Ondate di nuovi dati continuano a essere generate non solo dalle app aziendali interne, ma da risorse pubbliche (come per esempio il web e i social media), piattaforme mobile, data services e, sempre di più, da cose e sensori (Internet of Things). Al di là dei flussi di dati prodotti dai sistemi informatici e dalle infrastrutture a supporto della produzione, della distribuzione e dell’erogazione dei servizi, i big data sono un fenomeno associato a un’evoluzione massiva degli usi e delle abitudini della gente. I big data interpretano e codificano un nuovo approccio all’elaborazione dei Dati nel momento in cui ci si ritrova a dover gestire moli di dati con ordini di grandezza anche 100 o 1000 volte superiori in termini di dimensioni rispetto al passato.
Ciò che conta però non è la quantità di dati, ma come vengono utilizzati: possedere big data significa analizzarli per ottenere le informazioni necessarie a prendere le migliori decisioni aziendali. Questo significa per le imprese sempre più notizie a disposizione sui loro consumatori, concorrenti e mercato in generale: con il giusto approccio a questi dati è possibile trasformare big data in ‘big value’ per ottenere un vantaggio competitivo sostenibile nel contesto corrente. Analizzando i big data è infatti possibile conoscere la customer journey di un utente tipo ma bisogna tenere a mente che queste informazioni, spesso, hanno un ciclo di vita breve: le informazioni utili, per il 90% dei casi, sono dati registrati negli ultimi mesi, o al massimo negli ultimi due anni.
Definire e implementare una strategia di big data analytics significa, infatti, avere la possibilità di trarre preziose informazioni per fare innovazione, basti pensare al digital analysis marketing, ma bisogna saper partire con il piede giusto. Applicando metodi e strumenti di analisi ai dati, le aziende possono trovare benefici come aumento delle vendite, miglior soddisfazione del cliente, maggiore efficienza e più in generale un aumento della competitività.