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Smart data, supera il data overload con le tecnologie di BI

09 dicembre 2021 / da Sinfo One

Gli smart data assumono oggi un ruolo basilare per tutte le aziende che intendono avere una strategia data-driven. Infatti, aver raccolto un’enorme mole di informazioni eterogenee, come sono i big data, può non bastare per ricavare tramite le analytics importanti indicazioni per le decisioni di business. Anzi, si può rischiare il risultato opposto, ovvero di avere un overload di dati, un sovraccarico di informazioni che porta a ridurre la capacità di prendere decisioni di qualità.


Data overload, problema che non nasce con il digitale

Al contrario di quanto forse si possa pensare, il concetto di data overload non è legato alla ricca produzione di dati che si ottiene dalle tecnologie digitali. È stato infatti coniato verso la metà degli anni ’60 dal professore di scienze politiche all’Hunter College di New York Bertram Gross, per indicare proprio l’aumentare delle difficoltà di prendere una decisione al crescere delle possibili alternative. Più precisamente, in un suo saggio sulla gestione aziendale, il professor Gross affermava che “l’information overload si verifica quando la quantità di input per un sistema supera la sua capacità di elaborazione. I decision maker hanno una capacità di elaborazione cognitiva abbastanza limitata. Di conseguenza, quando c’è un information overload, è probabile che si verifichi anche una riduzione della qualità delle decisioni”.

Questo è quanto accade quando una persona si trova davanti a molteplici alternative: fare una scelta si complica. Ed è anche quello che sta succedendo oggi con i big data: ci sono troppe informazioni e quindi, anziché favorire il management aziendale nel prendere decisioni informate, lo possono portare al data overload. Per evitare che ciò accada è necessario trasformare i big data in smart data.


Dai big data agli smart data

Oggi, i dati sono un bene preziosissimo per le aziende, perché possono consentire di ottimizzare i processi e migliorare il business in modo da rispondere più reattivamente alle mutevoli richieste del mercato, riuscendo addirittura anche ad anticiparle.

Tuttavia, per raggiungere questo risultato si deve disporre dei dati giusti e non è detto che averne sempre di più sia il modo migliore. Il rischio è, come si è detto, di arrivare al data overload, quindi di avere delle difficoltà a prendere decisioni, con un’alta probabilità che la scelta fatta non sia la migliore possibile.

La strada da intraprendere dovrebbe essere invece quella di trasformare i big data in smart data, ovvero operare una sorta di classificazione per ridurre le informazioni che porteranno alle decisioni operative o strategiche.

Rendere smart i big data richiede di strutturare e dare priorità ai dati al fine di definire un set più contenuto, che offra valore e su cui si possa agire. Questo implica di smettere di raccogliere grandi quantità di tutti i dati disponibili e iniziare, invece, a contestualizzare ciò che si è già raccolto e si raccoglie.

I big data sono spesso descritti sulla base di cinque elementi:

  1. volume,
  2. velocità,
  3. varietà,
  4. valore,
  5. veridicità.

Passare agli smart data significa scambiare il volume con il valore e la veridicità. Quindi, poiché è l’utilità a definire gli smart data, prima di iniziare il processo di cambiamento, le aziende dovrebbero stabilire chiaramente quali informazioni vogliono catturare e come intendono utilizzarle.


Smart data e BI, strategia vincente

Gli smart data permettono alle organizzazioni di risparmiare tempo e prendere decisioni operative e strategiche più rapidamente, evitando il rischio dell’overload di informazioni. Grazie, infatti, all’impiego di una soluzione di Business Intelligence (BI), è possibile personalizzare e contestualizzare l'analisi dei dati e, attraverso le intuizioni che si ottengono, si può generare più valore, rendere il processo decisionale più agile ed essere in grado anche di anticipare ed evitare rischi.

Va sottolineato che spesso i progetti di BI si limitano all’obiettivo di ottimizzare solamente la visualizzazione dei dati attraverso una dashboard.

Un sistema di BI che consente di avere efficaci indicazioni per le scelte di business è invece solitamente costituito da tre componenti distinte:

  1. le procedure di collezione dei dati,
  2. il sistema di gestione, valorizzazione e stoccaggio di tali dati,
  3. i sistemi di visualizzazione e fruizione dell’informazione.

Sono proprio le prime due componenti quelle essenziali per trasformare i big data in smart data.

Aree di business come la produzione, il marketing, le vendite o la gestione delle relazioni con i clienti possono ottenere notevoli benefici dagli smart data. Si possono, ad esempio, sfruttare le intuizioni ottenute tramite la BI per perfezionare i processi e l’offerta e ottimizzare la segmentazione o il targeting dei clienti. Questi progressi possono migliorare sia attività interne all’azienda sia la client experience, aumentando i tassi di fedeltà con una maggiore personalizzazione. A tutto beneficio del business e della competitività dell’organizzazione.


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Tags: Business Intelligence