Come utilizzare i data analytics per migliorare le strategie aziendali

Gower-Isaac (Ricoh): con l'avvento di IoT e Digital Transformation le imprese devono operare un cambiamento necessario per innovare il business

I dati e le informazioni possono essere per le aziende una importante fonte di innovazione.
Un report realizzato dal think tank Centre for Data Innovation ha messo in evidenza come nel 2016 la data innovation abbia supportato l'economia europea con un contributo di 300 miliardi di euro (2% del PIL).
Prendendo in considerazione differenti settori di mercato, il report analizza in che modo la corretta gestione, l'archiviazione e l'analisi di grandi quantità di informazioni possano migliorare l'economia.

Come utilizzare i data analytics per migliorare le strategie aziendali

In particolare, ciò che appare più rilevante nell'attuale contesto di business sono le applicazioni e i sistemi che, analizzando i dati, aiutano a migliorare i processi e ad essere più reattivi.
Per le aziende è fondamentale riuscire a processare e analizzare elevati volumi di informazioni in tempo reale; secondo Ricoh, ci sono tre ragioni per le quali considerare i data analytics in una strategia di business:
a) Diffusione sempre maggiore delle tecnologie IoT
Si stima che entro il 2020 saranno oltre 20 miliardi i dispositivi connessi in modalità Internet of Things (IOT).
Inoltre, entro il 2021 ogni utente web dell'Europa Occidentale utilizzerà 80 GB di traffico al mese (circa il triplo del 2016).
Grazie alla crescita esponenziale delle informazioni, le aziende hanno la possibilità di conoscere i clienti in modo più approfondito, ma questo deve avvenire prima che riescano a farlo i propri concorrenti.

Secondo Forrester, quest'anno l'IoT uscirà dalla fase sperimentale per diffondersi su larga scala nel mondo del business.
b) Rapidità dei cambiamenti nel mercato
Si assiste dunque ad una crescita del numero di dati a disposizione, ma questi dati vengono utilizzati in modo efficace? Se consideriamo che l'80% di essi è destrutturato, possiamo affermare che il potenziale del patrimonio informativo resti in gran parte inesplorato.
Tutto sarebbe più semplice analizzando i dati alla fonte, anziché creare un repository centrale per poi procedere all'analisi.

Questo approccio è chiamato Edge Analytics e ne sentiremo molto parlare nei prossimi anni.
Anche come conseguenza della crescita dell'IoT, il vantaggio competitivo nell'analisi dei dati deriva dalla velocità con cui la si compie.
Ovviamente una persona non è in grado di processare e analizzare grandi moli di informazioni e tanto meno di farlo rapidamente, ed è in questo campo che l'intelligenza artificiale può portare grandi vantaggi.
Secondo una ricerca Ricoh i dipendenti delle aziende europee sono ottimisti nei confronti del futuro digitale e pensano che l'intelligenza artificiale avrà un impatto positivo sul proprio modo di lavorare.
c) Necessità di migliorare il Customer Engagement
Oltre ad agire in tempo reale, grazie all'analisi dei dati le aziende possono focalizzarsi meglio sul cliente, anche a livello di singolo individuo.
Analizzare il comportamento dei clienti, comprendendo ad esempio in quali occasioni siano più propensi all'acquisto, può aiutare le aziende a diventare proattive fornendo loro l'informazione giusta, al momento giusto.

Con la sempre maggiore diffusione delle tecnologie digitali, risulta chiaro che modelli per l'analisi dei dati possano aiutare a muoversi meglio sul mercato e a guadagnare vantaggio competitivo.
Trasformare questi dati in conoscenza è senza dubbio un buon punto di partenza per avere successo nell'era digitale.
Edward Gower-Isaac, Vice President, Business Process Services, Ricoh Europe

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