BNova lavora da anni nell’ambito dei dati e dell’innovazione. Ha sempre cercato di mantenere un approccio tecnico, garantito da un team altamente specializzato, ma non ha mai smesso di avere uno sguardo rivolto al business cogliendo quelle che sono le esigenze dei clienti anche a livello strategico. E’ da questo approccio che nasce il nostro BigData4Business Toolkit. Abbiamo, così, deciso di presentarvelo attraverso un Webinar che vuole offrire una panoramica di alto livello, lasciando spazio a successivi approfondimenti.

Partiamo dai dati…

Sentiamo spesso parlare di dati, e soprattutto di Big data, ormai parte integrante di qualsiasi organizzazione: dati dei dipendenti, dati di clienti, dati di accesso ai siti web, dati di mobilità, dati contabili, dati relativi al business, insomma una mole significativa di ASSET! Sì, perché se pensiamo alla provenienza degli stessi e al potere informativo che essi hanno ne possiamo ricavare un notevole vantaggio finanziario e competitivo. In un contesto così vasto il passo successivo è imparare a gestirli e ad acquisirne di nuovi, trattandoli in modo strategico e completo.

Una strategia di business che incorpori i Big Data

Per provenienza e vantaggi non possiamo mantenere un punto di vista univoco ed esclusivamente tecnico, ma è necessario coinvolgere tutte le figure aziendali, da coloro che “gestiscono e lavorano” i dati a coloro i quali intuiscono il potenziale in ambiti compositi sino alle risorse dedicate al potere comunicativo dei risultati ottenuti coi nostri asset. Non si tratta di “passare” attraverso i Big data in modo asettico, bensì di incorporare i dati più diversi tra loro, le analitiche e gli strumenti per ottenere informazioni e procedere in modo sempre più approfondito.

 “E’ la capacità di innovare che distingue un leader da un epigono”

Così affermava Steve Jobs. Il panorama economico attuale non consente di rimanere indietro, oggi è già domani ed è per questo che è fondamentale conoscere a che punto siamo con il nostro modello di business e come possiamo far sì che continui ad essere di successo. La metodologia BigData4Business Toolkit​ si propone, attraverso 3 step, di farvi conoscere:

Big Data 4 Business Toolkit – i 3 step della roadmap
  • – Qual è il grado di maturità della vostra azienda rispetto all’uso di dati ed analitiche per trarre vantaggi competitivi sul mercato;
  • – Individuare specifici Business Use case realizzabili nel medio/breve periodo con vantaggi nel lungo periodo
  • – Implementare nuovi progetti e concretizzare nuove spinte decisionali.

Una Data Driven Global society

“Le azioni non si contano, si pesano” e i dati, oggi, le guidano! Più agiamo e più creiamo dati, una nuova informazione: pensiamo al marketing e ai tool di recommendation sino al più recente “grande caso” della pandemia Covid19. Ciò che differisce è il modo in cui raccogliamo, elaboriamo e utilizziamo l’asset. Alla fine le aziende si orienteranno verso strategie e modelli di business basati sui dati, aumenteranno le partnership con le aziende IT e creeranno team ad hoc per un nuovo modo di lavorare. In questo contesto appare quasi superfluo, ma opportuno, ribadire quanto sarà importante avere Data Team Manager pronti al cambiamento, a diffondere una “Data culture” in tutta l’organizzazione, a comprendere il Business con prontezza e le nuove opportunità, in poche parole in grado di sviluppare una efficace Data Governance.

BigData4Business Toolkit

Ti invitiamo a consultare la pagina relativa al Big Data 4 Business Toolkit e visionare il materiale del webinar in cui presentiamo questa metodologia, un viaggio verso un nuovo modo per creare valore aziendale, offrendo l’opportunità di approfondire la conoscenza dei tuoi dati aziendali e renderla tua grazie alla nostra consulenza.

ARGOMENTI CORRELATI
Categoria: DATA SCIENCE
Schermo di un tablet con grafici in primo piano e persone sullo sfondo

Dataiku: cosa c’è da sapere sulla nuova release

Le novità più importanti della release 11.0 e 11.1.0 spiegate dal nostro data scientist Emiliano Fuccio Leggi tutto

Le fasi del processo analitico di Data Science. Immagine che raffigura persone di fronte ad una lavagna bianca su cui sono rappresentate le 6 fasi della Data Science.

Data Science Lifecycle, le 6 (+1) fasi del processo

La Data Science è un campo di studi interdisciplinare il cui obiettivo finale è estrarre informazione e conoscenza utili da… Leggi tutto

Concept grafico che richiama i vantaggi ottenibili con la Data Science. Immagine che raffigura una donna che sorride davanti al computer.

A cosa serve la Data Science?

L’analisi dei dati è in generale una materia molto ampia e con una storia che rimanda indietro di diversi anni… Leggi tutto