Molti gesti che compiamo quotidianamente generano una mole di dati spropositata: smartphone interconnessi, click su un sito web, dispositivi IoT, richieste vocali a Google, Siri o Alexa. Enormi volumi di dati eterogenei per fonte e formato analizzabili in tempo reale: tutti questi sono Big Data.

Indirizzamento delle azioni di business (gli esperti di marketing a indirizzare le campagne in modo più strategico, gli operatori sanitari a identificare epidemie e gli ambientalisti a comprendere la sostenibilità futura, etc.)

 

Rispetto ad un mercato che vale 1,4 Miliardi di euro e in crescita costante, la situazione italiana rispetto all’uso dei Big Data non è certo rosea. La maggior percentuale degli investimenti, infatti, è ascrivibile alle grandi imprese. Un terzo di queste ha introdotto competenze di Machine Learning, il 44% utilizza Analytics Real-Time o Near Real-Time. Il 56% ha già in organico Data Analyst, il 46% Data Scientist, il 42% Data Engineer.

Solo una bassissima percentuale di piccole e medie imprese, invece, ha deciso di avviare progetti di Big Data Analytics. Un dato poco incoraggiante visto il numero rilevante di PMI che compongono il tessuto economico italiano.

Questo software abilitato per l'intelligenza artificiale cerca anche i social media e altre fonti per le recensioni degli ospiti, analizzandone migliaia per rilevare temi comuni e sentimenti degli ospiti (positivi e negativi) nei confronti della sede. Quindi raggruppa queste informazioni in report che i team di gestione possono rivedere.

"La comprensione dei dati consente alla nostra azienda di identificare modelli e tendenze che possono essere tradotti in priorità attuabili che influenzano direttamente l'ottimizzazione della gestione delle entrate, della catena di approvvigionamento e della pianificazione delle risorse", afferma Danny Kahn, vicepresidente e direttore generale di Warner Bros. Studio Tour Hollywood. 

I dati grezzi provengono da fonti come "visita storica per giorno e ora, logoramento, modelli di spesa, utilizzo storico di tour in lingua straniera, statistiche sulle compagnie aeree, occupazione degli hotel, economia e tasso di cambio, meteo ed eventi in tutta la città, tra gli altri set di dati, come campagne di marketing e termini scolastici", afferma Kahn. Il software di Dexibit estrae le conclusioni da questi dati e li utilizza per popolare "dashboard" visivi basati su computer che vengono esaminati dal team di Warner Bros. Studio Tour Hollywood. 

Le applicazioni possibili grazie all’interazione Intelligenza Artificiale-Big Data sono molteplici: si può, ad esempio, analizzare il customer sentiment e consentire al marketing di mettere in atto azioni mirate; si può individuare in anticipo la nascita di possibili trend di mercato per guidare l’azienda nelle scelte strategiche di business, si può studiare la concorrenza, e molto altro.

La totalità delle grandi organizzazioni adotta gli Analytics di tipo descrittivo, ma molte di queste stanno sperimentando un’evoluzione verso logiche di Predictive, Prescriptive e, in alcuni casi, Automated Analytics, ovvero approcci che utilizzano i Big Data per prevedere o simulare scenari futuri, in modo automatico. La trasformazione passa attraverso tecniche di Machine Learning e Deep Learning che abilitano tipologie di analisi di Real-Time Analytics e Intelligenza Artificiale.