Coloro che utilizzano i dati per prendere le loro decisioni, vale a dire, sono organizzazioni guidato dai datiSaranno quelli che sopravviveranno con grazia e saranno meglio posizionati di fronte alle crisi future.. Come mai?
Le aziende hanno scoperto che i loro magazzini di grandi dati rappresentare una miniera d'oro in gran parte non sfruttati, che potrebbe aiutarli a diventare più efficienti e agili di fronte alle mutevoli circostanze.
Di conseguenza, I manager aziendali cercano dati alla ricerca di risposte per essere aziende. intelligente.
Fonte: IDC
Cos'è l'analisi dei Big Data?
Il termine grandi dati si riferisce alla memorizzazione digitale di informazioni con un volume elevato, velocità e varietà. Big Data Analytics è il processo di scoperta delle tendenze, modelli, correlazioni o altre informazioni utili in quei big data warehouse..
L'analisi dei dati non è una novità. È in circolazione da decenni sotto forma di business intelligence e data mining.. Negli anni, è migliorato drasticamente, in modo che possa gestire volumi di dati molto più grandi, eseguire query più velocemente ed eseguire algoritmi più avanzati.
La società di ricerche di mercato Gartner classifica gli strumenti di analisi e big data in quattro diverse categorie:
- Analisi descrittiva: Questi strumenti raccontano alle aziende cosa è successo. Crea semplici report e visualizzazioni che mostrano cosa è successo in un determinato momento o in un periodo di tempo. Questi sono gli strumenti analitici meno avanzati.
- Diagnosi analitica: gli strumenti diagnostici spiegano perché è successo qualcosa. Strumenti di reporting più avanzati di quelli descrittivi, consentire agli analisti di eseguire il drill-down dei dati e determinare le cause principali di una determinata situazione.
- Analisi predittiva: Tra gli strumenti di analisi dei big data più popolari oggi disponibili, gli strumenti di analisi predittiva utilizzano algoritmi molto avanzati per prevedere cosa potrebbe accadere dopo. Questi strumenti di solito fanno uso della tecnologia e dell'intelligenza artificiale. apprendimento automatico.
- Analisi prescrittiva: Un passo sopra l'analisi predittiva, l'analisi prescrittiva indica alle organizzazioni cosa fare per ottenere il risultato desiderato. Questi strumenti richiedono funzionalità di apprendimento automatico molto avanzate e poche soluzioni oggi sul mercato offrono vere capacità prescrittive..
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Intelligenza artificiale e machine learning per la gestione dei dati
Sfide dell'analisi dei Big Data
L'implementazione di una soluzione di analisi dei big data non è sempre così semplice come le aziende si aspettano.. Infatti, La maggior parte dei sondaggi rileva che il numero di organizzazioni sperimenta un vantaggio finanziario implementando progetti di analisi e diventando più intelligente. tuttavia, potrebbero esserci alcune sfide che potrebbero rendere difficile raggiungere i benefici promessi:
- Crescita dei dati. Una delle maggiori sfide nell'analisi dei big data è il tasso esplosivo di crescita dei dati.. Secondo IDC, la quantità di dati sui server del mondo raddoppia approssimativamente ogni due anni. Le soluzioni di analisi dei big data devono essere in grado di funzionare bene su larga scala per essere utili alle aziende.
- Dati non strutturati. I dati che non sono memorizzati nei sistemi di un'azienda non risiedono in database strutturati. Anziché, sono dati non strutturati, come e-mail, immagini, rapporti, file audio, video e altri tipi di file. Questi dati non strutturati possono essere molto difficili da trovare., a meno che tu non abbia funzionalità avanzate di intelligenza artificiale. I fornitori aggiornano costantemente i loro strumenti di analisi dei Big Data per migliorare l'esame e l'estrazione di informazioni da dati non strutturati.
- Silos di dati. I dati aziendali vengono creati utilizzando un'ampia varietà di applicazioni diverse, come soluzioni di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), soluzioni per la gestione delle relazioni con i clienti (CRM), software di gestione della supply chain, soluzioni di e-commerce, programmi di produttività per ufficio, eccetera. tutte queste diverse fonti sono una delle sfide più difficili in qualsiasi progetto di analisi dei big data..
- Sfide culturali. Anche se l'analisi dei big data sta diventando comune, non si è ancora infiltrato nella cultura aziendale. In un sondaggio di NewVantage Partners, il 52,5% dei dirigenti ha detto ostacoli organizzativi, come il disallineamento, resistenza interna o mancanza di una strategia coerente, ha impedito loro di utilizzare i big data con la forza che avrebbero voluto.
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Nell'era dei dati 4.0 e dopo quasi un anno di pandemia, la necessità per le aziende di ripensarsi, reinventarsi e adattarsi alle mutevoli circostanze non è in discussione. Ed è in questa agenda che una buona gestione dei dati e l'analisi che ne deriva faranno la differenza per diventare aziende intelligenti e prepararsi a questo 2021 ancora incerto.
La tua azienda è preparata per le sfide che derivano dal 2021?
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