Real time analytics cos’è e quali sono i vantaggi per le aziende

La real time analytics e i vantaggi per le aziende che la adottano

Oggi, nell’epoca del tentativo di ripresa post-pandemia, necessità primaria per le organizzazioni è capire, attraverso dati di qualità, su quali business puntare, così da ottimizzare gli investimenti dove necessario. In quest’ottica, la real time analytics può avere un impatto importante, garantendo alle imprese numerosi benefici in termini di raggiungimento degli obiettivi in tempo reale, di riduzione del time-to-market e di aumento della produttività.

Analizzare i dati in tempo reale, integrando i Big Data in tutti i processi aziendali, garantisce ai manager la possibilità di scovare le migliori opportunità nel minor tempo possibile.

Cos’è la Real time analytics

La Real time analytics è quella branca dell’analisi dati che applica logica e matematica ai dati. L’obiettivo è quello di permettere la presa di decisioni migliori in breve tempo (pochi secondi o minuti, da cui deriva l’espressione real time) e questa scienza si suddivide in due tipologie:

  • On-demand real-time analytics: utilizza una query fornita da utenti o sistemi con i risultati dell’analisi real-time;
  • Continuous real-time analytics: in grado di avvertire gli utenti e innescare risposte nel momento in gli eventi si verificano.

Cosa significa Big Data

Per “big data” si intende una quantità di dati enorme, in grado di occupare molto spazio di archiviazione, anche un terabyte. Stando ad una definizione dell’AgCom, la datizzazione è “quell’insieme di tecniche che consentono la conversione in formato digitale – cioè in dati – di qualsiasi cosa”.

Questa enorme quantità di dati hanno come caratteristica principale quella di avere formati differenti e di essere archiviati ed elaborati ad una velocità sempre maggiore, rappresentando il fattore produttivo in un’economia data-driven, che viene studiata attraverso il Data mining.

Possono inoltre essere considerati come “Big Data” asset di informazione di grande volume, varietà o velocità, in grado di aiutare il processo di automazione e il taglio di tempi e costi di produzione.

Quali sono le piattaforme di data analytics

Le piattaforme di data analytics sono un insieme di tecnologie e servizi che hanno la necessità di analizzare dati voluminosi e complessi. I dati presenti al loro interno possono non essere solo big data, ma possono provenire anche da altre fonti di dati (come i Wide data).

Per l’analisi dei suddetti dati, possono essere usate varie tipologie di piattaforme cloud, basate sull’intelligenza artificiale, sull’automazione, on-device (edge) analytics e Augmentation.

Edge analytics

Oggi le piattaforme integrano sempre più facilmente le applicazioni edge, grazie al cloud computing, pratica che consente l’immagazzinamento e l’analisi dei dati in locale, con conseguente miglioramento dell’efficienza.

Quali sono gli obiettivi dell’analisi dei dati in tempo reale

Con la pandemia, per le aziende accelerare la strategia data-driven è diventata una necessità. Ad oggi le organizzazioni che hanno uno Chief Data & Analytics Officer (Data analyst o Data scientist) responsabile sia della data governance che della data science sono solo l’1%, mentre sono più gettonati profili come il Data visualization expert e il Data science manager.

Con l’impiego di professionisti, le aziende possono individuare e raggiungere gli obiettivi della Real Time Analytics più consoni:

  • Migliorare i dati, valorizzandoli;
  • investire in software di Data visualization;
  • Trovare risorse con nuove competenze;
  • ottimizzare la capacità di project management;
  • Decidere gli investimenti tecnologici per l’integrazione di dati che arrivano da varie fonti;
  • ottimizzare la capacità di project management;
  • intensificare il lavoro di Data science;
  • accelerare il cambiamento culturale data-driven.

Quali sono i vantaggi della real time analytics per le aziende

Quando si parla di analisi in relazione ai big data, bisogna considerare che i benefici vengono apportati soprattutto in due ambiti.

Il primo concerne la necessità di avere una conoscenza e una comprensione più ampia della clientela, aspetto raggiungibile attraverso l’analisi di dati strutturati e non.

Per quanto riguarda il secondo invece, si parla dell’ottimizzazione dei processi interni e, quindi, dell’incremento della produttività aziendale, aspetto fondamentale per il mondo industriale, con la riduzione del time-to-market e un efficacia maggiore delle azioni svolte:

  • Ottimizzazione dei processi
  • Identificare il nesso fra modello di comportamento e di acquisto
  • Attività di up e cross selling sui clienti esistenti
  • Riduzione dei rischi
  • Esplorazione nuove opportunità
  • Aumento della produttività aziendale
  • Monitoraggio spese operative
  • Analisi soddisfazione cliente
  • Rilevazione e prevenzione frodi
  • Conformità normativa
  • Ottimizzazione spesa in conto capitale.

Il mercato dei Big Data in Italia

Il mercato analytics italiano è in continua crescita e nel 2020 si è attestato sui 1,815 miliardi di euro, con un incremento del 6% rispetto al 2019. Secondo uno studio dell’Osservatorio Big data & Business analytics della School Management del Politecnico di Milano, l’emergenza sanitaria ha evidenziato l’esigenza di valorizzare i dati per garantire la continuità del business nei momenti di crisi, costringendo molte attività a rivedere gli investimenti.

Quest’ultimo aspetto ha provocato una frenata nel mercato, ampliando il divario tra aziende moderne e mature, che sono state in grado di ripensare o accelerare la strategia data driven e quelle tradizionali, che hanno invece messo in stand-by gli investimenti nel campo.

La spesa in Big data analytics

Per quanto riguarda le spese, quella maggiore ha riguardato gli investimenti nei software (52%, +16% rispetto al 2019), soprattutto AI. Mentre le risorse analytics nel cloud mettono a segno un incremento del +24%, facendo balzare questa componente al 19% della spesa complessiva (+2% rispetto al 2019).

Fontehttps://www.bigdata4innovation.it/data-analytics/real-time-analytics-cose-e-quali-sono-i-vantaggi-per-le-aziende/