La definizione di big data analytics fa riferimento al processo che include la raccolta e l’analisi dei big data per ottenerne informazioni utili al business.

Le tecniche di big data analytics consentono infatti di fornire alle aziende intuizioni originali, per esempio, sulla situazione del mercato, sulla concorrenza, d’altra parte sul comportamento dei clienti su come raffinare le strategie di customer experience e così via.

Per compiere le attività tese a fornire queste e tante altre informazioni preziose per migliorare l’attività dell’impresa sono necessari software (dai database e strumenti utili per acquisire ed elaborare informazioni agli applicativi dedicati per specifici processi aziendali), servizi (per esempio, per customizzare la tecnologie e integrarle con successo nei sistemi pre esistenti) oltre, naturalmente, a risorse infrastrutturali (capacità di calcolo, storage eccetera).

Priorità da tener presenti per una gestione dei big data ottimale

Il Data Management non può essere approcciato come in passato, quando le priorità si ‘riducevano’ a una governance del dato a livello IT e alla sua fruizione da parte di alcuni utenti ‘ristretti’. Oggi gli scenari sono cambiati e la definizione corretta strategia di Data Management, dovrebbe tenere conto di alcune importanti considerazioni:

• le fonti di big data continuano ad evolvere e crescere;
• catturare, gestire e archiviare tutti i dati aziendali per preservare storia e contesto;
• analizzare scientificamente i dati per ‘arricchirli’ di senso utile e ‘non ovvio’;
• rilasciare dati velocemente e liberamente a tutti coloro che hanno necessità.

L’analisi dei big data è dunque un elemento di primaria importanza, tanto da condizionare e indirizzare le scelte aziendali.