7 errori da evitare per usare i big data nella trasformazione digitale

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Molte aziende per velocizzare e rendere più efficiente il processo di trasformazione digitale stanno puntando forte sui Big Data. Non sempre però utilizzare questa enorme mole di dati è semplice per le imprese. Ecco i sette errori più comuni all’interno delle PMI che utilizzano i Big Data.

L’errore principale è quello di acquisire un’incredibile quantità d’informazioni senza avere chiaro in mente su quali concentrarsi. Al contrario di quanto si pensi, infatti, acquisire più dati non significa creare un vantaggio per l’impresa. Come in moltissimi altri campi anche con i Big Data è la qualità ad avere la meglio sulla quantità. Il valore è generato dai dati che più aiuteranno l’azienda nella produzione, nella riduzione dei costi o nella diversificazione del mercato. Ma anche nella manutenzione o nella gestione. Prima di approcciarsi ai Big Data dunque bisogna avere le idee precise su come andranno utilizzati e analizzati i dati.

Non monetizzare dai dati

Molte imprese commettono l’errore di considerare inutili i dati già analizzati e usati. Ma i dati non sono come le lamette usa e getta. Possono essere utili più volte e potrebbero essere anche venduti o concessi in licenza ad altre aziende. In questo modo le informazioni in nostro possesso, quelle che non ci servono più, piuttosto che finire eliminate porteranno un guadagno per la nostra PMI. Potremo stringere partnership e collaborazioni con realtà vicine alla nostra e che possono aiutarci nel nostro mercato di riferimento.

Visione d’insieme

Molto spesso per analizzare e sfruttare i dati le aziende si limitano a “copiare” quello che fanno con i Big Data i leader del loro settore. Questo è sbagliato. O meglio è la tecnica più giusta per rimanere sempre secondi e non crescere mai nel proprio mercato. Prima di sfruttare una grande quantità d’informazioni potremo osservare anche come i dati vengono utilizzati in altri settori e in altre imprese che svolgono produzioni o servizi diversi dal nostro. In questo modo potremo apportare delle novità vincenti che potrebbero far diventare la nostra azienda leader di settore o un punto di riferimento per altre imprese.

Acquisire dati da più parti

Oltre a vendere i nostri dati dovremo pensare di acquisire anche informazioni da più fonti. Come per esempio i social media o i portali Internet. Concentrarci esclusivamente sui Big Data della nostra realtà non ci porterà per forza a crescere, anzi. Eppure è uno degli errori più comuni commessi dagli imprenditori. Raccogliere dati da più canali è fondamentale per sapere come reagire e come migliorare. Specie se agiamo in un settore con una concorrenza molto forte o in un mercato internazionale.

Catalogare i dati

I Big Data sono uno degli asset di un’azienda. Per questo vanno trattati come tali. Vanno protetti con adeguati sistemi di sicurezza informatica e catalogati per un’analisi rapida e precisa. L’errore che commettono molte imprese è quello di considerare questa mole di dati solo come uno strumento per raggiungere un obiettivo. In realtà i Big Data sono uno dei beni più importanti per le aziende che operano nel contesto dell’Industria 4.0.

Non centralizzare

Come già accennato molte aziende tendono a usare esclusivamente i propri dati e non rivendono le informazioni già usate. Per gestire queste informazioni solitamente si crea una figura specializzata che avrà il compito di archiviare i dati. Questo è un errore. Se ci fosse un attacco hacker potremo perdere molti dati fondamentali per la produzione. Inoltre, i Big Data sono formati da informazioni di diverso tipo e bisognerebbe responsabilizzare più figure per la loro gestione all’interno dell’impresa. L’errore in questo caso è quello di affidarli esclusivamente a un team IT.

Cloud

Molte aziende per gestire i propri dati usano strutture basate su sistemi d’archiviazione locali. Il consiglio invece è di basarsi sulle strutture cloud per dare all’impresa un’architettura flessibile che ci permetterà di reagire velocemente a crisi, malware e cambiamenti improvvisi di mercato.