Con il termine Big data management si intendono tutti quei processi utili a rendere comprensibili la moltitudine di dati provenienti da fonti diverse che una volta analizzati, vengono trasformati in azioni strategiche, utili come supporto ai decision maker dell’azienda.
Ad occuparsi della raccolta di tutti questi dati fondamentali in un piano strategico che miri alla crescita di un business è il Data Analyst. È lui infatti a raccogliere i dati provenienti da molteplici fonti, ad organizzarli ed a strutturarli in maniera da poterli analizzare in uno step successivo, così da ricavarne informazioni utili per prendere le decisioni migliori al fine di puntare ad una crescita del business.
Il Big data management, attraverso questo lavoro dettagliato attuato dal Data Analyst rappresenta per le aziende un vantaggio competitivo di grande valore.
Infatti attraverso i dati raccolti è possibile verificare ipotesi e teorie così da essere in grado di prendere decisioni data-driven.
Analisi Big Data: le potenzialità nel settore bancario
Rispetto ad altri, il settore bancario ha vissuto negli ultimi anni una rivoluzione in merito alla gestione del patrimonio informativo di cui le banche dispongono, fino a far emergere l’occasione di ottenere una visione sistemica in merito ai comportamenti di spesa dei clienti.
La combinazione di sistemi big data unitamente ad algoritmi predittivi di machine learning, governati attraverso sistemi di intelligenza artificiale rappresentano quei nuovi strumenti ottenuti grazie alla trasformazione digitale ed in grado di giocare un ruolo cruciale nell’ottenimento di un vantaggio competitivo per gli istituti bancari.
L’analisi big Data permette di ottenere molteplici vantaggi per il settore bancario, riassumibili in:
- una migliore esperienza per il cliente
- un risparmio sui costi
- una più ampia prevenzione delle frodi
- la previsione dei bisogni del cliente grazie ai Big Data
Un approccio data-driven basato sull’utilizzo strutturato di big data offre la possibilità di raggiungere precisi obiettivi come:
- l’individuazione di logiche previsionali attraverso algoritmi volti alla costruzione di modelli predittivi
- comprendere quanto la clientela è simile o no e disegnare prodotti o servizi tailor made attraverso l’uso di algoritmi volti alla costruzione di modelli per l’individuazione di aspetti similari tra gruppi di persone
- riconoscimento automatico del testo per velocizzare la comprensione dell’informazione presente nei documenti attraverso tecniche di Natural Language Processing e sentiment analysis
Conclusioni
Grazie a questi nuovi strumenti di analisi messi a disposizione grazie all’intelligenza artificiale e grazie a modelli di machine learning, è possibile realizzare per le istituzioni bancarie soluzioni studiate sulle esigenze specifiche del cliente così da ottimizzare l’esperienza offerta dalla banca. Questa possibilità porta agli istituti bancari molteplici e importanti vantaggi quali efficienza, ottimizzazione dei costi delle campagne commerciali e miglioramento dell’esperienza del cliente.
Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, la stima di spesa sostenuta nel 2020 per lo sviluppo di progetti di IA ha raggiunto in Italia la quota di 300 milioni di euro, un volume che equivale a un +15% rispetto al 2019 che rappresenta solo l’inizio rispetto all’aumento che è plausibile avvenga nel breve futuro. Utilizzare il big data management per ottimizzare la propria offerta ai clienti rappresenta dunque un passaggio necessario per lo sviluppo di banche ed istituti di credito.