Oggi la competitività di un’azienda è strettamente legata alla sua capacità di formulare previsioni e anticipare cambiamenti di mercato, arrivando prima della concorrenza. La qualità del prodotto infatti non è sufficiente a garantire la necessaria differenziazione senza la velocità di time-to-market.

La disponibilità dei Big Data e i progressi tecnologici nel campo degli Advanced Analytics permettono di anticipare la domanda e formulare nuove linee strategiche sulla base dei grandi volumi di informazione disponibili in tempo reale.

Cosa significa Advanced Analytics?

A differenza dei tradizionali strumenti di business intelligence, il software di analisi avanzata permette di analizzare qualsiasi tipologia di dato e di formulare ipotesi sugli eventi nel lungo periodo.

In virtù di questi vantaggi, come rileva l’Osservatorio del Politecnico di Milano, il mercato italiano dei Big Data Analytics ha confermato anche nel 2018 il trend positivo registrato negli ultimi tre anni, raggiungendo un valore complessivo di 1,393 miliardi di euro, in crescita del 26% rispetto al 2017.

Ma quali sono i vantaggi derivanti dall’implementazione di un progetto di Advanced Analytics? Di seguito sono riportati i 5 motivi fondamentali che spingono allo sviluppo di iniziative per sfruttare appieno il potenziale dei Big Data attraverso i software analitici di ultima generazione.

1. Unico data hub centralizzato

Alla base di qualsiasi progetto di Advanced Analytics, occorre implementare un repository centralizzato dove confluiscono tutte le informazioni raccolte per essere sottoposte a processi di data integration, quality, refinery e analysis. Questo permette di massimizzare la vista sui processi e ottenere una maggiore accuratezza di indagine, fondandosi su un ricco set di dati, diversi per formato e provenienza, disponibili da un unico punto.

2. Gestione e analisi dei Big Data: il vantaggio è la pluralità informativa

Come già anticipato, una delle caratteristiche distintive degli Advanced Analytics è la capacità di processare enormi moli di dati, che si contraddistinguono per volume, varietà e velocità. Questo permette di analizzare rapidamente e in profondità qualsiasi evento potendo contare su una pluralità di informazioni multisource, continuamente aggiornate che forniscono un quadro sempre pertinente della situazione anche in contesti in rapida trasformazione.

3. Formulare ipotesi e predizioni

Il motivo principale che spinge all’implementazione di progetti di Advanced Analytics sono le funzionalità predittive. In un’economia che corre a ritmi sfrenati, il vero motore competitivo è la capacità di prevedere gli scenari futuri: ad esempio, intercettare potenziali guasti prima che si trasformino in fermi produttivi, comprendere a priori i risultati di una determinata strategia di business oppure anticipare le richieste dei consumatori sulla base dei pattern comportamentali.

4. Modellare i dati in funzione degli obiettivi di business

Implementare un progetto di Advanced Analytics significa ricorrere a una pletora di tecniche differenti (dal Data Mining alla Business Intelligence, dal Machine Learning al Natural Language Processing) che permettono di innescare un processo completo e su larga scala di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione dei dati a seconda delle applicazioni e con l’obiettivo di supportare al meglio le decisioni umane e gli automatismi dell’intelligenza artificiale.

5. Data visualization per il decision making

Grazie alle tecniche di rappresentazione grafica e di esplorazione interattiva delle informazioni, gli strumenti di Data Visualization come componente a valore degli Advanced Analytics semplificano la comprensione dei fenomeni per identificare rapidamente eventi e trend altrimenti difficili da cogliere, a tutto vantaggio del decision making strategico e operativo che migliora in termini di velocità e accuratezza.

Insomma, grazie alla migliore comprensione dei fenomeni e all’accelerazione del decision making, i progetti di Advanced Analytics possono realmente spingere il business verso più alti obiettivi di rendimento e profitto. A patto, tuttavia, di procedere attraverso una roadmap che parte da una fase di assessment per identificare i processi a maggiore ritorno e i right data (ovvero le informazioni rilevanti e pertinenti alle attività analitiche, estraendole dal mare magnum indiscriminato dei big data), affidandosi anche a un partner qualificato con consolidata esperienza in ambito Advanced Analytics.

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