Come vengono raccolti i Big Data?
Le aziende di oggi si affidano ai dati—sui loro clienti, concorrenti, sul mercato complessivo e oltre—per rimanere competitive. Con i progressi della tecnologia, il numero di metodi che le aziende utilizzano per raccogliere dati è cresciuto notevolmente negli ultimi anni. Ciò ha portato ad una crescente domanda di esperti con la formazione per analizzare e interpretare tali dati.
Un grado avanzato, come un Master of Science in Analytics, è progettato per aiutare le persone interessate a scoprire le risposte a domande come ” Come vengono raccolti i big data?”e scopri come le aziende di oggi utilizzano i dati.
Storia dell’analisi
Mentre la storia dell’analisi nel business risale fino al 19 ° secolo, l’analisi aziendale come disciplina distinta è emersa veramente negli 1950. Fu allora che furono sviluppati strumenti in grado di acquisire informazioni e identificare modelli e tendenze più velocemente della mente umana. Il disco rigido di IBM, inventato nel 1956, è stato particolarmente consequenziale per il movimento di analisi, aprendo la strada alle aziende di sostituire i sistemi di archiviazione fisici con quelli digitali. Questi primi sforzi di business intelligence hanno rappresentato ciò che gli analisti dei dati spesso chiamano Analytics 1.0.
Le caratteristiche di questa era includevano fonti di dati piccole, strutturate e per lo più interne, operazioni di elaborazione batch che potevano richiedere mesi e rapporti descrittivi limitati. Gli analisti hanno dedicato molto più tempo alla raccolta e alla preparazione dei dati rispetto alla loro analisi, e qualsiasi intuizione potesse essere acquisita dall’analisi spesso arrivava troppo tardi per essere efficace.
La prima era della business intelligence è durata circa mezzo secolo, dalla metà degli anni 1950 fino al 2009, quando è emerso l’avvento dei big data.
Big Data Era
A metà degli anni 2000, internet e giganti dei social media come Google e Facebook ha iniziato a identificare, raccogliere e analizzare un nuovo tipo di dati. Mentre il termine “big data” non è entrato nel lessico comune fino a circa 2010, gli analisti hanno riconosciuto che questa nuova informazione era qualitativamente diversa dai piccoli set di dati del passato.
Piccoli dati sono stati generati dalle operazioni e dalle transazioni interne di un’azienda, ma questi nuovi dati provenivano da fonti esterne, tratte da Internet, fonti di dati pubblici e progetti specifici come il progetto Genoma umano. Ciò ha significato il passaggio a Analytics 2.0 e all’era dei big data.
Con l’arrivo dei big data, sono state sviluppate nuove tecnologie e processi a velocità di curvatura per aiutare le aziende, grandi e piccole, a trasformare i dati in informazioni aziendali che potrebbero aiutare a generare profitti. Sfruttando i vantaggi dei big data, tuttavia, sono necessari nuovi framework di elaborazione come OLAP e strumenti avanzati come il data mining per estrarre informazioni significative. Gli analisti di dati dell’era Analytics 2.0 erano meglio posizionati rispetto alle loro controparti precedenti. Applicando la tecnologia più avanzata dell’epoca—compresi gli strumenti di gestione automatizzata dei dati—sono stati in grado di analizzare dati, tendenze e altre informazioni per informare le decisioni strategiche di business.
Evoluzione dell’analisi dei dati
L’era Analytics 2.0 è stata seguita dalla 3.0, che è durata dalla fine degli anni 2000 all’inizio degli anni 2010. Questa era è stata caratterizzata dall’introduzione degli smartphone, dalla diffusione dei social media come strumenti di raccolta dati e da nuovi servizi rivolti ai clienti che utilizzavano l’analisi per fornire esperienze utente iper-personalizzate. Molti esperti infatti ritengono che una quarta era—Analytics 4.0—sia arrivata, con la diffusione di strumenti decisionali automatizzati avanzati che si basano sulla tecnologia cloud.Tra gli sviluppi più importanti nell’evoluzione dell’analisi dei dati sono stati i molti progressi nel modo in cui vengono raccolti i big data. Le organizzazioni oggi hanno molti metodi per raccogliere dati dai loro clienti e costituenti.Siti Web, piattaforme di social media e telefonate con i clienti, chat dal vivo e sondaggi sono alcuni degli esempi più ovvi di dove e come le aziende raccolgono i loro dati. Esistono anche altri metodi più complessi, tra cui:
- Pubblicità basata sulla posizione: la tecnologia di tracciamento che registra informazioni come gli indirizzi IP aiuta a creare profili personalizzati degli utenti della tecnologia. Queste informazioni vengono quindi utilizzate per indirizzare i dispositivi di ogni persona con pubblicità personalizzata.
- Programmi fedeltà: questi programmi offrono incentivi ai clienti e consentono alle aziende di creare un profilo dettagliato del consumatore, indicando le preferenze di prodotto e le abitudini di spesa.
- Analisi di marketing online: Una forza trainante nel marketing digitale, questo in genere comporta un cliente che compila un modulo d’ordine, che fornisce a quell’azienda informazioni personali. L’azienda può quindi utilizzare queste informazioni per migliorare il servizio clienti e fornire al consumatore un’esperienza più personalizzata.
Nuove discipline di analisi sono emerse per integrare l’analisi descrittiva nel portafoglio di analisi. Le analisi predittive e prescrittive, che forniscono informazioni sulla probabilità che un evento si verifichi in futuro e raccomandano possibili linee di azione, stanno emergendo come strumenti chiave per i dirigenti aziendali. Le analisi sono disponibili per supportare il processo decisionale in tempo reale attraverso l’uso di app analitiche.
Questa nuova era di Analytics 4.0 non è certamente la fine del racconto evolutivo in business analytics. In effetti, presenta nuove sfide e opportunità per le aziende e gli analisti di dati allo stesso modo. Quegli individui che sono in grado di acquisire dati e organizzarli, nonché di analizzarli e utilizzarli per prendere decisioni aziendali migliori, sono e continueranno ad essere molto richiesti.
Un percorso verso una carriera di analisi aziendale
L’analisi dei dati efficace è essenziale per la crescita delle aziende moderne. Le aziende hanno bisogno di individui che possiedono non solo le competenze tecniche per raccogliere, organizzare e analizzare, ma anche le conoscenze aziendali per capire come trasformare quei dati in azione.
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