Big Data

Come si usano i big data

I big data offrono nuove informazioni che ti aprono nuove opportunità e modelli di business.

Per iniziare a lavorare coi big data sono necessarie tre azioni chiave:

Integrare i big data

I big data riuniscono dati provenienti da molte fonti e applicazioni differenti. I tradizionali meccanismi di integrazione dei dati, come ETL (estrazione, trasformazione e caricamento), generalmente non sono all'altezza del compito. Sono richieste nuove strategie e tecnologie per analizzare set di big data su scala terabyte o addirittura petabyte. Durante l'integrazione, bisogna importare i dati, elaborarli e assicurarsi che siano formattati e disponibili in una forma su cui gli analisti aziendali possano lavorare.

Gestire i big data

I big data richiedono archiviazione. La tua soluzione di archiviazione può essere nel cloud, in locale o entrambi. È possibile memorizzare i dati in qualsiasi forma si desideri, mantenendo i requisiti di elaborazione desiderati. Molte persone scelgono la loro soluzione di archiviazione in base a dove risiedono attualmente i loro dati. Il cloud sta gradualmente guadagnando popolarità perché supporta i requisiti di calcolo correnti e consente di aumentare le risorse secondo la necessità.

Analizzare i big data

Il tuo investimento in big data si ripaga quando analizzi e agisci in base ai tuoi dati. Ottieni nuova chiarezza con un'analisi visiva dei tuoi big data. Esplora ulteriormente i dati per fare nuove scoperte. Condividi le tue scoperte con gli altri. Crea modelli di dati con l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Metti i tuoi dati al lavoro.

Analisi e integrazione dei big data

I big data provengono da una miriade di fonti diverse, come sistemi di transazioni aziendali, database dei clienti, cartelle cliniche, registri di clickstream di Internet, applicazioni mobile, social network, archivi di ricerca scientifica, dati generati da macchine e sensori di dati in tempo reale utilizzati nell’Internet of things (IoT).

I dati possono essere lasciati nella loro forma grezza in sistemi di big data grezzi o pre-elaborati utilizzando strumenti di data mining o software di preparazione dei dati in modo che siano pronti per particolari usi di analisi.

Usando i dati dei clienti come esempio, i diversi rami di analisi che possono essere eseguiti con le informazioni trovate in set di big data includono quanto segue:

Analisi comparativa

Include l'esame delle metriche del comportamento degli utenti e l'osservazione del coinvolgimento dei clienti in tempo reale al fine di confrontare i prodotti, i servizi e l'autorità del marchio di un'azienda con quelli della concorrenza.

Analisi dei social media

Si tratta di informazioni su ciò che le persone dicono sui social media su una specifica attività o prodotto, che va oltre ciò che può essere fornito in un sondaggio. Questi big data possono essere utilizzati per identificare il target per le campagne di marketing osservando l'attività che circonda argomenti specifici attraverso varie fonti.

Analisi di marketing

A Include informazioni che possono essere utilizzate per rendere la promozione di nuovi prodotti, servizi e iniziative più informata e innovativa.

Soddisfazione del cliente e analisi del sentiment

Tutte le informazioni raccolte possono rivelare come i clienti si sentono nei confronti di un'azienda o di un marchio e , nel caso sorgessero potenziali problemi, come potrebbe essere preservata la fedeltà alla marca e come potrebbero essere migliorati gli sforzi del servizio clienti.