Negli ultimi anni, i Big Data hanno cambiato il modo in cui molte aziende operano, promettendo di rivoluzionare il business estendendosi anche alle organizzazioni di medie e piccole dimensioni.
Ecco 10 modi in cui i Big Data stanno cambiando le imprese.
Come i Big Data stanno cambiando le imprese
1) Migliore Business Intelligence
La Business Intelligence è un insieme di data tools usati per fornire migliori insight sul business e va di pari passo con i Big Data. Prima dell’ascesa dei Big Data, la Business Intelligence era piuttosto limitata. I Big Data hanno contribuito a trasformare la Business Intelligence in una vera e propria carriera. Molte aziende si avvalgono sempre più di esperti di Business Intelligence che aiutino a portare un’azienda al livello successivo.
Qualsiasi impresa che genera dati può utilizzare la Business Intelligence. Oggi è raro trovare un’impresa che non generi dati, quindi ogni impresa può beneficiare di una migliore Business Intelligence. Nuovi utilizzi per la Business Intelligence vengono ideati regolarmente.
2) Marketing più targettizzato
Il primo grande impatto dei Big Data sulle imprese è stata la possibilità di fornire insights sul comportamento di acquisto dei clienti. Prima le aziende disponevano solo dei dati provenienti dalle vendite effettive. I Big Data, al contrario, catturano le minime azioni dei clienti, permettendo alle imprese di creare campagne di marketing più mirate. L’analisi dei Big Data potrebbe non essere sempre perfetta, ma è altamente accurata. Questa alta precisione permette alle aziende di targettizzare il marketing secondo le esigenze percepite dei clienti.
I Big Data possono fornire informazioni molto specifiche basate sulla cronologia degli acquisti e di navigazione, consentendo alle aziende di creare offerte altamente personalizzate per i clienti esistenti. Queste offerte possono essere presentate tramite email, siti web aziendali, servizi di streaming e pubblicità online. I Big Data possono anche essere utilizzati per analizzare testi, video, immagini e dati audio su siti di recensioni, social media e altri siti web per determinare i comportamenti dei clienti, individuare modelli e fornire contenuti appropriati.
Immagina come la tua impresa potrebbe beneficiare dal poter commercializzare i prodotti di cui sai che i tuoi clienti hanno bisogno e dall’avere abbastanza informazioni su di loro per personalizzare il tuo messaggio alle loro esigenze specifiche.
3) Customer Service proattivo
I Big Data rivoluzioneranno il servizio clienti, permettendo alle imprese di sapere esattamente di cosa hanno bisogno i loro clienti prima ancora che questi esprimano le loro preoccupazioni. Questo tipo di Customer Service proattivo rivoluzionerà le imprese che vogliono differenziarsi offrendo un servizio superiore.
Immaginiamo che un cliente riscontri un problema dopo un acquisto e chiami l’azienda. L’analisi in tempo reale dei Big Data dell’account del cliente e delle sue visite al sito web aziendale può prevedere uno o due problemi che potrebbero richiedere assistenza. Un prompt vocale potrebbe anche chiedere al cliente se sta riscontrando un problema particolare e fornire aiuto automatizzato.
In entrambi i casi, i rappresentanti del supporto clienti potranno già avere un’idea precisa di quale sia il motivo della chiamata e fornire un servizio competente. Ulteriori analisi dei Big Data potrebbero permettere ai rappresentanti di contattare proattivamente i clienti su account dove l’analisi predittiva ha determinato che il cliente potrebbe riscontrare un problema in futuro.
4) Prodotti customer-responsive
I Big Data non solo promettono di migliorare il servizio clienti rendendolo più proattivo, ma permetteranno anche alle aziende di realizzare prodotti responsive per i propri clienti. Il design del prodotto potrà essere focalizzato sul soddisfare le esigenze dei clienti in modi che non sono mai stati possibili prima. Invece di affidarsi direttamente ai clienti per capire cosa stanno cercando in un prodotto, si potrà usare l’analisi dei dati per prevedere queste informazioni. I dati possono essere raccolti, ad esempio, dalle preferenze espresse dai clienti tramite sondaggi e abitudini di acquisto. Sarà anche possibile utilizzare case scenarios per avere un’idea migliore di come dovrebbe essere un futuro prodotto.
5) Ascesa del CDO e dei dipartimenti dati
I Big Data non stanno cambiando solo il modo in cui le imprese si rapportano con i clienti, ma anche il modo in cui operano internamente. Durante gli anni ’80 e ’90, il dipartimento IT era la forza trainante che aumentava la produttività e la crescita generale dell’impresa. Insieme al dipartimento IT è nata la figura del Chief Information Officer (CIO). Ora, le imprese stanno sviluppando dipartimenti dati separati dai dipartimenti IT, nominando Chief Data Officers (CDO) che riportano direttamente al CEO.
Lo sapevi?
Tra le aziende della Fortune 1000, il 73,7% ha nominato un chief data o analytics officer, secondo un rapporto di NewVantage.
6) Miglioramenti nell’efficienza operativa
Gli ingegneri industriali sono focalizzati sull’efficienza e sanno che c’è bisogno dei dati per rendere un processo più efficiente. I Big Data possono fornire informazioni preziosissime su ogni prodotto e processo.
L’analisi dei Big Data rende più facile identificare i bottlenecks in un processo produttivo, e quando l’ostacolo più limitante viene scoperto e poi rimosso, l’azienda potrà beneficiare di enormi aumenti nelle prestazioni e nella produzione. I Big Data aiutano a fornire queste risposte.
7) Riduzione dei costi
I Big Data hanno il potere di ridurre i costi aziendali. Le aziende stanno utilizzando queste informazioni per trovare tendenze e prevedere accuratamente eventi futuri all’interno dei rispettivi settori. Sapere quando qualcosa potrebbe accadere migliora le previsioni e la pianificazione, permettendo di determinare quando produrre, quanto produrre e quanta scorta tenere a disposizione.
Un buon esempio sono le spese di magazzino. È costoso mantenere un magazzino: non c’è solo un costo di mantenimento, ma anche un costo opportunità di immobilizzo di capitale in magazzino non necessario. L’analisi dei Big Data può aiutare a prevedere quando avverranno le vendite e quindi quando deve avvenire la produzione. Ulteriori analisi possono rivelare il momento ottimale per acquistare nuovi spazi in magazzino ed anche quanto spazio tenere a disposizione.
Le imprese devono abbracciare i Big Data se vogliono ottenere di più, altrimenti resteranno indietro rispetto alla concorrenza.
Suggerimento
Prima di implementare iniziative sui Big Data nella tua organizzazione, lavora per rendere la tua cultura del dato più collaborativa e adattabile. Secondo il rapporto di NewVantage, quasi il 92% degli executive della Fortune 1000 afferma che la cultura è il più grande ostacolo all’applicazione pratica dei risultati dei Big Data.
8) Rilevamento frodi
Le aziende nei settori dei servizi finanziari e delle assicurazioni utilizzano i Big Data per rilevare transazioni fraudolente e frodi assicurative individuando anomalie. Le banche e i fornitori di carte di credito possono anche utilizzare i Big Data per individuare pagamenti fraudolenti, a volte anche prima che il titolare della carta si renda conto che la sua carta è stata compromessa. L’analisi dei Big Data può anche ridurre l’incidenza di falsi positivi nel rilevamento delle frodi, mentre in precedenza, l’istituto finanziario avrebbe potuto congelare il conto dell’esercente scoprendo troppo tardi che era un falso allarme.
9) Cybersecurity
I professionisti IT e della cybersecurity possono utilizzare i Big Data per prevedere minacce e vulnerabilità in anticipo e prevenire violazioni nei dati. Oltre alle informazioni ottenute da computer e dispositivi mobili, i Big Data utili a questo scopo includono dati provenienti da reti, sensori, sistemi cloud e dispositivi intelligenti per individuare potenziali problemi. Le potenzialità includono:
- la rappresentazione unificata dei dati;
- il rilevamento di attacchi zero-day;
- la condivisione dei dati tra sistemi di rilevamento delle minacce;
- l’analisi in tempo reale;
- il campionamento e la riduzione della dimensionalità;
- l’elaborazione dei dati vincolata dalle risorse;
- l’analisi delle serie temporali per il rilevamento delle anomalie.
10) Mitigazione dei rischi nella Supply Chain
E se potessi individuare potenziali problemi nella Supply Chain della tua azienda in modo da poter passare proattivamente a fornitori alternativi, riorientare i beni o utilizzare diversi spedizionieri? I Big Data ti permettono di farlo.
Amazon ne è l’esempio palese, con le sue opzioni di consegna in uno, due, o addirittura lo stesso giorno. Per stare al passo, le imprese possono utilizzare i Big Data per la gestione del parco dei mezzi di consegna ottimizzando i percorsi, coordinando gli orari di consegna e fornendo le posizioni precise degli articoli. Questa efficienza aggiunta si traduce in risparmio sul carburante, poiché i veicoli che consegnano possono prendere i percorsi più efficienti. Quando UPS ha implementato i Big Data in questo modo, è riuscita ad aumentare il numero di consegne puntuali ed ha risparmiato 1,6 milioni di galloni di benzina all’anno, secondo Crayon Data.
Cosa fare e cosa non fare quando si utilizzano i Big Data nella propria impresa
Se decidi di implementare progetti che prevedano l’analisi dei Big Data nella tua impresa, assicurati di essere a conoscenza di queste best practice e delle loro potenziali insidie.
Cosa fare con i Big Data nella tua impresa
- Avere chiaro il tuo scopo ed il punto di partenza. Pensa innanzitutto ai potenziali utilizzi dei Big Data per la tua azienda, e poi considera il costo dell’implementazione, l’impatto previsto sull’impresa ed il tempo necessario per iniziare a ottenere risultati.
- Proteggi i tuoi dati. Se prevedi di utilizzare aziende terze per l’analisi e la raccolta dei dati, è importante stabilire confini riguardo a chi utilizzerà i dati e come verranno utilizzati.
- Costruisci una cultura collaborativa. Poiché i dati spesso provengono da diversi reparti della tua impresa, otterrai il massimo da essi se permetterai la collaborazione tra i dipartimenti per quanto riguarda l’accesso, l’analisi e la creazione di nuove iniziative basate sui dati.
- Scegli attentamente la tua infrastruttura di Big Data. Un enorme volume di dati significa che molto probabilmente avrai bisogno di utilizzare un data center per lo stoccaggio. I dati sono un bene, quindi valuta i potenziali data center in base al costo, alle pratiche di gestione, al backup, all’affidabilità, alla sicurezza ed alla scalabilità.
Cosa non fare con i Big Data nella tua impresa
- Non utilizzare troppi dati. Anche se può essere allettante cercare di utilizzare tutti i dati che la tua azienda ha mai raccolto, otterrai risultati migliori se scegli solo il tipo di dati che si adatta alle tue esigenze aziendali attuali.
- Non fare tutto in una volta. Scegli un obiettivo aziendale che vuoi raggiungere con i Big Data e pianifica un primo step basato su quello prima di affrontare altri progetti simili.
- Non dimenticare la sicurezza. Una volta ottenuti insight dai tuoi dati sui quali è possibile compiere azioni proattive, è più importante che mai pianificare la confidenzialità, l’integrità e la disponibilità di tali dati. I risultati ricavati dai tuoi Big Data sono proprietà intellettuale dell’impresa e devono essere protetti.
- Non concentrarti troppo su un’area ristretta. Guarda al quadro generale e affronta le aree critiche del tuo business con la tua strategia di Big Data per avere il massimo ritorno sull’investimento.
