Big Data: gli oracoli dell’impresa

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L’Oracolo Nechung è un oracolo che tuttora opera in Tibet. Questo oracolo non fa semplici profezie, ma ha un ruolo di spicco nella vita religiosa e politica tibetana: prende parte nei processi decisionali del governo tibetano ed è responsabile di raccogliere informazioni sulla sicurezza del Dalai Lama stesso.

Il caso di questo potente oracolo fa riflettere su quanto decisiva possa essere la capacità di prevedere il futuro. Del resto, il desiderio di riuscire a prevedere il futuro è antico quanto l’uomo. Tutti i popoli hanno ideato strumenti e rituali più o meno sofisticati per sapere cosa accadrà: oracoli greci, sfere di cristallo, tarocchi, fino alle più recenti app per consultare l’oroscopo.

Ancora oggi, seriamente o per gioco, sentiamo il bisogno di sapere cosa accadrà domani. Tutti vorremmo sapere come adattarci al cambiamento e quali siano le decisioni migliori da prendere per affrontare il futuro.

Nel business, capita tutti i giorni di dover prendere decisioni importanti in modo da anticipare il corso degli eventi. Oggi come mai, la capacità di proiettarsi al futuro è un imperativo per tutte le imprese. E abbiamo uno strumento che può aiutarci a fare accurate predizioni: i Big Data.

 

Big Data Marketing per predire il futuro del business

I Big Data comprendono tutte le soluzioni e i sistemi per la raccolta e l’analisi di grandi volumi di dati. Sono i nostri oracoli contemporanei, che siano algoritmi di deep learning o reti neurali artificiali.

Oggi possiamo ottenere informazioni dettagliate utili al business direttamente dai dati a nostra disposizione. Dai contenuti che una persona consulta sul web possiamo capire, per esempio, se è interessato a comprare una nuovo paio di scarpe, se le preferisce classiche o sportive, se cerca un modello particolare indossato dalle star e così via. Possiamo di conseguenza adattare la comunicazione in modo da veicolare contenuti mirati.

I vantaggi dei Big Data sono tanti: calcolare i volumi di vendite di un prodotto e correggere il tiro di produzione, raccogliere dati sull’uso che i clienti fanno dei nostri prodotti, conoscere le motivazioni, le idee innovative, ma anche le preoccupazioni dei nostri dipendenti. E via dicendo.

 

Il pregiudizio quantitativo del Big Data Management

Il mercato italiano dei Big Data vale più di 1 miliardo di euro ed è in continua crescita. Nonostante questo, il rendimento è incredibilmente basso. Il motivo è che molti sono ancora convinti che, dati alla mano, si abbia tutto sotto controllo. Ma non è così.

È un’illusione che il solo investimento sui Big Data possa migliorare i processi di business e aumentare i profitti. Avere a disposizione una grande quantità di dati non è sufficiente e spesso può creare confusione e indebolire i processi decisionali.

Ovviamente non c’è nulla di male nell’analisi quantitativa, che funziona perfettamente per ottimizzare ambienti specifici quali reti elettriche o servizi logistici. Ma tradurre i dati in numeri non deve diventare una dipendenza, creando l’illusione di sapere tutto.

 

Comprendere il valore dei dati per decisioni più efficaci

Investire sui Big Data è facile, ma bisogna prima di tutto saperli analizzare in maniera intelligente.

Una volta raccolti, i dati vanno ordinati in modo che ci dicano qualcosa di utile. Bisogna separare i dati significativi da quelli superflui. Bisogna poi saper prendere decisioni efficaci in base all’analisi. In poche parole, bisogna avere le competenze per fare analisi intelligenti e agire di conseguenza. Altrimenti saranno solo grandi quantità di dati inutili: a Big amount of useless Data.

Per questo, serve un approccio qualitativo per predire i comportamenti del futuro e per comprendere meglio tutte quelle dinamiche finora non facilmente misurabili, come i comportamenti e le emozioni delle persone. Ci vuole capacità di analisi e di interpretazione per distinguere i dati utili che possano guidare verso la semplificazione dei processi e l’aumento della produttività.

La sfida è interpretare e usare i dati che abbiamo a disposizione nel migliore dei modi a supporto del business. Solo chi sa valorizzare i dati attraverso buone analisi e interpretazioni potrà adattarsi al lavoro del futuro e portare reali benefici alla produttività.

 

I Big Data richiedono le persone

I Big data sono uno strumento che rivela informazioni importantissime, ma sono poi le persone – ancora una volta – che leggono, interpretano e sono in grado di trasformare i dati in vantaggi reali per il business.

Il bisogno di analisi qualitative sui dati sta facendo entrare in azienda figure specializzate che si erano finora tenute ai margini del business: antropologi, etnografi, sociologi, semiotici e così via. La rivoluzione digitale è umano-centrica e si affronta anche attraverso la cultura umanistica. Oggi, infatti, si stanno facendo strada corsi di digital humanities in molte università del mondo.

 

Thick Data: meglio pochi, ma buoni

Succede ancora spesso che si buttino via grandi quantità di dati solo perché non si adattano ai modelli quantitativi prefissati. Così, si rischia di fare analisi incomplete che portano a decisioni sbagliate, fino a lasciarsi sfuggire proprio quell’intuizione necessaria ad adattare il business al cambiamento.

I dati non devono essere solo quantitativamente big, ma anche qualitativamente thick. I Thick Data, anche se raccolti da campioni più ridotti, possono offrire una conoscenza profonda per dare risposte alle reali necessità del cliente e del business: possono rilevare i comportamenti del singolo riguardo a un prodotto oppure rendere più efficiente il lavoro e più produttive le nostre aziende.

 

Big e Thick Data: due facce della stessa medaglia

I veri benefici per il business derivano da un mix di metodi quantitativi e qualitativi: una buona analisi quantitativa deve andare a pari passo con una etnografia qualitativa in grado di anticipare le dinamiche umane prima che si manifestino, ma anche per migliorare processi specifici, come per esempio valutare eventuali miglioramenti di usabilità ed efficienza di un’interfaccia.

In definitiva, l’integrazione tra Big e Thick Data offre un’immagine più completa: i Big Data consentono di fare intuizioni su larga scala e di usare al meglio l’intelligenza artificiale, mentre i Thick Data ci aiutano nell’analisi di tutte quelle dinamiche umane e di contesto che i numeri non sono in grado di raccontarci.

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