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<h2 class="article_abstract">Gestione di Big data</h2>
<div class="article_abstract">Secondo IDC le informazioni in circolazione raddoppiano ogni due anni, ponendo nuovi problemi a quanti, in azienda e fuori, hanno bisogno di elaborare grandi volumi di dati, di garantirne l&rsquo;accesso, l&rsquo;accuratezza e la leggibilit&agrave;</div>
di <a href="search.php?mode=search&amp;autId=6">Carlo Mazzucchelli</a><a class="article_date" href="search.php?mode=search&amp;srcTimeFrom=8-2012&amp;srcTimeTo=8-2012">02 Agosto 2012</a>
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<div style="margin-right: 5px; margin-bottom: 5px; float: left;">Le informazioni e le applicazioni necessarie per elaborarle sono le basi su cui sostenere i processi decisionali, per fluidificare le procedure organizzative e le attivit&agrave; aziendali, per dare significato a dati strutturati e non strutturati e per fornire una visione chiara e completa di tutti i dati a disposizione. Un aspetto poco considerato ma importante &egrave; per&ograve; l&rsquo;uso delle informazioni disponibili anche per creare nuove e pi&ugrave; soddisfacenti esperienze utente/cliente.</div>
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Descrivere il Big Data sulla base delle sue caratteristiche tecniche in termini di grandi volumi gestiti, velocit&agrave; con cui si costruiscono e variet&agrave; dei dati raccolti, non &egrave; sufficiente. Il Big Data riferito alle aziende &egrave; il risultato dell&rsquo;aggregazione di informazioni diverse come quelle operazionali (metriche di processi di business, CRM e cos&igrave; via), finanziarie, istituzionali, organizzative e di mercato. Queste informazioni sono solitamente integrate in modo da dare loro significato e senso in base all&rsquo;utilizzo che se ne fa.
Raccolta dati&nbsp; sul cliente 
La relazione con il cliente &egrave; un ambito nel quale le informazioni fanno la differenza, sia nella forma B2B che B2C. Tutte le aziende dispongono ormai di grandi quantit&agrave; di informazioni su ognuno dei loro clienti. Non solo dati anagrafici e profili personali, ma anche metriche attitudinali e comportamentali (Facebook, Linkedin, Twitter) utili a studiare e analizzare i comportamenti all&rsquo;acquisto e i processi decisionali di comunit&agrave; di utenti che compongono i mercati di riferimento e le target audience dell&rsquo;azienda.
Aziende focalizzate sul cliente e alla ricerca della sua fidelizzazione non si accontentano di raccogliere, e analizzare le informazioni sul cliente ma integrano le informazioni interne con i dati provenienti dal cliente stesso in forma di feedback, di lamentele, di richieste di assistenza, e cos&igrave; via. L&rsquo;integrazione non &egrave; semplice, soprattutto se le informazioni e i dati risiedono su magazzini dati, sistemi (HR, CRM, BI, ERP, Call Center e Customer Service) e applicazioni diverse. Il Big Data rappresenta una soluzione possibile in termini di federazione di dati e di integrazione applicativa che lascia le applicazioni esistenti cos&igrave; come sono ma permette l&rsquo;estrazione dei dati e fornisce tecniche e strumenti analitici adeguati per acquisire informazioni importanti e utili per competere sul mercato.
Il Big Data e le informazioni in esso gestite possono fare la differenza nelle strategie e nei programmi di fidelizzazione della clientela. La fedelt&agrave; del cliente in termini di comportamenti fedeli (durata della relazione, referenze, maggiori click sul web, aumento della spesa e altro ancora) &egrave; un elemento chiave per il successo di molte aziende. Per mantenere questa fedelt&agrave; &egrave; fondamentale conoscere a fondo il cliente e le esperienze nelle quali &egrave; coinvolto ogni qualvolta interagisce con l&rsquo;azienda e con il marchio. Punto di partenza di tutti i programmi di fidelizzazione &egrave; la raccolta e la comprensione dei dati forniti dal cliente in ogni fase di interazione: social media, web, punti vendita ecc. I dati raccolti servono a identificare le esperienze del cliente e ad usarle per allocare le risorse necessarie ad intervenire sulle stesse.
La gestione dei Big Data non &egrave; ancora pratica comune di tutte le aziende ma una realt&agrave; tecnologica affidabile, funzionante e performante. Il problema &egrave; pi&ugrave; organizzativo che tecnico. Serve superare i silos informativi aziendali per federarli e usarli al meglio nell&rsquo;analisi dei dati sui clienti. Nel farlo le buone pratiche suggeriscono l&rsquo;applicazione di metodi di aggregazione e federazione appropriati e sperimentati con successo nella creazione di set di dati utilizzabili per rispondere alle domande necessarie al business giorno per giorno e per fare le necessarie ipotesi applicando modelli statistici di analisi per valutare costantemente il livello di fedelt&agrave;, soddisfazione e fidelizzazione del cliente.
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