Daniele Dall'Asta
Sales Director BNova
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Stefano Celati
Senior data Modeler BNova
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Gianluigi Viganò
Presales Consultant Vertica
Data Monetization e Business Transformation, sono possibili solo attraverso l’uso creativo e sistemico dei Big Data, d’altro canto questi ultimi non costituiscono di per sé un fattore risolutivo se non vengono inseriti in una strategia di business.
Come si costruisce una adeguata strategia di business che incorpori Big Data ed Advanced Analytics?
Il primo passo da compiere è quello di capire quale sia il grado di maturità aziendale rispetto all’uso di dati ed analitiche, infatti quello che accompagna ogni azienda verso il raggiungimento di una competitività differenziante sul mercato è un percorso, fatto di fasi in cui, più è spinto l’uso dei dati più ci si avvicina agli step della Data Monetization e alla Business Transformation, ad ognuna di queste fasi corrispondono dati ed analitiche diverse.
Alcune aziende possono percorrere alcune fasi più velocemente di altre ma, in ogni caso, per arrivare ad un uso efficace delle Advanced Analytics ogni azienda sperimenta diversi passaggi. Quali sono tali fasi e quali sono le analitiche che le caratterizzano?
Si tratta di una roadmap caratterizzate da 5 fasi attraversando le quali saremo in grado di passare dal semplice uso dei dati a fini di controllo, per capire ad esempio come sono andate le vendite dello scorso mese ed al massimo indagare sul perché di alcune situazioni, fino ad utilizzare i dati per fare previsioni o creare nuovi prodotti.
L’ultimo step di questo percorso che è quello della Business Metamorphosys, ovvero quello che ci consente di cambiare il nostro modello di business proiettandoci in mercati in cui la concorrenza è bassa e possiamo permetterci di decidere quale prezzo assegnare ai nostri prodotti, oppure mercati in cui possiamo moltiplicare le occasioni di guadagno.
Bnova ha sintetizzato questo percorso nel Data Driven Maturity Index uno strumento che vi aiuterà a capire qual’è la maturità della vostra organizzazione rispetto all’ideale roadmap di adozione dell’uso di dati ed analitiche come supporto al business.
E’ oramai comunemente riconosciuto che i dati costituiscano un asset fondamentale per supportare la competitività ed accompagnare le aziende nel loro percorso di trasformazione digitale; tuttavia mentre spesso si pone molta attenzione nel sollecitare i diversi team a lavorare in modalità collaborativa ed agile, si pensa molto meno a come migliorare la user experience degli utenti. Cosa dobbiamo fare per mettere a proprio agio un utente e consentirgli di usare i dati come strumento quotidiano di supporto alla normale operatività e alla pianificazione strategica? Gli utenti hanno bisogno di usare strumenti semplici, che siano in grado di “raccontare” i dati con un’estetica piacevole ed, infine, hanno bisogno di acquisire velocemente le informazioni necessarie.
Se la risposta a questa domanda è abbastanza scontata, lo sono molto meno le soluzioni tecniche che devono essere adottate per consentire che ciò accada.
L’utilizzo combinato di un database quale Vertica, nato per rispondere velocemente a query di tipo analitico su grandi moli di dati eterogenei, ed uno strumento di Data Visualization e Storytelling quale Tableau, garantiscono la corretta risposta alle esigenze degli utenti.
Questi strumenti sono in grado di rispondere in tempi molto rapidi a query ampie e complesse, che coinvolgano anche ambienti Hadoop e che implichino anche l’uso di funzionalità di machine learning e/o geospaziali (nativamente gestite in Vertica), rendendo poi disponibili i risultati agli utenti su qualunque device in un’architettura on-premise, ibrida o sul cloud.
Grazie alla loro capacità di scoprire e comunicare ciò che dicono i numeri, gli insights possono divenire dei game-changer: i connettori di Tableau verso Vertica sono strumenti abilitanti per la Real-time Visual Analytics. Con Vertica i dati vengono ottimizzati al momento del caricamento, questo significa che non vi è necessità di creare nuove strutture a supporto della analisi, non vi è proliferazione di nuovi data silos e le risposte, derivate da miliardi di righe, sono tempestive. Tableau completa il processo sintetizzando in una forma semplice e piacevole i risultati ottenuti da Vertica, consentendo a chiunque di visualizzare e comprendere il valore fornito dai dati, mediante report, dashboard, analisi self-service e storytelling. Le informazioni prodotte possono essere condivise consentendo ai diversi team di collaborare e diffondere in azienda l’uso quotidiano del dato a supporto del business.
Indicaci qual'è il tema su cui ti interessa avere maggiori approfondimenti, sarà nostra premura mandarti del materiale aggiuntivo
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