Cosa se ne fanno le aziende dei Big Data?

Google, Tesla e Uber sono solo alcune delle grandi multinazionali che sfruttano i benefici dei Big Data: da essi le aziende traggono informazioni utili per capire i bisogni e migliorare i rapporti con i clienti, per espandere i propri mercati, per ottimizzare il processo produttivo e la distribuzione. Si tratta della nuova materia prima su cui le aziende lavorano e la base sulla quale prendono decisioni. 
Anche le PMI possono fruire di questa opportunità: una ricerca condotta a livello mondiale sull’adozione dei big data, rivela che il 76% delle aziende sta pianificando un aumento degli investimenti in big data nei prossimi due o tre anni.

Qual è la definizione di Big Data?
Letteralmente: Grande mole di dati. È l'espressione con la quale si fa riferimento ai dati che provengono dal mondo digitale, che a causa della loro complessità (velocità, volume, varietà e variabilità), devono essere analizzati con sistemi non convenzionali (intelligenza artificiale, statistica inferenziale, etc.), per potere essere interpretati.

Quali scopi e quali finalità per i Big Data in azienda?
La ricerca sopra citata riporta che le aziende sfruttano l'analisi di queste grandi moli di dati per differenti usi tra cui: miglioramento dei flussi informativi (27,6%), implementazione ed integrazione di nuove tecnologie e metodologie (24,8%), creazione di nuovi modelli di business e strategie (15,4%).  Le informazioni su quali clienti acquistano, quante volte contattano il servizio clienti e la permanenza dell'utente su un determinato sito web possono, ad esempio, creare una narrazione dettagliata delle abitudini e delle preferenze di acquisto che guiderà l'azienda verso scelte strategiche differenti ed evolute. Stiamo parlando di strategie comunicative, di realizzazione del prodotto secondo determinate specifiche tecniche, di definizione del canale di vendita e della possibilità di personalizzare l'informazione verso segmenti chiave della clientela.

Non solo. Una sapiente gestione dei dati può portare le imprese ad essere più performanti: disporre di una grande mole di dati è il primo passo per poter pianificare la produzione in modo efficace, mettendo a sistema informazioni interne, dati di mercato, dati di terze parti (dalle previsioni meteorologiche all'andamento dei tassi di interesse). A completamento di questo processo di miglioramento vi è l'auspicabile sviluppo ed introduzione, nel reparto di produzione, di sistemi intelligenti per l'automazione di alcuni processi: dai sistemi di movimentazione della merce automatizzati ai sistemi per la manutenzione predittiva.

Un esempio di integrazione tra Big Data, Intelligenza Artificiale e macchine?
Un sistema a raggi X che, apprendendo direttamente dalle innumerevoli informazioni presenti nelle immagini (Big Data), impara a riconoscere la normalità del pezzo per andare ad identificare, per differenza, la presenza di difetti.

Per concludere: nonostante gli evidenti vantaggi la maggior parte delle aziende oggi utilizza solo una frazione dei dati in loro possesso, questo evidenzia l'esigenza di una più diffusa cultura circa il tema dell'industry 4.0 e di più precise informazioni circa gli aspetti tecnici per implementare questi sovra citati benefici.