LOGISTAR — Scheda Oggetto

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&lt;h2 class=\&quot;article_abstract\&quot;&gt;Gestione di Big data&lt;/h2&gt;
&lt;div class=\&quot;article_abstract\&quot;&gt;Secondo IDC le informazioni in circolazione &lt;strong&gt;raddoppiano ogni due anni,&lt;/strong&gt; ponendo nuovi problemi a quanti, in azienda e fuori, hanno bisogno di elaborare grandi volumi di dati, di garantirne l&amp;rsquo;accesso, l&amp;rsquo;accuratezza e la leggibilit&amp;agrave;&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;&lt;span class=\&quot;internal_authors\&quot; style=\&quot;border-right-color: #003061; border-right-width: 1px; border-right-style: solid;\&quot;&gt;di &lt;a href=&quot;search.php?mode=search&amp;amp;autId=6\&quot;&gt;Carlo Mazzucchelli&lt;/a&gt;&lt;/span&gt;&lt;a class=\&quot;article_date\&quot; href=&quot;search.php?mode=search&amp;amp;srcTimeFrom=8-2012&amp;amp;srcTimeTo=8-2012\&quot;&gt;02 Agosto 2012&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;div&gt;
&lt;div style=\&quot;margin-right: 5px; margin-bottom: 5px; float: left;\&quot;&gt;Le informazioni e le applicazioni necessarie per elaborarle sono le basi su cui &lt;strong&gt;sostenere i processi decisionali&lt;/strong&gt;, per fluidificare le procedure organizzative e le attivit&amp;agrave; aziendali, per &lt;span style=\&quot;background-color: #ffff00;\&quot;&gt;&lt;strong&gt;dare significato a dati strutturati e non strutturati&lt;/strong&gt; &lt;/span&gt;e per fornire una visione chiara e completa di tutti i dati a disposizione. Un aspetto poco considerato ma importante &amp;egrave; per&amp;ograve; l&amp;rsquo;uso delle informazioni disponibili anche per creare nuove e pi&amp;ugrave; soddisfacenti esperienze utente/cliente.&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;div class=\&quot;article_p\&quot;&gt;
&lt;p&gt;Descrivere il &lt;strong&gt;Big Data&lt;/strong&gt; sulla base delle sue caratteristiche tecniche in termini di grandi volumi gestiti, velocit&amp;agrave; con cui si costruiscono e variet&amp;agrave; dei dati raccolti, non &amp;egrave; sufficiente. Il Big Data riferito alle aziende &amp;egrave; il risultato dell&amp;rsquo;&lt;strong&gt;aggregazione di informazioni diverse&lt;/strong&gt; come quelle &lt;em&gt;&lt;strong&gt;operazionali&lt;/strong&gt; &lt;/em&gt;(metriche di processi di business, CRM e cos&amp;igrave; via), &lt;em&gt;&lt;strong&gt;finanziarie&lt;/strong&gt;&lt;/em&gt;, &lt;em&gt;&lt;strong&gt;istituzionali&lt;/strong&gt;&lt;/em&gt;, &lt;em&gt;&lt;strong&gt;organizzative&lt;/strong&gt; &lt;/em&gt;e di &lt;em&gt;&lt;strong&gt;mercato&lt;/strong&gt;&lt;/em&gt;. &lt;span style=\&quot;text-decoration: underline; background-color: #ffff00;\&quot;&gt;Queste informazioni sono solitamente integrate in modo da dare loro significato e senso in base all&amp;rsquo;utilizzo che se ne fa.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Raccolta dati&amp;nbsp; sul cliente &lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;La relazione con il cliente &amp;egrave; un ambito nel quale le informazioni fanno la differenza, sia nella forma B2B che B2C. Tutte le aziende dispongono ormai di grandi quantit&amp;agrave; di informazioni su ognuno dei loro clienti. Non solo dati anagrafici e profili personali, ma anche &lt;em&gt;&lt;strong&gt;metriche attitudinali e comportamentali&lt;/strong&gt;&lt;/em&gt; (Facebook, Linkedin, Twitter) utili a studiare e analizzare i comportamenti all&amp;rsquo;acquisto e i processi decisionali di comunit&amp;agrave; di utenti che compongono i mercati di riferimento e le target audience dell&amp;rsquo;azienda.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;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 &lt;span style=\&quot;text-decoration: underline;\&quot;&gt;&lt;em&gt;dati provenienti dal cliente stesso in forma di feedback, di lamentele, di richieste di assistenza,&lt;/em&gt;&lt;/span&gt; e cos&amp;igrave; via. L&amp;rsquo;integrazione non &amp;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 &lt;span style=\&quot;background-color: #ffff00;\&quot;&gt;&lt;strong&gt;lascia le applicazioni esistenti cos&amp;igrave; come sono&lt;/strong&gt;&lt;/span&gt; ma &lt;strong&gt;permette l&amp;rsquo;estrazione&lt;/strong&gt; dei dati e fornisce tecniche e strumenti analitici adeguati per acquisire informazioni importanti e utili per competere sul mercato.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Il Big Data e le informazioni in esso gestite possono fare la differenza nelle strategie e nei programmi di fidelizzazione della clientela. La fedelt&amp;agrave; del cliente in termini di comportamenti fedeli (durata della relazione, referenze, maggiori click sul web, aumento della spesa e altro ancora) &amp;egrave; un elemento chiave per il successo di molte aziende. Per mantenere questa fedelt&amp;agrave; &amp;egrave; fondamentale conoscere a fondo il cliente e le esperienze nelle quali &amp;egrave; coinvolto ogni qualvolta interagisce con l&amp;rsquo;azienda e con il marchio. Punto di partenza di tutti i programmi di fidelizzazione &amp;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.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;La gestione dei Big Data non &amp;egrave; ancora pratica comune di tutte le aziende ma una realt&amp;agrave; tecnologica affidabile, funzionante e performante. &lt;span style=\&quot;background-color: #ffff00;\&quot;&gt;&lt;strong&gt;Il problema &amp;egrave; pi&amp;ugrave; organizzativo che tecnico&lt;/strong&gt;&lt;/span&gt;. Serve superare i silos informativi aziendali per federarli e usarli al meglio nell&amp;rsquo;analisi dei dati sui clienti. Nel farlo le buone pratiche suggeriscono l&amp;rsquo;applicazione di metodi di aggregazione e federazione appropriati e sperimentati con successo nella &lt;strong&gt;creazione di set di dati&lt;/strong&gt; 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&amp;agrave;, soddisfazione e fidelizzazione del cliente.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&amp;nbsp;&lt;/p&gt;
&lt;/div&gt;

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