I Big Data determinano un cambiamento dei paradigmi di produzione delle informazioni. Al giorno d’oggi i Big Data sono generati in quantità molto elevate da processi di transazione, produzione e comunicazione.

La loro analisi sta apportando significativi miglioramenti nella produzione e nello sviluppo di nuovi prodotti, processi, metodi organizzativi e mercati.

​Quanto appena descritto​ viene definito Data-Driven Innovation (DDI), che rappresenta un​ nuovo strumento per rafforzare l’uso efficiente delle risorse, la produttività e la competitività.

​U​n percorso di innovazione profondo che genera​ benefici​ reali​. Le aziende che fondano i propri processi decisionali sulle conoscenze generate dai dati registrano un incremento di produttività del 5‑10% (dati Commissione Europea). ​

Un​ incremento basato sulla possibilità per il Management di prendere decisioni in tempo reale​ grazie alla disponibilità di indicatori, cruscotti, informazioni di sintesi.

Conoscere le opinioni, gli spostamenti, i comportamenti degli utenti, le caratteristiche del territorio di riferimento, dei servizi a disposizione e delle attività presenti. Con l’obiettivo di avere dati utili per prendere decisioni più efficaci, in tempo reale: Quale campagna di comunicazione? Quali servizi migliorare o implementare ex novo? Quali attività finanziare?

I modelli di interpretazione che derivano dalla Big Data Analytics permettono al Management di analizzare ed elaborare le decisioni da prendere per  trasformare digitalmente diversi processi di business (Marketing , Produzione, Distribuzione, Customer Care):

• Acquisto in tempo reale di spazi pubblicitari da far vedere a specifici consumatori in specifici contesti di navigazione (Programmatic Advertising).

• Marketing:
  • Segmentazione e clusterizzazione dei clienti su base socio-demografica, psicografica (stili di vita e comportamenti di acquisto) e comportamentale
  • Modelli di analisi e predittivi della Domanda di un prodotto/servizio/territorio

• Produzione: Personalizzazione e riconfigurazione dei prodotti sulla base dei suggerimenti/opinioni su dati non strutturati (nei social network)  e delle scelte di acquisto dei consumatori clienti (dati strutturati).

• Digitalizzazione dei canali distributivi: Personalizzazione dell’esperienza d’acquisto in ambienti digitali interattivi (on-line e su punto vendita).

• Misurazione dei Risultati: utilizzo dei big data per comprendere il contributo della comunicazione (tradizionale e digitale) alla acquisizione dei clienti.

• Customer Care: automazione con chatbot e algoritmi machine learning ai servizi conversazionali di customer care.

• Misurazione dei Risultati: utilizzo dei big data per comprendere il contributo della comunicazione (tradizionale e digitale) alla acquisizione dei clienti.

Ogni azienda, ente, individuo produce e utilizza continuamente una gran mole di dati.

I telefoni, le carte di credito, i sensori montati su elettrodomestici (Internet of Things), edifici e mezzi di trasporto, software aziendali, anagrafiche pubbliche eccetera, contribuiscono ad aumentare quotidianamente la disponibilità di BigData.

I dati da analizzare possono essere interni o esterni ad un’azienda; strutturati o non strutturati: ad esempio dati che vengono generati internamente da dipendenti, fornitori e partner, dalle linee produttive, da attività on-line, da campagne marketing e pubblicitarie. Ovvero commenti ​e recensioni ​dei consumatori, revisioni e prove interne dei prodotti.

La Big Data Analytics e il sistema informativo di Marketing (Marketing Cloud) converte tutti i dati utili​ in informazioni ​strutturate in modo adeguato ​per i manager di ogni livello, funzione e settore di appartenenza. Qualsiasi mercato produca o sia misurato attraverso un dato è di interesse per la Big Data Analytics. Questi alcuni ambiti di applicazione:

Ambiti di applicazione

Contribuiamo a creare una forte correlazione tra i dati presenti nel sistema informativo e le decisioni aziendali, permettendo una migliore pianificazione, una migliore gestione e un maggiore controllo delle attività.

Crinali vi affianca nella analisi iniziale, nella ideazione della strategia, nella sua realizzazione e nella verifica dei risultati: diminuire i costi, migliorare i servizi.

Questi alcuni dei servizi che proponiamo:

Alcuni esempi di applicazione dei Big Data nella sfera pubblica:

• il dispiegamento delle forze di polizia in base alla probabilità del verificarsi dei reati in date zone geografiche.

• lo studio delle associazioni tra la qualità dell’aria e la salute.

• miglioramento del processo produttivo e dell’utilizzo delle risorse in agricoltura.

•  individuare e prevedere i problemi e le anomalie più frequenti dell’azione amministrativa.