Big data

Big Data e Machine Learning: l’accoppiata vincente

Autore: Denise Cumella

Il 21 febbraio, all’Information Technology Forum – punto di incontro annuale per oltre 150 CIO, CDO e IT Leader delle aziende top player del mercato – ho avuto la sensazione netta di fare un tuffo nel futuro.

Avere occasione di confrontarmi con personaggi del calibro di Cosimo Accoto del MIT, Carmine Stragapede AD di Intel, Massimo Messina Head ICT Unicredit, Daniele Nigro BI manager di Twin-set, Ferdinando Iavarone di Microstrategy è stato illuminante.

Tanti gli spunti interessanti emersi durante i vari brainstorming, negli Inspirational speech e nelle tavole rotonde. In particolare, mi hanno colpito quelli attinenti ai dati (di cui ho già parlato approfonditamente in questo articolo).

Tutte le aziende dovranno diventare delle Data Company” ha dichiarato nel suo intervento Stragapede, e non c’è niente di più vero. Oggi i Big Data e la capacità di analizzarli sono diventati fondamentali per poter accontentare clienti sempre più esigenti, abituati ad essere serviti “gratis” soprattutto online. Il “gratis” è tra virgolette non a caso, dato che chi offre servizi gratuiti sul web lo fa sempre in cambio di un bene a volte più prezioso del denaro: i dati. In pratica, dopo millenni, il baratto è tornato a far parte del nostro quotidiano: le aziende offrono contenuti, sconti, omaggi, e i clienti in cambio forniscono il proprio nome, la propria email e informazioni importanti come i propri gusti in fatto di shopping, le proprie esigenze, i problemi per i quali cercano una soluzione.

Grazie ai dati raccolti, le aziende possono offrire ai loro clienti un’esperienza d’acquisto “cucita” addosso a loro. E questo si traduce in:

  • un incredibile vantaggio competitivo;
  • un miglioramento del tasso di conversione all’acquisto;
  • la possibilità di sviluppare campagne personalizzate per aumentare il fatturato;
  • un minore rischio che il cliente si stanchi o rimanga deluso dal prodotto/servizio;
  • un più basso costo di acquisto di nuovi clienti;
  • una strategia di contatto unica e armonica che metta insieme mobile, social media, esperienza in store, siti di e-commerce e altro.

Big Data e Machine Learning

Il machine learning, ovvero la capacità dei computer di portare a termine un compito senza essere stati programmati per farlo semplicemente sfruttando l’esperienza pregressa, è il motore del valore dei Big Data.

I dati infatti sono l’esperienza del computer: più ne abbiamo a disposizione, più varie sono le fonti di provenienza, maggiori sono le possibilità di “allenare” il nostro computer e di insegnargli ad imparare nel modo più accurato.

Grazie al machine learning, dedurre analisi strategiche per il proprio business dai dati raccolti è immediato e automatico, ed è possibile effettuare analisi descrittive e predittive semplicemente guardando al passato e operando delle ipotesi per il futuro. In questo modo un’impresa può imparare di più ed ottenere il massimo valore dai propri dati, trasformandoli in informazioni preziose per lo sviluppo del business aziendale.

Pensiamo all’esempio per eccellenza: l’algoritmo di Amazon che permette, grazie alla minuziosa analisi degli acquisti ma anche della navigazione sul sito degli utenti, di conoscere i loro gusti e anticipare le loro richieste, proponendo loro esattamemente ciò di cui hanno bisogno.

Naturalmente, per fare un buon uso dei dati raccolti ogni azienda dovrebbe avere un team che li gestisca sapientemente in modo da creare un cruscotto di navigazione di facile consultazione che possa fornire informazioni fondamentali al reparto marketing. La squadra, capitanata da un Chief Data Officer che gestisca i dati e li fornisca alla dirigenza, dovrebbe idealmente comprendere un data architect che gestisca e integri i dati e da un data scientist che li analizzi per poi usarli nel processo decisionale. Non si tratta dunque di un lavoro che si può improvvisare: per aggregare dati non strutturati (esterni, email, excel), dati da CRM, dati IoT (ibeacon, Smart payment), dati provenienti dal sito (traffico, conversione…), dati dai social, dati transazionali (venduto, trasformazione, scontrino medio, campagne del periodo) nonché dati raccolti sul campo, serve un professionista, una figura che nel medio periodo, vi assicuro, si ripagherà da sola.

Contatta l’autore: redazione@progettoenergiaefficiente.it

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