Gli approfondimenti ottenuti dall’analisi dei big data possono aiutare le aziende nel processo decisionale, indicando ad esempio cosa sta facendo tendenza sui social media. Per sfruttare al meglio tutti i benefici e i vantaggi dei big data è però necessario gestirli in modo corretto.
In questo articolo spieghiamo come trasformare i big data in valore per il proprio business.
1. Conoscere lo scopo e il punto di partenza
Lo scopo della raccolta dei dati e l’identificazione del punto di partenza sono fondamentali per il successo di qualsiasi progetto sui big data.
Per cominciare, il primo obiettivo dovrebbe essere quello di individuare i casi d’uso più promettenti per l’azienda, dopodiché è necessario pianificare adeguatamente l’applicazione delle tecniche Bigdata a questi casi d’uso ed estrarre informazioni utili per la crescita dell’azienda.
Questa pianificazione deve basarsi sui seguenti fattori:
- Costo dell’implementazione;
- Impatto previsto sul business;
- Tempo necessario per il lancio;
- Velocità di implementazione.
Le aziende dovrebbero sempre iniziare con un’applicazione semplice e facile da implementare, come un progetto pilota.
2. Valutare correttamente le licenze dei dati
Dal momento che i dati sono il carburante per qualsiasi progetto di big data e analytics, è fondamentale proteggerli da un uso improprio.
Pertanto, prima di consentire l’accesso a un fornitore o a un utente esterno è necessario stabilire termini e condizioni di licenza adeguati.
Più nello specifico, la licenza deve indicare chiaramente i seguenti punti chiave:
- Chi utilizzerà i dati?
- Quali dati saranno accessibili?
- Come verranno utilizzati i dati?
Se la licenza non viene rispettata, la perdita di dati e l’uso improprio che ne deriva avranno un innegabile impatto negativo sull’azienda.
3. Promuovere la democratizzazione dei dati
La democratizzazione dei dati può essere definita come un processo continuo in cui tutti i membri di un’organizzazione sono in grado di accedere ai dati.
Il personale di un’azienda deve sentirsi a proprio agio nel lavorare con i dati e nell’esprimere la propria opinione.
La democratizzazione dei dati aiuta le organizzazioni a diventare più agili e a prendere decisioni aziendali basate sui dati.
Questo obiettivo può essere raggiunto attraverso la definizione di un processo adeguato. In primo luogo, i dati devono essere accessibili a tutti i livelli, indipendentemente dalla struttura organizzativa. In secondo luogo, dopo aver convalidato i dati, si deve stabilire un’unica fonte di veridicità (denominata “Golden Source”). In terzo luogo, tutti devono poter controllare i dati e dare il proprio contributo. Quarto, le nuove idee devono essere testate assumendo rischi calcolati.
4. Costruire una struttura collaborativa
Nel contesto dei big data, la collaborazione reciproca tra i diversi reparti e gruppi di un’azienda è molto importante per raggiungere il successo.
È quindi essenziale costruire una cultura collaborativa adeguata che coinvolga tutti i livelli, indipendentemente dai ruoli e dalle responsabilità.
Oltre ad avere una visione chiara del futuro, la leadership di un’azienda deve incoraggiare le nuove idee, permettendo a tutti i dipendenti e ai loro dipartimenti di trovare opportunità e costruire prove per convalidarle.
5. Valutare l’infrastruttura dei big data
La parte infrastrutturale di qualsiasi progetto sui big data è altrettanto importante. Il volume dei dati si misura in petabyte, che vengono elaborati per estrarre informazioni. Per questo motivo, sia l’infrastruttura di archiviazione che quella di elaborazione devono essere valutate correttamente.
I data center sono utilizzati per l’archiviazione e devono essere considerati in termini di costo, gestione, back-up, affidabilità, sicurezza, scalabilità e molti altri fattori.
Allo stesso modo, l’elaborazione dei big data e la relativa infrastruttura tecnologica devono essere verificate attentamente prima di concludere l’accordo. I servizi cloud sono generalmente molto flessibili in termini di utilizzo e di costi. Tra i fornitori più affermati troviamo AWS, Azure e GCP, ma ce ne sono molti altri sul mercato.
6. Non perdersi nel mare dei dati
Una buona governance dei dati è molto importante per il successo dei progetti Big Data. Prima dell’implementazione è necessario pianificare un’adeguata strategia di raccolta dei dati, identificando i casi d’uso dell’azienda e stabilendo dove verranno applicati i dati.
Una volta definita la strategia, si può pianificare la fase successiva di implementazione e infine aggiungere nuovi dati per migliorare il modello e la sua efficienza.
7. Non dimenticare l’open source
L’utilità della tecnologia che state considerando deve essere valutata in base alle dimensioni del progetto e al budget dell’azienda.
Le organizzazioni di piccole e medie dimensioni possono optare per piattaforme open source disponibili gratuitamente per l’esecuzione di progetti pilota in modo da poter intraprendere il loro viaggio nei big data.
Successivamente, l’azienda dovrà concentrarsi sui risultati e sul ROI per scegliere lo strumento più in linea con gli obiettivi aziendali.
Hadoop, ad esempio, è un framework software open source che utilizza HDFS (Hadoop Distributed File System) e MapReduce per analizzare i big data su cluster di hardware di base, ovvero in un ambiente di calcolo distribuito.
MapReduce è un modello di programmazione che consente di distribuire i dati ed elaborarli in parallelo su un cluster di computer utilizzando semplici modelli di programmazione. È stato sviluppato da Google per elaborare in modo efficiente grandi quantità di dati su grandi cluster di computer.
8. Non iniziare senza un’adeguata pianificazione
Iniziare tutti i progetti sui big data in una sola volta è sempre molto rischioso. È consigliabile cominciare con un’applicazione semplice, piccola e misurabile.
Una volta che il progetto pilota ha avuto successo, è possibile implementarlo in applicazioni su larga scala. È fondamentale prendersi il tempo necessario per sviluppare un piano adeguato e selezionare con cura il progetto pilota.
9. Non trascurare la sicurezza
La sicurezza dei dati è un altro aspetto importante dei progetti sui big data. Dal momento che i dati contengono informazioni aziendali critiche, devono essere protetti dalle minacce esterne implementando misure di sicurezza solide e all’avanguardia.
10. Non concentrarsi su unità aziendali isolate
In uno scenario aziendale complesso come quello odierno, concentrarsi su una singola unità non è di alcun aiuto.
Le organizzazioni devono avere una visione di alto livello dell’azienda nel suo complesso e pensare in termini di prospettiva globale. L’approccio migliore dovrebbe essere quello di fare piccoli passi alla volta e mantenere una visione su larga scala.
Conclusioni
Non esiste un percorso specifico per l’implementazione dei big data, poiché è necessaria una combinazione di pianificazione, strategia, approccio e tanti altri fattori.
Ogni azienda ha un obiettivo specifico da raggiungere, quindi la strategia deve essere pianificata di conseguenza, il progetto pilota deve essere scelto con cura e le informazioni risultanti devono essere protette e trattate correttamente.