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.
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.
