In che modo i big data rivoluzioneranno la scena aziendale nel prossimo futuro: parte 2

I big data hanno innescato un'importante trasformazione nel modo in cui le aziende e le aziende condurrebbero la propria attività in tutto il mondo. In futuro, molte aree funzionali che richiedono l'intervento umano diventeranno automatizzate. Proprio come Amazon suggerisce i "libri da acquistare", LinkedIn consiglia "Persone che potresti conoscere", Facebook fa apparire le pagine che potrebbero piacerti; le stesse tecnologie sarebbero presto applicate ad altri campi. Ad esempio, nel consigliare trattamenti, diagnosticare malattie e forse riconoscere i criminali prima che commettano un crimine.

I big data saranno sicuramente un punto di svolta nei prossimi anni. L'effetto collettivo dell'avvio di pratiche e tecnologie per i big data in un'organizzazione comporterebbe un cambiamento trasformativo. I big data possono avere un impatto su varie funzioni all'interno dell'organizzazione, dalla ridefinizione dello sviluppo del prodotto, all'ottimizzazione della catena di approvvigionamento, all'impatto positivo sulle relazioni con i clienti, alla focalizzazione sui dati aziendali, al miglioramento delle operazioni e molto altro ancora. I dirigenti senior devono iniziare a considerare in che modo le loro aziende possono trarre vantaggio dagli insight derivati ​​dall'implementazione dei big data.

Previsioni sui Big Data per il 2017 e oltre

Mentre ci muoviamo nel 2016 e abbracciamo il 2017 a breve, più sensori, dispositivi, tecnologie, aziende e persino persone si uniranno al carro dei big data. Ecco le aree in cui è più probabile che i big data rivoluzioneranno il business.

Internet delle cose (IoT)

Il servizio cloud di Big Data è la magia dietro le quinte dell'IoT. Neil Mendelson, Vice President, Big Data Advanced Analytics, Oracle, ha affermato che l'espansione dei servizi cloud non solo catturerebbe i dati dei sensori, ma li alimenterebbe negli algoritmi e nelle analisi dei big data per farne un uso efficace. Inoltre, il servizio cloud IoT sicuro aiuterà i produttori a creare nuovi prodotti e servizi che intervengono sui dati analizzati in modo sicuro, senza l'intervento umano.

L'Internet industriale unisce machine learning, machine-to-machine e comunicazioni big data per identificare i modelli e regolare le operazioni aziendali in tempo reale. In poco tempo, l'Internet industriale si espanderebbe per definizione per incorporare l'IoT. Presto, i flussi di dati in tempo reale avrebbero rinnovato ciò che è possibile tramite Internet industriale, consentendo agli utenti di modificare un processo, porre domande critiche o vedere immediatamente uno schema specifico. Interi settori come quello farmaceutico, energetico, informatico, delle comunicazioni, bancario e agricolo saranno notevolmente influenzati dalla capacità di esaminare insieme i dati storici e in tempo reale per prendere decisioni aziendali informate e rapide.

Progrediremo come una società in cui le informazioni ei dati stessi diventerebbero la nostra merce di scambio essenziale. Le microlicenze, le transazioni e lo scambio monetizzato di informazioni diventeranno compiti importanti poiché le nostre reti da macchina a macchina e di automazione si prenderanno cura delle nostre esigenze quotidiane. Possedere i dati, valutarli, innovare e migliorare diventerebbe la base per il successo industriale e aziendale.

Apprendimento automatico

I big data sono onnipresenti e integrati nelle attività quotidiane che svolgiamo come lo shopping online, la lettura di una mappa o persino i viaggi. Nel tempo a venire, tecnologi e aziende sposterebbero la loro attenzione dai big data all'apprendimento automatico e fornirebbero approfondimenti proattivi. Inoltre, l'intelligenza attiva sarà il nuovo obiettivo attraverso il quale le aziende sfrutteranno tecnologie come l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva per fornire soluzioni, che valutano i dati 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e ci informano quando si verificano eventi importanti.

D'altra parte, c'è molta eccitazione per l'intelligenza artificiale (AI). Le grandi aziende e persino le startup stanno facendo importanti investimenti nell'IA. Tuttavia, il successo aziendale andrebbe alle aziende che applicano più tecniche di apprendimento automatico per risolvere problemi di routine come fornire promozioni di prodotti, servizi e consigli più personalizzati senza troppa clamore o confusione. Le aziende in grado di convertire idee futuristiche in applicazioni pratiche gestibili, che possono essere utilizzate in modo efficace in tutta l'organizzazione, otterrebbero maggiori ritorni e vantaggi dal loro investimento. L'anno 2017 vedrà l'applicazione di tecnologie di intelligenza artificiale come i grafici delle proprietà (PG), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico (ML) a sfide di elaborazione dati abituali o normali. Sebbene PG, NLP e ML siano già accessibili come librerie API (Application Programming Interface) nei big data, il nuovo cambiamento includerebbe usi estensivi di queste tecnologie negli strumenti informatici che supportano la scienza dei dati, l'analisi in tempo reale e le applicazioni.

Assistenza sanitaria

L'informatica cognitiva e l'intelligenza artificiale apriranno la strada alla medicina personalizzata, aiuteranno a salvare vite umane che soffrono di malattie rare e miglioreranno lo stato dell'assistenza sanitaria nei prossimi anni. Oggi, solo il 16% degli ospedali negli Stati Uniti utilizza l'analisi predittiva, nonostante l'iniziativa di medicina di precisione del presidente Barack Obama nel discorso del 2015 al Parlamento degli Stati Uniti. Tuttavia, i recenti progressi tecnologici che applicano l'IA all'analisi predittiva dei big data consentono di praticare la medicina personalizzata attraverso dati genomici mappati con le cartelle cliniche elettroniche di un paziente e di rispondere a domande sulla medicina o sui trattamenti per le malattie rare. In passato, la ricerca medica sulle nuove malattie e sui loro trattamenti è stata proibitiva in termini di costi a causa di piccole serie di campioni, ma sembra molto fattibile con grandi serie di dati in big data. Ora potrebbe essere possibile utilizzare la medicina di precisione includendo risposte a domande sui potenziali trattamenti per sottopopolazioni come donne, anziani, bambini e diverse etnie.

Prevenire i crimini

Per identificare potenziali criminali prima che commettano reati, le forze dell'ordine, in particolare in Occidente, si stanno rivolgendo ai big data. Le informazioni condivise pubblicamente, insieme alle informazioni di intelligence e ai dati forniti dalle forze dell'ordine e dalle autorità locali, aiutano la polizia a individuare i trasgressori e le attività criminali con maggiore precisione prima che inizino i problemi. Di conseguenza, le forze dell'ordine tenderebbero ad essere meno reattive, riducendo così il rischio di sparare o arrestare la persona sbagliata. Inoltre, questi agenti di polizia si concentrano sugli hotspot del crimine per catturare i criminali una volta che escono dal loro nascondiglio. Attraverso l'analisi dei big data, le missioni pianificate hanno aiutato le forze dell'ordine a ridurre o controllare i tassi di criminalità nelle principali città del mondo.

Affrontare i disastri naturali

Ogni anno si perdono miliardi di dollari e migliaia di vite a causa di inondazioni, terremoti, siccità o altri disastri naturali. I data scientist riconoscono il valore dell'utilizzo delle tecniche di data mining per valutare i disastri naturali per aiutare a comprendere le tendenze, analizzare la vulnerabilità delle popolazioni e prevedere disastri futuri. L'obiettivo di tali analisi è assistere i governi di tutto il mondo nei soccorsi, nella risposta alle emergenze e nell'elaborare strategie per la futura mitigazione dei disastri naturali. I recenti sviluppi nelle tecnologie dei big data e della scienza dei dati hanno aiutato i data scientist a utilizzare tecniche descrittive e predittive in modo economico e accurato. Queste tecniche sono state utili per identificare le popolazioni suscettibili alle calamità naturali analizzando gli incidenti passati per determinare i modelli che potrebbero identificare le popolazioni a rischio e migliorare le previsioni di catastrofi future.

Impatto dei Big Data sulle imprese

Edwin Miller, CEO di 9Lenses, un'azienda tecnologica con sede negli Stati Uniti, afferma che i big data hanno avuto un impatto significativo sulle aziende, dalle operazioni della catena di approvvigionamento, dallo sviluppo del prodotto alle relazioni con i clienti, e continueranno a farlo. Sebbene molti potrebbero non conoscere i big data, hanno sicuramente avuto un impatto su alcune aziende convenzionali.

Capital One Financial Corporation, con sede negli Stati Uniti, è un buon esempio. Tra il 1990 e gli anni 2000, l'industria delle carte di credito ha utilizzato un modello di prezzo uniforme addebitando a ciascun consumatore lo stesso prezzo, ad eccezione di Capital One. L'azienda ha utilizzato un modello statistico, basato su dati demografici e di credito pubblico, per fornire prodotti personalizzati ai clienti. L'innovazione ha consentito all'azienda di guadagnare un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 33% dal 1995 al 2003. Di conseguenza, molte banche si sono concentrate maggiormente sull'analisi dei big data, consentendo loro di ottenere una crescita del 17% dei loro ricavi netti annuali , rispetto alle principali banche americane come Bank of America all'11%, Citigroup all'11% e JP Morgan al 6% dal 2009 al 2015.

Walmart utilizza costantemente l'analisi dei big data per operazioni, prodotti e servizi migliori. Negli anni '90, l'azienda ha trasformato il settore della vendita al dettaglio registrando ogni prodotto come dati con l'aiuto di un sistema noto come collegamento al dettaglio. Questo sistema ha consentito ai fornitori di supervisionare e organizzare i loro prodotti e servizi monitorando i loro dati, inclusi rotazione delle scorte, volume delle scorte, margine lordo e percentuale di scorte. Di conseguenza, hanno ottenuto bassi rischi di inventario e altri costi associati.

Rolls Royce sta anche applicando i big data, che a loro volta hanno riformato la produzione di motori aeronautici. La casa automobilistica di lusso monitora regolarmente circa 3.600 motori, ciascuno dotato di diversi sensori per prevedere dove e quando potrebbero verificarsi guasti. L'azienda ha trasformato la propria attività dalla vendita di motori alla vendita di motori di qualità e servizi di monitoraggio, addebitando ai clienti l'utilizzo, la riparazione e la sostituzione. Attualmente, il servizio rappresenta oltre il 68% delle entrate annuali nella divisione motori aeronautici.

Conclusione

Poiché i big data sono ancora in fase di sviluppo, è abbastanza chiaro che i cambiamenti apportati dai big data trasformeranno le aziende, le organizzazioni e persino le società. I big data rimarranno qui e le aziende devono adattarsi a questo nuovo paradigma. Le aziende possono posticipare o ritardare l'implementazione delle loro strategie per i big data, ma è evidente che le aziende che hanno già implementato le loro strategie superano le prestazioni dei loro colleghi. Quindi, sviluppa ora la tua strategia per i big data se anche la tua azienda desidera creare e fornire prodotti e servizi nella fiorente era dei big data.

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