Data as a Service per ridurre la complessità

Trasforma i Dati in Profitti

Scopri di più >

Hai dati ma non sai come usarli nel tuo business?

BIG DATA ANALYTICS

Non sei il solo.
La data science richiede di attingere al lato analitico e scientifico della tua conoscenza per comprendere complessi insiemi di dati. I fornitori di Data as a Service (DaaS) hanno il compito di litigare con i big data set. C’è scienza coinvolta nel modo in cui i dati vengono raccolti e aggregati. Serve una strategia su come eseguire analisi approfondite analizzando la rilevanza statistica e identificando le correlazioni. Ma serve anche esperienza pratica di business per tirare fuori intuizioni da analisi avanzate e visualizzarle in un modo che è digeribile da parte di tutta l’azienda, indipendentemente dall’educazione o esperienza.

Applichiamo experience e service design con big data analytics alla tua visione aziendale per trovare quick wins e risultati da subito. Le informazioni consentono all’organizzazione di trovare opportunità di crescita, pianificare percorsi di esecuzione per adottare nuove iniziative e innovare con sperimentazioni lungo l’intera customer journey per generare ROI. Questo approccio viene eseguito rapidamente, come di solito fanno le startup.

Big Data o Small Data?

Comprendere i dati è divenuta una delle chiavi per raggiungere il successo. Ma che tipo di dati?
Avere più informazioni possibili, senza conoscerne le dinamiche che hanno portato all’origine di un dato piuttosto che di un altro, può davvero essere d’aiuto?
Dobbiamo imparare a considerare il contesto dal quale i dati vengono estrapolati.
Sembra una banalità ma non lo è affatto, raccogliere dati senza comprendere il contesto dal quale essi provengono rende gli stessi dati inefficaci per il raggiungimento di alcuni scopi. E’ proprio il contesto a rendere i dati “Thick”, vale a dire “densi, spessi”, e la comprensione del contesto a differenziarli dai Big Data, raccolti dai data point, dati che senza reinterpretazione possono dire tanto e nulla allo stesso tempo. Non è tanto la tipologia di dati immagazzinati a fare la differenza ma i metodi utilizzati per raccoglierli e immagazzinarli, l’approfondimento del contesto.

I Big Data ci dicono essenzialmente “chi”, “come”, “quando” e “dove”, ma difficilmente sanno spiegarci il “perché”.
Non possiamo sfruttare solo numeri e algoritmi per comprendere, ad esempio, il comportamento di un cliente a 360 gradi, questo perché vi sono fattori imprevedibili che possono determinare una scelta di acquisto, primo fra tutti il fattore emotivo e razionale (una buona fetta di acquirenti non è interessata a ‘quello che vogliono tutti’).
Per comprendere veramente i dati, è spesso necessario considerare cose come le emozioni umane, che raramente possono essere previste con accuratezza”. In definitiva i Thick Data (dati qualitativi) sono l’opposto dei Big Data (dati quantitativi su larga scala che coinvolgono nuove tecnologie intorno all’acquisizione, archiviazione e analisi). Affinché i Big Data possano essere analizzabili, bisogna applicare la normalizzazione, la standardizzazione, la definizione e il clustering a tutti i processi che estrapolano dati senza tener conto del contesto. Questo non significa che i Thick data debbano sostituire i Big data, ma semplicemente si completano a vicenda e questo ci offre un potenziale davvero notevole: coniugare qualità e quantità dando origine ad un match che ci permetterà di predire meglio gli eventi futuri aggiungendo al “chi”, “come”, “dove” e “quando” anche un “perché”.

MICRO-MOMENTI DI INTERAZIONE

Da quando l’iPhone è stato rilasciato nel 2007, il mondo come lo conosciamo sembra molto diverso. Ciò che è iniziato dieci anni fa come dispositivo in cui hai scaricato app ora è diventato un dispositivo a cui ti rivolgi durante il giorno per risolvere qualsiasi problema. È diventato così radicato nella nostra società che Google ha coniato un termine per questo: Micro-momenti.

I micro-momenti sono i tempi in cui Google dice che “ricorrono in modo riflessivo a un dispositivo – sempre più uno smartphone – per agire sulla necessità di imparare qualcosa, fare qualcosa, scoprire qualcosa, guardare qualcosa o comprare qualcosa. Sono momenti ricchi di intenzioni quando si prendono decisioni e si modellano le preferenze “.

I micro-momenti sono enormi opportunità per i brand oggi.
Ed alimentano ciò che accadrà nella nostra analisi predittiva del mondo incentrata sui dati.

L’analisi predittiva offre un’esperienza personalizzata che molti consumatori stanno cercando oggi. Usando approfondimenti su micro-momento, puoi prevedere meglio ciò che una persona ha bisogno di vedere dalla tua azienda per continuare a avanzare nel suo percorso di acquisto. Fino ad ora, le comunicazioni erano lasciate alle congetture umane per determinare cosa si pensava volessero le diverse marketing persona. Ma l’analisi predittiva è potente perché non deve essere lasciata all’interpretazione e all’azione umana. Algoritmi sono ora in grado di analizzare i dati e tirare fuori schemi per prevedere meglio i comportamenti futuri. Questo è chiamato machine learning.

Con il deep learning, sulla base dei modelli appresi, la macchina è in grado di regolare le sue prestazioni e la sua produzione al fine di rispondere alle preferenze dei consumatori più velocemente e più facilmente che mai. Questo aggiustamento viene eseguito senza alcun intervento umano sul back-end, pertanto l’analisi e la reazione a tali risultati possono verificarsi 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana e 365 giorni all’anno.

Scopri di più >

Scopri come usare Big Data & Small Data per fare Business