Tra le professioni più richieste degli ultimi anni, quella del Data Analyst continua ad avere una corsia preferenziale nel mondo del lavoro. Si parla di dati: chi ci lavora ha competenze molto specifiche che consentono un’analisi approfondita di grandi quantità di dati, che possono rivelarsi necessari per la definizione di strategie di mercato e aiutare concretamente lo sviluppo del proprio business.
Cosa sono i Big Data?
Per Big Data si intende una mole di dati così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici innovativi per raccoglierli, analizzarli e trasformali in conoscenza. Ogni volta che usiamo internet sul nostro telefono, dal nostro tablet o da un laptop, riceviamo e scambiamo informazioni, lasciando su di esse una sorta di impronta digitale. I big data sono raccolti da tantissimi software. Anche la nostra casa è spesso piena di oggetti che raccolgono informazioni che, insieme, formano quella che viene definita Internet of Things.
Non solo Google, Amazon, Bloomberg o altre aziende che basano il loro modello di business su queste tecnologie; avere un approccio data driven è diventata una necessità gestionale.
Perché sono utili per il tuo business?
L’analisi di dati è un processo complesso che mira ad estrapolare modelli nascosti, correlazioni, trend e preferenze dei consumatori; utilizza elementi come la modellazione predittiva e gli algoritmi statici per permettere alle aziende, tramite software, di prendere delle decisioni strategiche. Nel dettaglio, i big data permettono di:
Anticipare tendenze;
Abbattere i costi;
Incrementare le vendite;
Migliorare l’engagement con i clienti;
Conoscere i competitor e il mercato di riferimento.
Permettono di fornire un servizio clienti migliore, creare campagne di marketing personalizzate e intraprendere altre azioni che nel concreto possono aumentare entrate e profitti. Ad esempio, studiare l’andamento di un determinato prodotto influisce sui modelli di business in modo prospettico e crea quindi un vantaggio competitivo sul mercato.
Nel 2001, Doug Laney, allora vicepresidente e Service Director di Meta Group, inaugura un modello passato alla storia come le 3V dei Big Data.
Secondo questo paradigma, i Big Data avrebbero tre caratteristiche, ma nel tempo si sono arricchite.
Oggi si parla delle 5V:
1.Volume: si riferisce alle enormi dimensioni dei Big Data. Basti pensare che, solo per fare un esempio, ogni minuto si registrano 69mila job application su Linkedin, 28 nuove canzoni su Spotify e 347mila storie su Instagram.
2.Velocità: non si tratta tanto della velocità con cui i dati vengono generati, quanto della velocità con cui vengono trasmessi. Se oggi è possibile ordinare un prodotto online e riceverlo 24 ore dopo è solo grazie alla rapidità con cui un semplice click genera a sua volta una transazione bancaria o un ordine a un magazzino.
3.Varietà: la molteplicità dei Big Data si riferisce sia al loro formato (i dati possono essere numeri, immagini, stringhe di testo, video, etc.) sia alla loro fonte.
4.Veridicità: i dati devono essere affidabili e di “qualità”.
5.Valore: il patrimonio informativo che sta dietro ai dati rappresenta una ricchezza enorme per le aziende che devono imparare a sfruttarla integrando i migliori strumenti.
Se anche tu vuoi entrare in questo mondo di dati e imparare a come maneggiarli dai un’occhiata al nostro corso introduttivo!
Si apprenderanno i principi del Data science in riferimento al trattamento dei Big Data, attuali e futuri, per permettere a tutti i collaboratori aziendali di percepire l’estrema importanza del trattamento scientifico di questi dati, che può consentire, e che consentirà sempre più, di ottenere benefici per le strategie aziendali.