In un'economia data driven le imprese fanno affidamento ai dati per prendere decisioni informate. La capacità di gestire e analizzare i dati in tempo reale consente di ottenere un vantaggio competitivo non indifferente e migliorare l'esperienza dei consumatori.
L'analisi dei dati in real-time nasconde però alcune insidie, legate principalmente al grande volume di informazioni, alla velocità con cui vengono prodotte e alla loro eterogeneità.
Anas Baig di Dataversity ha condiviso alcune buone pratiche per aiutare le imprese a gestire i dati in tempo reale, sottolineando che il primo passo per definire dei processi di analisi efficienti è comprendere la natura delle informazioni da gestire, identificare quelle che servono al business e capire come sfruttarle per guidare le decisioni.
Parte fondamentale del processo di analisi è mantenere un'elevata qualità dei dati, effettuando pulizie regolari per rimuovere errori e integrando un processo di validazione prima che le informazioni vengano elaborate.
Oltre alla qualità, è necessario garantire la sicurezza dei dati implementando misure per proteggere le informazioni sensibili, come la cifratura end-to-end, il controllo degli accessi e il monitoraggio delle attività per identificare eventuali comportamenti sospetti.
Le tecnologie per l'analisi dei dati in real-time
Le imprese dovrebbero implementare processi per lo streaming di dati, usando tecnologie come Apache Kafka o Amazon Kinesis in grado di catturare i cambiamenti in tempo reale. La parte di analisi può essere poi gestita da tool che si occupano di collezionare, organizzare, analizzare e presentare i dati raccolti per prendere decisioni velocemente sulle informazioni più aggiornate.
Poiché i dati provengono da diverse fonti, Baig consiglia alle imprese di mettere in campo processi per l'integrazione delle informazioni, così da aumentare la visibilità dell'organizzazione e rendere l'analisi più semplice e precise. I tool di ETL consentono di superare l'organizzazione a silo per accedere a tutti e soli dati rilevanti nel minor tempo possibile.
Le soluzioni basate sul cloud si rivelano un ottimo aiuto per supportare l'analisi in tempo reale di enormi volumi di dati, e permettono anche di collaborare più facilmente con dipendenti, partner e consumatori.
Il cloud consente alle imprese di aumentare velocemente la potenza computazionale e rispondere ai cambiamenti dei dati senza perdere alcuna informazione centrale.
Per migliorare l'analisi è consigliabile anche integrare soluzioni per l'automazione dei processi senza perdere la qualità e l'integrità dei dati. Automatizzare le attività significa sollevare le risorse da task ripetitivi come la data entry e la pulizia dei dati, oltre che individuare più facilmente gli errori e le inconsistenze.
Investire sulla formazione delle risorse
Il successo dell'analisi dei dati in tempo reale passa da un'adeguata formazione dei team: le risorse aziendali devono essere in grado di utilizzare le nuove tecnologie e di comprendere l'importanza dei processi, seguendo le buone pratiche per la gestione dei dati.
Oltre ad assumere personale altamente qualificato, le imprese devono puntare sulla riqualificazione dei talenti per sfruttare la forza lavoro già presente e costruire una cultura orientata ai dati.
Il successo dell'analisi dei dati in tempo reale, sottolinea Baig, dipende dalla tecnologie, dalle persone e dalla sinergia tra i due. Sviluppando una strategia solida e ottimizzando i processi è possibile supportare la crescita e l'innovazione aziendali.
