione delle relazioni con i clienti. Potenziando il CRM con l'intelligenza artificiale, è più facile analizzare il comportamento dei clienti, prevedere le tendenze e fornire consigli personalizzati per offrire esperienze clienti eccezionali.

Tutte queste soluzioni aiutano le organizzazioni a gestire e utilizzare i Big Data, che a loro volta favoriscono processi decisionali informati, esperienze personalizzate e il successo aziendale.

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