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10 luglio 2018

Quanto sono grandi i big data?

Datasfera in crescita esponenziale, mercato in continua crescita a due cifre, interesse in aumento, tanti progetti conclusi con successo. Quando ai big data si uniscono gli analytics tutto è possibile. I big data analytics sono protagonisti del mercato IT in modo massiccio in tutti i settori. Nei prossimi anni, il mercato del lavoro richiederà molti esperti di questo settore, e tante professioni saranno trasformate. Ma con quale impatto sulla protezione dei dati? La GDPR contribuirà a bilanciare tecnologia e privacy?

I big data sono da tempo uno degli argomenti più caldi del mercato IT, e non solo. Si tratta di insiemi di dati così grandi come volume, e di una tale complessità, da non poter essere gestiti utilizzando gli strumenti software tradizionali. Un classico database, infatti, gestisce i dati in righe e colonne, ma i dati dei big data non possono essere così facilmente incasellabili, perché non sono disponibili in forma strutturata: possono essere presenti come documenti, valori rilevati da sensori IoT, meta dati, posizioni geografiche, e così via. I big data non sono dati “big” solo per la dimensione e la varietà, ma anche per quanto possono essere importanti per le aziende e gli enti che li analizzano. Grazie all’utilizzo di strumenti sempre più sofisticati, le aziende riescono a scovare gemme nascoste al loro interno, e ottenere così le informazioni necessarie a prendere decisioni più consapevoli.

Secondo IDC, i dati rappresentano la nuova base del vantaggio competitivo, siano essi strutturati o non strutturati, generati dall’uomo o dalle macchine, archiviati nei datacenter o nel cloud. Sfruttando grandi quantità e diversità di dati per scoprire schemi e perseguire idee rivoluzionarie, un’impresa può vincere la guerra nel crescente panorama competitivo delle imprese. Lo storage è parte integrante della strategia di dati di un’organizzazione in quanto contribuisce attivamente al processo di archiviazione e analisi delle informazioni. Per IDC, la sfida è costruire sistemi di archiviazione in grado di gestire volumi di dati così grandi, ma mantenere bassi i costi, senza compromettere le prestazioni. Inoltre, nell’era del diluvio di dati e della loro proliferazione, le aziende che non dispongono di set di competenze aggiornati e in continua evoluzione sono in ritardo. IDC ritiene che per supportare le esigenze di business agility e gestire il gap di competenze, sempre più infrastrutture aziendali utilizzeranno algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning. Poiché le organizzazioni leader a livello mondiale cercano di creare e offrire esperienze digitali, per IDC non c’è dubbio che i dati – e la capacità di estrarre informazioni e azioni significative da questi dati – saranno al centro di questi sforzi.

DATI IN CRESCITA CONTINUA

Il volume e la varietà di dati continua a pervadere le organizzazioni a tutti i livelli a un ritmo sempre crescente, convincendo i manager a ricavarne valore e a determinarne l’impatto sul business. Tutte le nostre attività quotidiane producono dati: i post degli utenti su Facebook, una ricerca su Google, l’utilizzo di una app, l’acquisto su un sito online, ma anche nei negozi fisici, con carte di credito e tessere fedeltà. E ancora: una foto, un video, un messaggio vocale, un tweet, gli itinerari, i commenti, i “like”. Per non parlare dei dati creati dagli oggetti interconnessi alla rete: si pensi solo alle infrastrutture intelligenti delle città, ai sensori montati sugli edifici e sui mezzi di trasporto, agli elettrodomestici intelligenti. Ognuno di noi contribuisce costantemente alla produzione di dati. Per dare l’idea di cosa significhi il termine “noi”, dobbiamo tener conto del numero di persone che lo compongono: vi sono inclusi gli utilizzatori di Internet, che nel mondo sono quasi quattro miliardi, chi è attivo sui social media, quasi tre miliardi, e i possessori di smartphone, secondo diverse stime oltre 4 miliardi, numeri questi in continuo aggiornamento perché in continua crescita. È chiaro, quindi, che con questi numeri la quantità di informazioni raccolte in tempo reale sia in espansione esponenziale.

IDC prevede che entro il 2025 la sfera dati globale aumenterà fino a 163 miliardi di zettabyte, (uno ZB equivale a un trilione di gigabyte), e questo vuol dire dieci volte più dei 16.1 ZB dei dati che esistevano soltanto due anni fa. Più di un quarto di questi dati sarà real-time e, di questi ultimi, i dati IoT in tempo reale saranno più del 95%. Numeri impensabili nel 1986, quando (secondo Gartner) il volume dei dati in circolazione ammontava a solo 281 petabyte (un petabyte è un milionesimo di uno zettabyte), ma anche nel 1993, quando era diventato 471 petabyte (+68%). Nei sette anni successivi, però, la crescita è stata molto più elevata: nel 2000 il volume era quasi quintuplicato, raggiungendo 2,2 exabyte (un exabyte equivale a mille petabyte, e a un millesimo di uno zettabyte). Sette anni dopo, nel 2007, si parlava di 65 exabyte, con un aumento di trenta volte. Da allora al 2016, però, la crescita è stata di oltre 247 volte! Secondo alcune stime, il volume dei dati si incrementa così tanto anno su anno che il 90% di quanto esiste oggi è stato creato negli ultimi due anni. Secondo IDC, entro il 2019, le tecnologie e i servizi della Terza Piattaforma (cloud, social, mobile e big data) guideranno circa il 75% delle spese IT, con una crescita pari al doppio del tasso del mercato IT totale. Nel corso dei prossimi tre anni, la trasformazione digitale ridisegnerà l’intera macroeconomia come la maggior parte dei centri di reddito delle imprese globali in termini di prodotti e servizi digitali o digitalmente migliorati.

LO SCENARIO DI MERCATO

L’interesse per i big data è notevole, e non si misura solo a parole, ma anche con gli ingenti investimenti delle aziende in computer sempre più potenti, storage sempre più capienti e algoritmi sempre più sofisticati: grazie a essi, i big data diventano una grossa opportunità per estrarre informazioni utili, rivelando connessioni, per creare profili dettagliati su di noi, esperienze utente uniche e opportunità commerciali personalizzate. Nella classificazione IDC, il mercato del software big data and analytics (BDA) comprende in realtà diversi ambiti che risolvono funzionalmente tutte le fasi del ciclo di vita dei processi decisionali e di automazione decisionale. Si fa spesso riferimento a questi processi chiamandoli business intelligence, business analytics, analytics, big data, e così via. Il mercato del software BDA è costituito da tre segmenti principali: applicazioni di analytics e performance management (app APM), tool per la business intelligence e analytics (strumenti BIA), piattaforma di gestione e integrazione dei dati analitici (piattaforma ADMI).

IDC stima che il mercato mondiale del software BDA nel 2016 abbia raggiunto 49,1 miliardi di dollari, cifra che rappresenta circa l’11,8% del mercato software complessivo. IDC prevede che il software BDA crescerà nel quinquennio dal 2016 al 2021 con un CAGR (Compound annual growth rate, o tasso annuo di crescita composto) del 10,6%, quindi 2 punti percentuali più velocemente rispetto al resto del mercato mondiale del software. All’interno del mercato BDA, il segmento maggiore è quello degli strumenti BIA, con l’importo di 20 miliardi di dollari. Secondo le previsioni IDC, è anche quello che crescerà di più nel quinquennio, con un tasso annuo del 12%. Il segmento delle applicazioni APM si è attestato, nel 2016, a 14,3 miliardi di dollari, e dovrebbe crescere con un CAGR annuo dell’8,3% nel quinquennio, il segmento della piattaforma ADMI vale 14,9 miliardi di dollari e dovrebbe crescere a un tasso annuo nel quinquennio del 10,9%.

Secondo Diego Pandolfi, research e consulting manager di IDC Italia, ci sono tre cambiamenti significativi che si verificano nel mercato BDA che si riflettono in questa previsione: «In primo luogo, la rapida crescita del software di gestione dei dati basato su database non relazionali. In secondo luogo, il passaggio in corso al cloud pubblico. Infine, la crescita dell’automazione che si riflette nell’elevato tasso di crescita del software cognitivo / AI». IDC prevede che, nel mondo, la regione delle Americhe avrà la crescita più alta, con un tasso annuo del 12,3% nel quinquennio, mentre le regioni Asia Pacific ed EMEA dovrebbero crescere rispettivamente con tassi annui del 10,2% e del 7,1%.

QUALCHE DATO SUL NOSTRO PAESE

Secondo la ricerca dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano, presentata nel novembre scorso, il mercato degli analytics in Italia continua a espandersi raggiungendo 1,103 miliardi di euro con una crescita del 22% rispetto all’anno precedente: le percentuali di crescita anno su anno sono in aumento, perché si è passati dal 14% di incremento tra il 2014 e il 2015 al 15% tra il 2016 e il 2015, al 22% tra il 2017 e il 2016. Gli investimenti maggiori sono stati fatti nel software (42%), suddivisi in database (12%), piattaforme di analytics e di data science (12%), strumenti di ingestion, processing, integration e quality (6%), tool di data visualization e reporting (7%), il restante 5% in software con logiche di analytics avanzate per supportare specifici processi come marketing, vendite, finanza, controllo, e così via. Il 33% viene investito nei servizi, e in particolare il 17% in system integration, il 10% in personalizzazione del software, il 6% in consulenza sui processi, e in altri servizi. Il 25% degli investimenti si indirizza alle infrastrutture: in dettaglio, il 13% è destinato a server e macchine virtuali, il 10% a storage e il restante 2% ad altre infrastrutture. Secondo l’Osservatorio, poco più del 20% delle risorse di calcolo e storage è attualmente fruito in cloud. L’interesse crescente per i big data in Italia è confermato anche dai ricercatori di IDC. Secondo la survey IDC condotta in Europa nel 2017, per il 79% delle aziende italiane la tematica dei big data è importante nel guidare il business, l’innovazione e la digital transformation. Per i prossimi due anni – spiega Pandolfi di IDC Italia – l’importanza è destinata ad aumentare: «La tematica sarà infatti rilevante per il 95% delle aziende, con una crescita della percentuale di aziende per le quali la tematica sarà estremamente rilevante».

Secondo IDC, i benefici che le aziende italiane stanno raggiungendo grazie a progetti in ambito big data & analytics, sono legati al miglioramento e all’ottimizzazione di processi di business e operations; all’innovazione di prodotto e servizi; al miglioramento della conoscenza dei comportamenti dei clienti e delle loro aspettative; al potenziamento dei processi di fraud & risk management; all’ottimizzazione in termini di compliance e financial control. Dalla stessa ricerca, si comprende che le principali iniziative sui big data interessano l’area IT e data operation (89,5%), il customer service & support (55,2%), il finance (54,3%), il marketing e la ricerca e sviluppo (entrambe al 33,3%). Non solo, secondo la survey “Big Data e le professioni del futuro” di The Adecco Group, pubblicata ad aprile, i settori aziendali percepiti come più avvantaggiati dall’impatto dei big data in azienda sono il commerciale (24%), seguito dal marketing (23%), dalla comunicazione (15%), dall’IT (13%), dalla produzione (12%), dal finance (8%), e dalle altre aree (5%). Secondo la stessa ricerca, su una scala da 1 a 10, il livello di beneficio delle attività di un’azienda grazie ai big data è maggiore per le campagne di comunicazione (7,37%), per il CRM (7,22%) e per la definizione del pricing (7,11%). Più staccati, lo sviluppo di prodotto (6,49%) e di engagement marketing (6,43%).

A DATA MONETIZATION

Come si diceva, le aziende hanno compreso come i dati rappresentino una vera ricchezza, ancora poco utilizzata, o addirittura, in qualche caso, mal gestita. Operazioni di analisi approfondite sui dati, però, possono contribuire a migliorare le principali funzioni aziendali, e possono anche far nascere nuove opportunità di business. In ogni settore di mercato, la BDA può creare benefici: l’attenzione al dato è trasversale a tutti i comparti, nel pubblico e nel privato, nelle imprese produttive e nei fornitori di servizi e di utility: ovunque, i big data rappresentano un potenziale enorme, perché all’interno della quantità di dati sono contenute informazioni importantissime, dove l’importanza, ovviamente, è legata a quali analisi vengono fatte. La capacità di trasformare i dati in valore, non solo teorico, ma proprio in termini di fatturato, viene chiamata data monetization: si tratta di un processo attraverso il quale le organizzazioni aziendali prendono i dati in loro possesso e quelli generati dalle interazioni con i loro partner commerciali, clienti e fornitori, all’interno della supply chain, eventualmente integrandoli con altri dati provenienti da fonti esterne. L’obiettivo è riuscire a creare dall’analisi dei dati nuove fonti di reddito, che possono venire dalla definizione e commercializzazione di nuovi prodotti o di nuovi servizi da aggiungere o integrare a quelli esistenti, dallo sviluppo di nuovi modelli di business o di nuove offerte, dal risparmio legato al miglioramento dei processi aziendali, con recuperi in termini di efficienza e di controllo dei costi, e perfino dalla vendita delle informazioni derivanti dai dati ad altri mercati. La data monetization può essere diretta, quando deriva dalla vendita di dati senza alcun trattamento, o di dati trattati, trasformati in informazioni e conoscenza, ma può essere anche indiretta, quando si traduce in sfruttamento economico dei dati per le proprie attività.

BIG DATA NEL FINANCE E NEL RETAIL

Secondo l’ultimo report dell’Osservatorio del Politecnico sui big data, in Italia il settore bancario continua a rappresentare quello dove vi è il maggior utilizzo di queste tecnologie (28%), seguito dal manifatturiero (24%) e, a distanza, da telco & media (14%), altri servizi (8%), PA e sanità (7%), grande distribuzione organizzata e retail (7%), utility (6%) e assicurazioni (6%). I settori che crescono di più sono le assicurazioni, il manifatturiero e i servizi. Il settore bancario è particolarmente data-intensive: qui devono essere gestiti enormi volumi di informazioni, che si rivelano spesso un vero tesoro di dati da cui si possono estrarre preziosi insight sui comportamenti dei clienti. Tra i diversi obiettivi, i principali sono capire e soddisfare il cliente, nelle diverse attività, e controllare la conformità rispetto alle normative. Particolare attenzione viene data alla prevenzione delle frodi: ogni anno si registrano perdite causate da frodi e vari crimini, che vanno dai cyberattacchi al riciclaggio di denaro. Con gli analytics, si possono trovare soluzioni che permettono di adottare approcci proattivi e completi per contrastare le frodi.

Un’altra funzionalità peculiare del settore è l’analisi del rischio: per una banca, avere a disposizione dati aggiornati sul rischio del portafoglio permette ai risk manager di monitorare gli indicatori e di allineare costantemente le attività del front office alla policy di propensione al rischio della banca. Nel settore della GDO e del retail, la relazione con i clienti è fondamentale, e il miglior modo per gestirla e ottimizzarla è proprio attraverso i big data: si può forse dire che probabilmente questo è il settore dove per primo si è capito quale ricchezza fosse nascosta nei dati raccolti ogni giorno dalle transazioni dei clienti nei negozi fisici e online e, negli ultimi anni, anche nei forum, nei blog, nei magazine online e nei social network. I retailer con gli analytics sui big data riescono a gestire al meglio la propria clientela, a rendere più efficaci le transazioni e a capire quali azioni intraprendere per mantenere a un livello adeguato il volume degli affari.Grazie alle analisi sui big data, è possibile ottimizzare e personalizzare la propria offerta sulle abitudini e le preferenze di ogni singolo cliente, definendo per ognuno una precisa profilazione, individuando quali nuovi prodotti o servizi fornire, e monitorando le opinioni e il livello di gradimento dei clienti per migliorare l’esperienza di acquisto, sviluppare il cross-selling e l’up-selling, ridurre il rischio di abbandono e attrarre nuovi prospect.  Gli analytics servono anche per aumentare l’efficienza in ciascuna fase della filiera, dagli acquisti al posizionamento della merce sullo scaffale. I dati, opportunamente lavorati per renderli anonimi, possono essere venduti ai fornitori: in questo caso, potrebbero essere utili per capire quanto sono graditi i loro prodotti, così da facilitare strategie promozionali mirate.

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(Di Michele Lovati, Redazione DataManager.it)