Dai Big Data al prodotto perfetto

Information Technology
Una mole di dati provenienti da fonti diverse che non 'parlano' la stessa lingua (immagini, testi, audio) ma che, se opportunamente interpretati, permettono di capire il presente e 'prevedere il futuro', aiutando un’azienda a migliorare un prodotto, ottimizzare la produzione e far crescere il business: sono questi i Big Data, ossia i dati provenienti da documenti elettronici (xls, pdf, word), applicazioni di
business (crm, erp, portali intranet), sensori pubblici e privati
(meteo, gps), log di sistema (da server, dispositivi mobili) e le informazioni presenti sui social network, sui blog o, più in generale, sul web.

"Fino a ieri le aziende potevano contare solo sui dati che possedevano già, come sondaggi, indagini di mercato o transazioni, e che analizzavano grazie alla Business Intelligence. Oggi, grazie alle molteplici possibilità di analisi offerte dai Big Data, e in particolare dalla Social Business Intelligence, diventa possibile conoscere il gusto delle persone, il loro umore e le caratteristiche delle loro ricerche in tempo reale, monitorando social network e rete. Quello che mancava e che abbiamo sviluppato, era la congiunzione fra questi due tipi di dati per ottenere informazioni ancora più accurate e per avere una visione più attendibile di quello che succederà", afferma Fabiano Benedetti, AD di beanTech, azienda friulana specializzata in soluzioni IT che ha messo a punto una piattaforma di Business Analytics basata su tecnologia Microsoft, che consente di analizzare e di mettere in correlazione i dati già presenti in azienda (strutturati) con quelli dei social e della rete (non strutturati).
"Si tratta di uno strumento di Business Analytics molto potente che, se interrogato in modo opportuno, può consentire di realizzare il 'prodotto perfetto', in linea con i desideri e i bisogni dei consumatori, ma anche, più semplicemente, può permettere alle aziende di rimanere in costante ascolto dei propri consumatori e di essere proattiva qualora le preferenze cambino", aggiunge Benedetti. "Comparando i risultati che emergono dalla rete con i dati aziendali e uniformando il loro 'linguaggio', è possibile verificare se c’è coerenza tra quello che il pubblico sostiene (attraverso ricerche, sondaggi, ecc) e quello che la gente desidera davvero (attraverso commenti e preferenze sui social e sulla rete); questo aiuta a capire se le scelte aziendali sono quelle giuste o meno. La soluzione che abbiamo realizzato è verticalizzabile per tipologia e per settore: la complessità sta sempre nel collegare fonti molto eterogenee, esterne e interne all’azienda, e saperne tradurre il significato in informazioni a supporto del processo decisionale".
Il primo passo prevede il monitoraggio dei social media (Twitter, Facebook, Linkedin, ecc.) e della rete, che comprende il recupero, l’organizzazione e la standardizzazione dei dati provenienti da piattaforme diverse attraverso strumenti avanzati di Business Analytics. Da qui è possibile applicare, per esempio, la Sentiment Analysis, che permette, grazie all’analisi semantica, di tracciare la positività e la negatività delle opinioni nel web e il relativo grado di intensità emotiva. "Oggi le aziende hanno bisogno di avere algoritmi sempre più evoluti per contestualizzare e capire davvero", precisa Benedetti. La soluzione messa a punto da beanTech è in grado di incrociare i risultati emersi da rete e azienda con l’obiettivo di permettere l’innovazione, migliorare la produzione ed incentivare la crescita aziendale.

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