Big Data Business Intelligence and Business Analitics
Big Data è un termine comune che viene utilizzato per descrivere la crescita esponenziale del numero di dati esistenti – strutturati e non – e la loro sempre più crescente accessibilità. Gli alti volumi di dati permettono di migliorare i processi decisionali in tempo reale, innestare importanti cambiamenti e accelerare i processi di trasformazione in linea con le aspettative degli stakeholder.
All’interno delle aziende, ai CIO viene richiesto di adottare una strategia di utilizzo dei big data che consenta di cogliere nuove opportunità di business e trasformare i dati in valore. Certamente, questo compito non è di facile realizzazione e, ci si chiede se Il cloud è davvero in grado di offrire il controllo e la scalabilità necessari a gestire volumi simili. Inoltre quando si devono prendere decisioni basate sui dati aziendali è fondamentale avere dati attendibili ed efficaci altrimenti il rischio è perdere tempo alla ricerca di errori. l’IT deve saper supportare l’intero processo di gestione dell’informazione padroneggiando la crescita esponenziale dei dati ed accelerando la creazione di modelli analitico-predittivi per prendere decisioni in tempo reale.
Indagini di mercato confermano che la Business Intelligence, i Big Data e più in generale gli Analytics risultano la principale priorità di investimento (44%) per i CIO italiani, in particolare la quota Big Data, seppur ancora marginale come volumi, mostra però un tasso di crescita del 34%, contro un +11% della quota di Business Intelligence.
La Mission Go2Tec in questo ambito è quella di rendere le organizzazioni in grado di acquisire dati provenienti da ogni tipo di fonte, utilizzare poi i dati più rilevanti e analizzarli per:
- ridurre i costi
- ridurre gli sprechi
- accorciare i tempi di acquisizione ed elaborazione dei dati
- prendere le giuste decisioni di business
Come? guidando il cliente verso soluzioni strategiche, dalla business intelligence fino a combinare i Big Data con potenti strumenti analitici, capaci di prevedere, suggerire decisioni o addirittura prenderle autonomamente in proprio.
Una strategia di Data Management combina diverse tecniche e vari strumenti, tra questi sono fondamentali:
la Data Quality: per assicurare conformità del valore dei dati analizzati;
la Data Integration: per trasformare e completare il quadro informativo combinando e interpretando dati da fonti diverse.
La crescente quantità di dati a disposizione e le grandi opportunità che gli analytics forniscono al processo decisionale e alla visione strategica delle aziende rendono il Data Management una risorsa sempre più importante. L’implementazione di una strategia di Data Management aiuta le organizzazioni a sfruttare le informazioni a disposizione per scoprire nuove opportunità e aumentare il vantaggio competitivo, indipendentemente dal settore di mercato e dalle dimensioni dell’azienda.