Il fenomeno dei “big data analitycs”, che rappresenta la capacità di immagazzinare, gestire e analizzare grandi quantità di dati, non è in realtà recente, ma caratterizza da sempre la storia dell’evoluzione dell’uomo. Per big data analytics si intende l’insieme degli strumenti e delle applicazioni software di accesso, di analisi e di visualizzazione dei dati che aiutano il management a controllare le prestazioni dell’azienda e a prendere decisioni migliori. L’effettiva quantità di dati oggi generati è abnorme: dai telefoni, alla carte di credito usate per gli acquisti, dalla televisione agli storage necessari per le applicazioni dei computer, dalle infrastrutture intelligenti delle città, fino ai sensori montati sugli edifici, sui mezzi di trasporto pubblici e privati e via discorrendo.
Le fonti di big data analytics continuano ad evolvere e crescere: ondate di nuovi dati continuano a essere generate non solo dalle app aziendali interne, ma da risorse pubbliche (come per esempio il web e i social media), piattaforme mobile, data services e, sempre di più, da cose e sensori (Internet of Things). Scopo della big data analytics è scoprire informazioni approfondite e irregolarità, oltre che migliorare la comprensione delle prestazioni di business e del comportamento dei clienti.
Questo significa per le imprese sempre più notizie a disposizione sui loro consumatori, concorrenti e mercato in generale: con il giusto approccio a questi dati è possibile trasformare big data analytics in ‘big value’ per ottenere un vantaggio competitivo sostenibile nel contesto corrente. I big data analytics sono dunque una quantità crescente di informazioni che la trasformazione digitale del business sta facendo circolare dentro e fuori alle aziende. Definire e implementare una strategia di big data analytics significa, infatti, avere la possibilità di trarre preziose informazioni per fare innovazione, basti pensare al digital analysis marketing, ma bisogna saper partire con il piede giusto.
