Partiamo dal presupposto che ogni settore in cui esiste marketing e dei dati da analizzare, i Big Data sono imprescindibili. È innegabile, i dati da raccogliere e analizzare sono ovunque.
Sul web, e non solo, si trovano spesso pubblicità e proposte di software e tecnologie in grado di ricevere dati, calcolare efficienze e gestire la produzione dell’impresa. Si è sommersi da dati e per analizzarli occorre sempre molto tempo. Spesso si fatica ad individuare la tecnologia più adatta al proprio core business. Molto spesso un imprenditore o chi si occupa della gestione dei dati non riesce ad identificare i dati necessari da utilizzare per migliorare la propria produttività e attività. Spesso non si riesce a comprendere appieno quali sono i vantaggi che portano tutti questi dati.
I Big Data, già dalla loro definizione – che approfondiremo tra poco -, portano con sé una grande mole di informazione e questo potrebbe generare caos. In questo articolo si troveranno alcuni suggerimenti per fare destreggiarsi in questo caos.
Ma cominciamo con ordine. Rispondiamo alle seguenti domande:
Cosa sono i Big Data?
Nel mondo dell’informatica, e non solo, si preferisce utilizzare termini inglesi per descrivere cose che hanno anche definizioni italiane, questo fa perdere le sfumature di significato di concetti che sarebbero semplici ed intuitivi. Il termine Big Data si riferisce proprio a cosa si può fare con tutti questi dati, ossia gli algoritmi capaci di trattare così tante variabili in poco tempo.
In realtà nella vita di chiunque di noi abbiamo a che fare con algoritmi e big data, solo che non lo sappiamo. Pensiamo ai grandi siti di e-commerce che ti suggeriscono un articolo piuttosto che un altro in base alle preferenze, anche se hanno milioni di utenti attivi, sanno esattamente quello che vuoi. Come? Grazie agli algoritmi che analizzano i dati delle ricerche online, del comportamento davanti al pc, e danno risultati certi e perché no, in tempo reale.
Definizione di Big Data
I Big Data sono una aggregazione di elementi di per sé insignificanti ma che se analizzati in modo efficace, con i giusti algoritmi, che perseguono il core business aziendale, assumo un enorme valore.
I Big Data hanno 3 principali caratteristiche, descritte nel 2001 da Doug Laney, l’allora vice presidente e Service Director dell’azienda Meta Group. Le chiama le 3V:
- Varietà: sono dati eterogenei, che arrivano in modo disomogeneo e da più fonti.
- Volume: sono tantissimi e provenienti da molte fonti. Tanto è vero che la traduzione di big data è grandi dati, con “grandi” si intende grande mole di dati.
- Velocità: questi dati arrivano in tempo reale e la necessità di utilizzarli è in tempo reale.
Negli ultimi anni a queste caratteristiche sono state aggiunte due proprietà:
- Valore: s’intende la capacità dei Big Data di trasformarsi da semplici numeri a dati di valore, significativi. Si possono trasformare da dati in conoscenza.
- Veracità: è l’utilità dei Big Data, permettono di prendere decisioni, dopo averli accuratamente studiati e trasformati in informazione e conoscenza.
Definizione di algoritmo
Gli algoritmi, invece, sono quell’insieme di istruzioni che consentono di identificare queste caratteristiche e trasformali in conoscenza al fine di risolvere un problema o di predirne uno e agire in modo preventivo. Gli algoritmi, seguendo un approccio bottom-up, diventano uno strumento fondamentale per la fruizione e consultazione dei dati. Gli algoritmi vengono creati per studiare il flusso dei dati, per permettere:
- Analisi dei dati;
- Confronto dei dati;
- Identificare pattern;
- Identificare correlazioni;
- Scoprire delle tendenze.
Tutto questo al fine di descrivere degli eventi o delle situazioni utili per la produzione. Per gestire al meglio, sotto più aspetti, l’attività imprenditoriale e d’impresa.
Adesso che abbiamo una visione generale di Big Data e algoritmi, viene spontaneo chiedersi come utilizzare questi elementi sempre più importanti e presenti nella nostra quotidianità e nella attività d’impresa.
Come utilizzare i Big Data?
Si hanno tantissimi dati e si posseggono i relativi algoritmi per elaborarli. Ma come si usano? Hai mai sentito parlare di report? Ecco questo potrebbe essere un buon modo per visualizzare i tuoi dati e confrontarli con diversi intervalli di tempo. Prima di fare dei report che ci mostrano grafici su qualsiasi cosa, bisogna decidere quali sono i dati che ci servono.
Da una fabbrica ci arrivano milioni di dati al giorno, ma quali sono utili davvero per prendere decisioni consapevoli? Questo lo deve decidere l’imprenditore con il suo personale. Serve ad esempio capire se cambiare o no una macchina automatica che ha un costo elevato? Bisognerebbe sapere con esattezza quanto tempo è stata ferma e quanto ha lavorato, se quando è stata ferma era a causa di guasti, e se gli interventi di manutenzione erano programmati o straordinari, e chi più ne ha più ne metta.
I Big Data hanno un ciclo di vita. Superano diverse fasi:
- Raccolta dati;
- Subiscono modifiche;
- Scrematura di dati in base al proprio core business;
- Estrapolazione delle informazioni;
- Trasformazione da informazione in conoscenza.
Le azioni che si possono fare con i dati si possono sintetizzare in due macro categorie:
- Management: processi che riguardano le fasi di acquisizione e memorizzazione dei dati e delle informazioni
- Analytics: processi che riguardano le analisi e interpretazione di questi dati.
Queste due macro categorie non si potrebbero attuare e definire senza la presenza degli algoritmi citati poc’anzi. Senza gli algoritmi i dati non avrebbero alcun valore. Dati non analizzabili e non analizzati non portano nessun valore aggiunto a le attività del proprio business.
Gli algoritmi per studiare i Big Data, non si fermano più al reparto marketing ma si trovano in ogni settore: produzione, manutenzione e perfino selezione del personale.
Le PMI – piccole medie imprese – per migliorare il proprio business devono seguire 3 piccole regole:
- Business Case: è importante focalizzarsi sugli obiettivi aziendali, porre l’accento sul proprio core business. In questo modo sarà facile cogliere e analizzare, ed interpretare i dati. Il data set che si formerà sarà a partire dagli obiettivi prefissati.
- Collaborazione: dati statistici hanno dimostrato che le aziende hanno ottenuto miglior risultati e successi quando le aree, i reparti, tra l’azienda hanno collaborato tra di loro. Quando le relazioni sono strette e si lavora per lo stesso obiettivo la produttività è veloce, migliore e efficiente. Molte aziende affidano l’analisi dei big data ad esperti esterni all’azienda, senz’altro utile, ma spesse volte un parere esterno non ha la stessa obiettività di chi lavora dentro l’azienda ed è comunque un grande investimento. È possibile invece utilizzare e analizzare i dati attraverso gruppi di lavoro interni all’azienda, senza intermediari.
- Mantenere alta la bontà dei dati: regola molto difficile da rispettare a causa di quelle 5V che abbiamo elencato precedentemente.
Una volta analizzati i dati, non è sufficiente fare un report o un grafico: ma è necessario portare queste informazioni nella realtà. Nasce spontanea la domanda successiva.
Perché usare i Big Data?
I motivi sono davvero tanti. Qualsiasi sia il settore merceologico si ha bisogno di analizzare dati relativi alle vendite, agli ordini, ai tempi della produzione di determinati articoli, catena di approvvigionamento, manutenzione preventiva, alla soddisfazione del cliente ecc.
Bisogna solo focalizzare quali sono le esigenze e saperle incanalare nel modo migliore.
I Big Data hanno la capacità di collegare tra loro informazioni e se ben studiate possono fornire una visuale generale dell’azienda, suggerendo pattern, correlazioni e relazioni e modelli di interpretazione.
Macchine, robot, sensori e il personale raccolgo quotidianamente dati, se utilizzati nel miglior modo sono una fonte e una risorsa preziosissima per l’impresa.
È la digitalizzazione dei processi che ti permetterà di migliorare l’attività, sotto diversi punti di vista: economico, di produzione, ambientale ecc.
I Big Data sono il carburante della Industria 4.0, della quarta rivoluzione. Se sei imprenditore e vuoi restare al passo con i tempi, non vuoi farti sommergere dai Big Data, ma vuoi utilizzarli a proprio vantaggio, ti consigliamo di utilizzare un software MES.
Come DMP ti aiuta in questo?
Oltre ai report standard inclusi nel nostro pacchetto, possiamo elaborare i report che ritieni più necessari, non solo, grazie all’analisi preliminare delle tue esigenze, possiamo consigliarti e affiancarti in tutto il percorso di sviluppo del progetto.
DMP è un software MES, sviluppato con le logiche della Digital Trasformation, che permette:
- il controllo della fabbrica;
- schedulare la produzione;
- controllare la qualità;
- interconnette le macchine;
- controllare la manutenzione;
- migliorare l’efficienza della produzione.