Le Advanced Analytics: studiare i Big Data in ottica Business Intelligence

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Con Advanced Analytics si intende l’analisi autonoma o semi autonoma di dati o contenuti multimediali. Vengono utilizzati sofisticati tecniche e strumenti, i cui risultati supportano in genere applicazioni di business intelligence, per identificare elementi di informazione non riscontrabili ad un primo livello di analisi dei dati.

Tra le tecniche attualmente comprese all’interno di questo macro-ambito di dati ci sono ad esempio il data/text mining, il machine learning, il pattern matching, il forecasting, la visualisation, la semantic analysis, la sentiment analysis, il network e la cluster analysis, le multi-variate statistics, la graph analysis, la simulation, il complex event processing.

Le Advanced Analytics nel mondo aziendale

Molte di queste tecniche sono ancora in fase di ricerca e sviluppo o si stanno perfezionando, ma alcune di esse sono già presenti sul mercato e utilizzate in diverse aziende innovative.

Il Text Mining, per esempio, è una tecnica che permette alle macchine di identificare e strutturare informazioni all’interno di grandi quantità di dati non strutturati, primi fra tutti i testi. All’interno delle aziende, dove molta parte delle informazioni viene inviata attraverso mezzi che non prevedono la strutturazione dei dati, come documenti o email, il Text Mining potrebbe influenzare la gestione documentale.

Anche la Sentiment Analysis è una tecnica che si sta consolidando a livello di mercato in cui è presente già da alcuni anni. Sempre più le aziende, soprattutto quelle B2C hanno la necessità di conoscere in tempo reale i “sentimenti” dei propri clienti in relazione ai propri prodotti, servizi e modelli di business. Questa conoscenza, che passa per esempio attraverso l’analisi delle conversazioni sui social network, può fornire informazioni per prendere decisioni informate in diversi aspetti del business, dal R&D al Marketing, al Servizio Clienti.

La Simulation e il Complex Event Processing implicano da un lato la capacità di raccogliere e correlare dati da processi complessi, come ad esempio i processi di business, dall’altro di fornire soluzioni in ottica simulativa e quindi predittiva. Un proof of concept su tutti, nel settore manufactoring, è quello della predictive maintenance, che promette di rivoluzionare i modelli di business legati alla vendita di macchine e impianti e alla loro manutenzione.

Il processo della predictive maintenance (manutenzione predittiva) si basa su calcoli e algoritmi, grazie ai quali è possibile avere un monitoraggio a basso costo e in tempo reale delle apparecchiature. Questo continuo invio di dati permette di conoscere quando la macchina non sta funzionando come dovrebbe o di fare previsioni sulla vita residua del macchinario, programmando così gli interventi di manutenzione.

Le aziende che hanno la capacità di gestire e analizzare questi dati hanno, pertanto, la possibilità di ottimizzare i prodotti e i processi produttivi e di migliorare le proprie strategie di business.

Per approfondire l’argomento e ricevere maggiori informazioni utili per la tua azienda, non esitare a contattarci!

Leggi anche Big Data e Big Analytics: tecnologia abilitante Industry 4.0.

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