A cosa servono gli analytics

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A cosa servono gli analytics?

Servono ad anticipare i cambiamenti e risultano strategici nelle logiche di advertising personalizzato.

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L’Osservatorio sui Big Data Analytics del Politecnico di Milano ha da poco concluso un ciclo di incontri con le aziende interessate al mondo Big data Analytics & Business Intelligence.

A cosa servono gli analytics oggi?

Oltre ad una sintesi dei risultati emersi nel rapporto 2016 dell’Osservatorio, l’aspetto più interessante è stato lo scambio di informazioni tra i partecipanti in merito alla condivisione delle esperienze relative ad alcune delle attività sui Big data pianificate o avviate da ciascuna delle aziende coinvolte.

Di seguito i principali concetti evidenziati durante il workshop:

  • si conferma l’evoluzione dalla Business Intelligence ai Big Data: non si stratta solo di comprare o sviluppare in casa tecnologia ma, ancora una volta, risulta fondamentale il servizio percepito;
  • si assiste ad una continua evoluzione dei sistemi BG Analytics con progetti che si basano su continui test, attività di monitoraggio, aggiustamento e azioni di business integrate per testare e migliorare modelli, metodi e strumenti;
  • l’interesse, la cultura e una sempre maggiore sensibilità del Top Management alle tematiche Big Data sono fattori determinanti per la riuscita di ogni progetto;
  • il Change Management è continuo e si colloca a tutti i livelli in quanto la difficolta principale è far capire all’utente finale il valore competitivo dell’utilizzo del dato;
  • una volta affrontata la scrematura del “Big Data Lake”, definiti chiaramente gli obiettivi , un common wording e un approccio di indagine agile, le attività risultano più fluide e si ha una miglior identificazione delle esigenze di business;
  • i team cross-funzionali si confermano una scelta vincente; si evidenzia un problema di competenze in materia di analisi dei dati, oltre a quello legato allo sviluppo di modelli di business perfetti dal punto di vista tecnico ma poco funzionali a livello commerciale/approccio cliente;
  • IOT e IOP devono convergere per garantire il raggiungimento di obiettivi di efficacia, efficienza, produttività, customer retention, e advertising personalizzato. Quindi sono ideali quelle situazioni in cui ad esempio si verifica una combinazione tra sensori, smartphone e geolocalizzazione che funziona;

In conclusione, come già evidenziato al convegno Big Data degli Osservatori dello scorso novembre, emerge fortemente la necessita di sistemi di misurazione sempre più sofisticati che aiutino le aziende a massimizzare l’efficacia e l’efficienza dei loro investimenti digitali.

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