5 strategie di Big Data Analytics per promuovere l'innovazione

I dati abbondano, che tu ne usufruisca o meno. Clienti, dipendenti e operazioni generano costantemente dati che le organizzazioni possono sfruttare per migliorare il business e il fatturato.

I Big Data ti consentono di analizzare e utilizzare grandi quantità di informazioni di ogni tipo che vengono trasmesse in tempo reale da molte fonti. Un modo cruciale in cui i Big Data possono aiutare le aziende è con l'innovazione. "Innovazione" non è solo una parola di moda: è ciò che separa le imprese di successo da quelle destinate al fallimento.

Innovare non è però un esercizio astratto. Ecco come i Big Data possono aiutare le aziende a innovare in ogni fase delle loro operations - che si tratti di ricerche di mercato, sviluppo del prodotto o immissione di un prodotto sul mercato - per ottenere un vantaggio sulla concorrenza.

1. Migliore ricerche di mercato

I Big Data Analytics in tempo reale sono lo strumento ideale per le ricerche di mercato, in quanto generano insight sulla domanda, le preferenze e i comportamenti dei clienti che sarebbe impossibile ottenere utilizzando l'analisi dei dati tradizionale.

I mercati si muovono costantemente e le imprese innovative si muovono con loro. I Big Data possono aiutarti ad analizzare grandi quantità di dati di mercato aggiornati e prevedere le aree chiave di crescita. Ciò significa che puoi concentrare lo sviluppo in quei segmenti di mercato con la domanda dei clienti più grande e più rilevante.

I Big Data sono dati non strutturati e diversificati, provenienti da fonti di ogni tipo, e presentano informazioni preziose in grado di guidare la ricerca di mercato attraverso approfondimenti più rapidi e dettagliati. L'estrazione di dati dai cookie web, dalle interazioni con il servizio clienti, dai social media e altre fonti consente di capire a fondo cosa desidera il tuo mercato.

Comprendere le preferenze dei singoli segmenti di clienti in tempo reale può aiutarti a sviluppare idee per prodotti innovativi in risposta agli ultimi segnali del mercato.

2. Processo decisionale semplificato

Nelle organizzazioni mature, sono i dati a guidare il processo decisionale. Sfruttare i Big Data Analytics può aiutarti a prendere decisioni rapide, di alta qualità e basate sull'evidenza.

I data analytics tradizionali prevedono l'elaborazione in batch, che è retrospettiva e limitata a un set di dati definito. Puoi ottenere informazioni molto più approfondite dall'analisi dei Big Data, che avviene in tempo reale, utilizzando uno schema dinamico per analizzare un insieme diversificato di dati non strutturati.

Gli strumenti di visualizzazione dei dati, come Prometheus o Grafana, possono aiutarti a dare un senso ai dati man mano che emergono. Utilizzando questi dati, puoi formulare giudizi informati e sicuri sulla direzione della tua azienda.

I Big Data aiutano anche a monitorare l'impatto delle decisioni e a reagire all'occorrenza. Prendere una decisione rischiosa non è più una scommessa se puoi vederne gli effetti e, se necessario, invertire la rotta. Ciò significa che hai più margine di manovra per fare scelte non convenzionali che i tuoi concorrenti potrebbero non essere disposti a prendere in considerazione.

Questi vantaggi ti consentono di agire in modo rapido e deciso e di innovare più velocemente dei tuoi concorrenti.

3. Sviluppo accelerato del prodotto

Nella fase di sviluppo, i Big Data ti aiutano a progettare prodotti innovativi basati su una profonda comprensione delle esigenze e delle preferenze dei tuoi clienti. Possono anche aiutarti ad accelerare il processo di sviluppo del prodotto, un fattore chiave per superare i tuoi concorrenti.

Grazie ai Big Data Analytics hai la possibilità di raccogliere e approfondire i feedback dei clienti e i dati sull'utilizzo in tempo reale. I team di ricerca e sviluppo possono implementare le informazioni approfondite raccolte da tali dati nel processo di sviluppo del prodotto.

Ad esempio, un'azienda che crea app mobili può avvalersi delle informazioni raccolte dai software di analisi comportamentale. Questi dati possono riguardare centinaia di processi su molte migliaia di dispositivi degli utenti e consentono ai team di sviluppo prodotto di adattare rapidamente i prodotti esistenti e di svilupparne di nuovi.

4. Aumento della produttività

L'innovazione aziendale non riguarda solo le idee: consiste nell'essere i primi a offrire innovazioni ai consumatori. I Big Data Analytics possono offrire enormi guadagni in termini di produttività, consentendo alle aziende di immettere i propri prodotti sul mercato più rapidamente.

Puoi migliorare la produttività in modo significativo utilizzando i Big Data Analytics in tandem con altre tecnologie, come la connettività 5G, l'intelligenza artificiale e l'Internet of Things (IoT). 

Ad esempio, le aziende possono introdurre telecamere ad alta definizione negli spazi di lavoro per studiare l'ambiente mediante l'AI e identificare all'istante nuovi casi d'uso. La telecamera di una fabbrica potrebbe rilevare che le scatole impilate in un certo modo hanno maggiori probabilità di causare lesioni o danni ai prodotti. Il personale può quindi collegare questi dati ad altre aree di automazione e modificare il modo in cui le scatole sono impilate.

Piccoli miglioramenti nel processo di produzione portano a enormi guadagni in termini di produttività su larga scala, consentendoti di introdurre le innovazioni sul mercato in modo più rapido ed efficiente.

5. Ottimizzazione IT proattiva

Le macchine utilizzate nel luogo di lavoro generano costantemente dati di registro e per molti anni le aziende hanno analizzato questi dati per ottenere informazioni dettagliate sulle proprie operations. L'analisi dei Big Data ti offre però l'opportunità di sfruttare appieno tali informazioni per promuovere l'innovazione e l'efficienza all'interno della tua azienda.

I dati di registro provenienti da containers, fonti di streaming, ambienti cloud e macchine virtuali offrono opportunità per una rapida risoluzione dei problemi e per il monitoraggio proattivo delle aree ad alto rischio. Tuttavia, l'architettura di data storage tradizionale non è adatta per analizzare le informazioni diverse e complesse fornite dai log data moderni: questi ultimi richiedono un'infrastruttura moderna, scalabile e adattabile. I log data non si conformano facilmente allo schema relazionale richiesto dai database legacy e molti team potrebbero ritrovarsi a tentare di "svuotare il mare con un cucchiaio" senza riuscire a ottenere gli insight di cui hanno bisogno.

Grazie alle IT operations migliorate e al monitoraggio con tecnologia AI è possibile analizzare automaticamente i log data da una varietà di fonti. Ciò consente di rilevare problemi che potrebbero non essere stati individuati in precedenza e riduce notevolmente il tempo che altrimenti sarebbe stato impiegato nella raccolta e analisi manuale dei dati.

In che modo Pure Storage® può potenziare la Big Data Analytics

Preparati per le prossime opportunità con una strategia di big data storage che può aiutarti a introdurre innovazione ogni volta che si presenta l'occasione. I Big Data possono aiutare la tua azienda a mettere in atto una strategia matura nei confronti dei dati e a superare la concorrenza. Potresti tuttavia non essere in grado di sfruttare questi vantaggi con i limiti di un'architettura legacy. Hai bisogno di una soluzione di storage scalabile e sicura in grado di gestire il volume, la varietà e la velocità dei Big Data.

Pure as-a-Service™ ti offre una Modern Data Experience™ flessibile di cui hai bisogno per adottare i Big Data e innovare più velocemente, rendendo più semplice eseguire lo scale-out dei requisiti di storage secondo le tue esigenze.

Capitoli aggiuntivi della Guida sui Big Data 

1. Big Data e dati tradizionali a confronto
2. Dati strutturati e dati non strutturati a confronto
3. La relazione tra Big Data e IoT