Per strutturare una Big Data Architecture funzionale, le grandi aziende implementano nuove forme di processazione delle informazioni, in congruenza con gli alti volumi, rapidità e diversità d’ingresso dei dati.
L’obiettivo è ottenere insight più precisi e approfonditi in funzione delle decisioni aziendali e all’ottimizzazione dei processi grazie ad automazioni specifiche per azienda.
Questo avviene rendendo note le interdipendenze tra Big Data e modello aziendale, quindi tenendo in considerazione persone, processi e obiettivi.
Il design dell’architettura: 3 fattori e 3 livelli di intervento
Strumenti avanzati che compongono l’architettura d’analisi dei Big Data hanno permesso di ridurre costi di storage e processazione relazionandosi all’evoluzione dei flussi di dati:
Volume - Gestire big data significa confrontarsi con alti volumi di dati non strutturati, dal valore non immediatamente comprensibile per il decision making in azienda (ad esempio il numero di interazioni con un post social media).
Rapidità - I flussi sono costanti e portano nuovi dati ogni secondo. Da qui l’importanza di implementare strumenti che operino real-time nella raccolta e processazione delle informazioni.
Diversità - La maggioranza dei Big data sono non strutturati o semi-strutturati (come per quelli che descrivono file audio e video). In questo senso, un’infrastruttura di gestione funzionale seleziona e categorizza costantemente i dati entranti.
Le capacità degli strumenti dovrebbero essere implementate secondo modelli esecutivi iterabili, basati su un framework che rispettino il modello di business.
In un’architettura avanzata il grado di flessibilità ne identifica il potenziale.
La processazione di dati di provenienza e forma differenti è una componente essenziale e si sviluppa efficacemente grazie a strumenti intelligenti e adattivi.
Nel management di una Big Data Architecture flessibile si individuano tre livelli d’azione:
Raccolta delle informazioni - correlato con accessibilità e capacità di storage.
I dati raccolti dovrebbero inoltre rispettare standard di qualità precisi. Scarica gratuitamente: Data Quality: trasformare il data management in data excellence nel 2022, la guida Thinkopen sul Data Quality |
Distribuzione delle informazioni - collegato con l’efficienza delle pipeline e, quindi, alla corretta canalizzazione dei dati.
Utilizzo delle informazioni - correlata alla capacità di processazione del team IT, ma anche al livello di comprensibilità di lettura da parte del management, così da perseguire l’obiettivo aziendale.
In breve, la stratificazione del management garantisce un approccio olistico permettendo agli users appropriati di accedere a informazioni corrette in breve tempo.
Big Data Architecture: l’Implementazione nelle grandi imprese
Netflix e Procter & Gamble, leader multinazionali rispettivamente dell’intrattenimento e del largo consumo, due esempi notevoli nell’utilizzo Big Data per anticipare le esigenze dei clienti. Catalogando attributi comportamentali e psicografici rilevanti, hanno dimostrato di poter costruire modelli predittivi rispetto alle performance di prodotti e servizi, per migliorarne il valore attuale e futuro.
Allo stesso modo, grandi aziende che si dividono 2.5 quintilioni di bytes prodotti globalmente ogni giorno possono trovare nei Big Data le risposte per competere e anticipare tendenze e possibili problemi.
Per raggiungere questi risultati, gli IT manager incontreranno alcune sfide nella strutturazione di una propria Big Data Architecture.
Allineare dati strutturati e non strutturati
L’analisi di informazioni non strutturate è fondamentale, ma può portare ancora più valore se combinata con lo studio dei dati ad alta densità. Il confronto con le informazioni già strutturate processate in passato dall’azienda serve a integrare l’obiettivo core dell’azienda con nuove prospettive e a meglio completare il sommario analitico attuale.
Ad esempio, avere una visione su come l’impresa viene percepita da parte di tutti i clienti grazie ai Big Data, permette di comparare gli sforzi presi per soddisfare il segmento di clienti dal valore più alto.
In altre parole, la prima sfida è vedere i Big Data come un’estensione del Data Management aziendale e, più in senso lato, del business in sé.
Mancanza di personale qualificato
I modelli analitici dei Big Data possono mettere al centro l’utilizzo di software e macchine così come le persone.
Anche se strumenti tecnologici moderni stanno prendendo in carico le task di routine del dipartimento IT, è necessario avere personale qualificato che possa supervisionare e approvare il lavoro svolto.
Durante le fasi iniziali del post implementazione, però, è necessario guadagnare tempo per formare il personale dedicato senza interrompere il flusso di lavoro.
Ecco perché, per compensare la mancanza temporanea di personale qualificato, è possibile stabilire standard specifici e ottimizzare la Data Governance attuale.
Mentre la standardizzazione dei processi parte da una verifica delle competenze delle persone e dalla conseguente assegnazione dei ruoli, richiedere l’aiuto iniziale di agenzie di consulenza informatica e Data Management può essere una soluzione rapida.
L’obiettivo sarà di per rendere i processi il più fluidi e ri-assegnare temporaneamente all’ente esterno i doveri dedicati al Big Data Management.
I Big Data nelle telecomunicazioni: sfruttare le opportunità
Le grandi imprese del mondo delle telecomunicazioni cavalcano l’onda dello sviluppo del mercato digitale, con un conseguente aumento netto dei volumi di dati da gestire.
Capacità del Network
Una performance ottimale del proprio network è essenziale per questo settore.
In primis, le analitiche sull’utilizzo del network aiutano le aziende a identificare le aree geografiche che hanno bisogno di più copertura di banda. Gli investimenti volti ad espandere o direzionare l’infrastruttura dipendono in gran parte da una Big Data Architecture efficiente; inoltre, l’analisi dei Big Data regola l’implementazione di nuovi servizi per soddisfare i clienti, in un ambito dove la competizione è elevata e la customer loyalty è spesso a rischio.
Oltre a creare modelli complessi automatizzati di relazione tra erogazione dei servizi e clienti, le analitiche sulla capacità del network vanno combinate con dati specifici derivanti dalle interazioni con i clienti stessi (ad esempio, l’analisi di chiamate al customer service).
Soddisfazione clienti e riduzione del customer churn
Analizzando la qualità del proprio servizio e confrontando i prezzi con la concorrenza, l’azienda può farsi una prima idea per predire la soddisfazione dei clienti.
Il dipartimento IT può impostare segnalazioni quando i valori dei dati analizzati raggiungono livelli di criticità rispetto al grado di soddisfazione, così da creare misure preventive per il churn.
Gli standard possono essere in primis creati in relazione ai dati storici, per poi essere sviluppati sempre di più, mano a mano che i volumi analizzati aumentano.
Anche in questo caso, la comunicazione tra IT e Management è fondamentale per la creazione di soluzioni corrette e ben targettizzate.
Lancio di un nuovo prodotto
Sia a livello di reazione di fronte al pericolo del churn, sia a livello di espansione e miglioramento del servizio, lanciare nuovi prodotti rappresenta un investimento notoriamente utile.
I Big Data entrano in gioco indicando le caratteristiche più gradite ai clienti in relazione al loro comportamento e alle preferenze espresse.
Per minimizzare il rischio e aumentare l’affidabilità, sarà però necessario avere grandi volumi di dati relativi ai prodotti attuali per ogni segmento di persone che utilizzano i servizi dell’azienda.
L’evoluzione del dipartimento IT
Gli utenti che lavorano con i Big Data hanno bisogno di poter avviare processi di analisi costante, così come di poter eseguire esperimenti iterativamente.
Per ottenere questa libertà, è fondamentale implementare strumenti avanzati, compatibili con i modelli di business delle grandi aziende nelle telecomunicazioni e in altri settori soggetti al transito di enormi volumi di dati.
Thinkopen favorisce l’integrazione di software adatti a questo scopo e favorisce le persone in azienda, sostenendo la migrazione con formazione mirata e supporto IT accessibili.
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