Se questa regola era valida già anni fa, oggi, con i “Big Data” è ancora più cruciale: la quantità di dati a disposizione si moltiplica, ed è necessario gestirli e analizzarli in modo efficiente. Semplice? Non troppo.
Rispetto al passato, sempre più spesso i dati non si trovano più all’interno dell’azienda, ma sono dislocati su piattaforme e territori terzi. Basti pensare ai social network, diventati negli ultimi anni il primo punto di contatto tra un’azienda e il suo pubblico.

Non si tratta soltanto di raccogliere i dati in questione, ma anche di elaborarli per trasformarli in uno strumento utile a migliorare l’esperienza degli utenti, l’ingaggio, la loyalty, le vendite, i risultati e più in generale gli obiettivi aziendali, in termini numerici e di relazione col cliente.
Ulteriore punto di difficoltà: i dati più determinanti sono caratterizzati da un ciclo di vita sempre più breve, e diventa cruciale analizzarli e processarli velocemente, prima che diventino obsoleti. Non solo: è sbagliato credere che i dati interessino soltanto gli analisti e il personale qualificato del reparto IT.

Per questo occuparsi di Data Management oggi significa rendere accessibili i dati a tutti i dipartimenti aziendali in modo rapido e semplice da fruire. Un approccio “democratico”, che allarghi la governance a più livelli anziché limitarla ai soli tecnici.

Quali sono dunque gli aspetti a cui fare particolare attenzione nell’affrontare i Big Data?

1)    L’evoluzione. Le fonti di dati cambiano e crescono continuamente, rendendo sempre più arduo stare al loro passo.
2)    La collocazione. Nuovi dati vengono generati su spazi e piattaforme sempre nuove, spesso esterne alla proprietà aziendale, come community e social media.
3)    La memoria storica. L’analisi dei dati non può prescindere da una loro collocazione nel tempo. I dati vanno dunque archiviati correttamente per poterne valutare l’andamento storico e il contesto.
4)    L’accessibilità. La collocazione (su server condivisi) e l’interfaccia di lettura dei dati devono essere pensate in modo da renderli disponibili ad ogni dipartimento interessato.
5)    La rapidità. I dati devono essere disponibili in tempo reale o quasi, per permettere di utilizzarli con la massima efficienza.

Missione impossibile? Non più.
I costi e gli sforzi per riunire, gestire e mantenere i big data si stanno riducendo grazie all’utilizzo di piattaforme e software innovativi, pensati per rendere l’esperienza dell’analisi sempre più fluida ed efficace.
Un esempio? Avete mai sentito parlare di BigBoot?