Smart Data, ovvero l'uso intelligente dei dati
Nella famiglia delle strategie basate sui dati, gli Smart Data sono assolutamente essenziali.
Più ampi degli Small Data, utilizzati dalle piccole organizzazioni, e più fini dei Big Data, un oceano di dati non ordinati, gli Smart Data rappresentano i dati che vi interessano nel contesto del vostro settore e dei vostri obiettivi.
Siete un'industria o un responsabile dei dati in una grande organizzazione? Siete responsabili delle vendite, del marketing o della strategia finanziaria? Volete saperne di più su questa tendenza per ottimizzare le vostre prestazioni e trasformare i Big Data in Smart Data? Allora siete nel posto giusto!
Che cosa sono gli Smart Data?
Smart Data: definizione
Smart Data significa dati intelligenti.
Si tratta di un approccio strategico all'elaborazione dei dati, che consiste nell'estrarre i dati di nostro interesse dalla massa di dati a cui abbiamo accesso, in tempi sempre più brevi.
La dimensione "smart" consiste nello sfruttare :
- l' Internet delle cose (IoT), come i sensori degli oggetti connessi, noti anche come smart things,
- l' Intelligenza Artificiale, in particolare l' apprendimento automatico, che consente agli strumenti di ordinare i dati ed estrarre le informazioni più rilevanti utilizzando algoritmi di autoapprendimento.
Esempi di applicazioni Smart Data
Alcuni settori sono più interessati agli Smart Data di altri, in particolare l'industria, con la manutenzione predittiva che consente di anticipare i guasti grazie ai sensori installati sulle macchine o sulle antenne (per le telecomunicazioni).
☝️ Lebigdata.fr fa l'esempio dell'auto autonoma: è fondamentale che i suoi sensori elaborino tutte le informazioni (GPS, traffico, segnaletica) tramite processori, istantaneamente.
Ma anche le aziende di servizi si affidano sempre più agli Smart Data: marketing, gestione dei clienti, ecc. I dati qualificati forniscono informazioni preziose per la segmentazione e il targeting, ma anche per migliorare il customer journey e il tasso di fedeltà.
Smart Data e Big Data, qual è la differenza?
Big Data Analytics, che può essere tradotto come megadati o dati massivi, è il fenomeno creato dai data scientist in risposta all'esplosione della necessità di raccogliere, archiviare e condividere dati.
Questa tecnologia consente a un database digitale di elaborare tutte le possibili varietà e quantità di dati con velocità e precisione sempre maggiori, con l'obiettivo di estrarne ricchezza. Ha anche contribuito in modo determinante al successo del GAFAM e allo sviluppo del suo modello di business.
Tuttavia, la mole di informazioni è tale che, sebbene i Big Data possano essere utilizzati per identificare tendenze importanti che favoriscono la previsione e la speculazione, il tempo di elaborazione richiesto può talvolta portare all'obsolescenza.
È qui che entrano in gioco gli Smart Data: si tratta di analizzare i dati in tempo reale, alla fonte, eliminando la necessità di raccogliere e centralizzare i dati a monte.
Comporta un'analisi "in streaming" dei dati provenienti dai Big Data, ma anche dalla massa di dati generati dall'azienda stessa.
🤓 Delle 5 V di cui si parla spesso in ambito analitico:
- Volume,
- Varietà,
- Velocità,
- Valore,
- Veracità,
possiamo dire che :
- I Big Data rispondono essenzialmente ai primi 3;
- Gli Smart Data sono nati per rispondere in modo specifico agli ultimi due.
Smart Data e aziende: le sfide
Per le grandi organizzazioni, gli Smart Data consentono di risparmiare tempo e di prendere decisioni il più rapidamente possibile.
I manager delle aziende, che si occupino di vendite, marketing, logistica o finanza, non annegano più in un oceano di informazioni e si concentrano su dati pertinenti e utilizzabili per attuare le loro diverse strategie.
La sfida consiste nel consentire a questi esperti aziendali di :
- evitare di sprecare tempo e risorse nell' analisi di dati su cui non hanno alcun controllo;
- rendere i dati utilizzabili nel contesto di operazioni specifiche (ad esempio, il lancio di una campagna di marketing).
In sintesi, le sfide degli Smart Data sono:
- Personalizzare e contestualizzare l'analisi dei dati,
- risparmiare denaro e generare maggiori entrate
- essere più reattivi nel prendere decisioni,
- anticipare e prevenire i rischi.
☝️ E le organizzazioni più piccole? Nella stessa ottica, il concetto di Small Data consente loro di utilizzare i propri dati, generati dagli strumenti ERP, CRM, ecc. per adattare la gestione alla luce dei loro problemi specifici.
Come trasformare i Big Data in Smart Data?
Su questa scala, uno strumento è essenziale. Ecco due esempi.
Per le PMI e le Pmi, Flutilliant ha sviluppato una soluzione di gestione chiavi in mano che raccoglie i loro dati multi-fonte (da software aziendali come ERP, CRM e CAPM) in tempo reale, calcola tutti i loro KPI utilizzando l'intelligenza artificiale e genera automaticamente dashboard di alta qualità e interfacce di supporto alle decisioni.
Per i reparti vendite e marketing, SmartData for Lead può essere utilizzato per produrre file operativi per la gestione di campagne di marketing diretto multicanale, nonché per analizzare, profilare e assegnare punteggi ai database dei clienti.
Siate intelligenti con i vostri dati
Perché perdere tempo a raccogliere dati inutili, e quindi non utilizzati, sui vostri server?
Perché sprecare tempo e denaro per centralizzare, archiviare e smistare queste informazioni?
Non si tratta di ignorare i dati, sia che provengano da Big Data sia che siano generati dalla vostra azienda.
Adottate invece un approccio Smart Data, concentrandovi sui dati che vi portano valore e vi aiutano a sviluppare la vostra offerta.
Potreste aver bisogno di una soluzione specializzata, ma il ritorno sull'investimento è garantito!
Articolo tradotto dal francese