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DOSSIER

QUANTO SONOGRANDI I BIG DATA?

di Michele LovatiDatasfera in crescita esponenziale, mercato in continua crescita a due cifre,interesse in aumento, tanti progetti conclusi con successo. Quando ai bigdata si uniscono gli analytics tutto è possibile. I big data analytics sonoprotagonisti del mercato IT in modo massiccio in tutti i settori. Nei prossimianni, il mercato del lavoro richiederà molti esperti di questo settore,e tante professioni saranno trasformate. Ma con quale impatto sullaprotezione dei dati? La GDPR contribuirà a bilanciare tecnologia e privacy?

I big data sono da tempo uno degli argomenti più caldi delmercato IT, e non solo. Si tratta di insiemi di dati cosìgrandi come volume, e di una tale complessità, da non po-

ter essere gestiti utilizzando gli strumenti software tradizionali.Un classico database, infatti, gestisce i dati in righe e colonne,ma i dati dei big data non possono essere così facilmente incase]-labili, perché non sono disponibili in forma strutturata: possonoessere presenti come documenti, valori rilevati da sensori loT,meta dati, posizioni geografiche, e così via.

I big data non sono dati "big" solo per la dimensione e lavarietà, ma anche per quanto possono essere importanti per leaziende e gli enti che li analizzano. Grazie all'utilizzo di stru-menti sempre più sofisticati, le aziende riescono a scovare gem-me nascoste al loro interno, e ottenere così le informazioni ne-cessarie a prendere decisioni più consapevoli.Secondo IDC (www.idc.com/italy), i dati rappresentano la nuo-va base del vantaggio competitivo, siano essi strutturati o nonstrutturati, generati dall'uomo o dalle macchine, archiviati neidatacenter o nel cloud. Sfruttando grandi quantità e diversità didati per scoprire schemi e perseguire idee rivoluzionarie, un'im-presa può vincere la guerra nel crescente panorama competitivodelle imprese. Lo Storage è parte integrante della strategia didati di un'organizzazione in quanto contribuisce attivamente alprocesso di archiviazione e analisi delle informazioni. Per IDC,la sfida è costruire sistemi di archiviazione in grado di gestirevolumi di dati così grandi, ma mantenere bassi i costi, senza

giugno 2018 DM 65

compromettere le prestazioni. Inoltre, nell'era del diluvio di da-ti e della loro proliferazione, le aziende che non dispongono diset di competenze aggiornati e in continua evoluzione sono inritardo. IDC ritiene che per supportare le esigenze di businessagility e gestire il gap di competenze, sempre più infrastnittureaziendali utilizzeranno algoritmi di intelligenza artificiale e ma-chine learning. Poiché le organizzazioni leader a livello mondia-le cercano di creare e offrire esperienze digitali, per IDC non c'èdubbio che i dati - e la capacità di estrarre informazioni e azionisignificative da questi dati - saranno al centro di questi sforzi.

DATI IN CRESCITA CONTINUAII volume e la varietà di dati continua a pervadere le organizza-zioni a tutti i livelli a un ritmo sempre crescente, convincendoi manager a ricavarne valore e a determinarne l'impatto sul bu-siness. Tutte le nostre attività quotidiane producano dati: i postdegli utenti su Facebook, una ricerca su Google, l'utilizzo di unaapp, l'acquisto su un sito online, ma anche nei negozi fisici, concarte di credito e tessere fedeltà. E ancora: una foto, un video,un messaggio vocale, un tweet, gli itinerari, i commenti, i "li-ke". Per non parlare dei dati creati dagli oggetti interconnessialla rete: si pensi solo alle infrastnitture intelligenti delle città, aisensori montati sugli edifici e sui mezzi di trasporto, agli elettro-domestici intelligenti.

Ognuno di noi contribuisce costantemente alla produzione didati. Per dare l'idea di cosa significhi il termine "noi", dobbiamotener conto del numero di persone che lo compongono: vi so-no inclusi gli utilizzatori di Internet, che nel mondo sono quasiquattro miliardi, chi è attivo sui social inedia, quasi tre miliardi, ei possessori di smartphone, secondo diverse stime oltre 4 miliar-di, numeri questi in continuo aggiornamento perché in continuacrescita. E chiaro, quindi, che con questi numeri la quantità di in-formazioni raccolte in tempo reale sia in espansione esponenziale.

IDC prevede che entro il 2025 la sfera dati globale aumenterà

UUI3U, yciierati dall'uomo o dalle macchine, archi-|viati nei datacenter o nel cloud: i dati alla base del vantaggio competitivo

fino a 163 miliardi di zettabyte, (uno ZB equivale a un trilione digigabyte), e questo vuoi dire dieci volte più dei 16.1 ZB dei datiche esistevano soltanto due anni fa. Più di un quarto di questidati sarà real-time e, di questi ultimi, i dati IoT in tempo rea-le saranno più del 95%. Numeri impensabili nel 1986, quando(secondo Gartner) il volume dei dati in circolazione ammontavaa solo 281 petabyte (un petabyte è un milionesimo di uno zet-tabyte), ma anche nel 1993, quando era diventato 471 petabyte(+68%). Nei sette anni successivi, però, la crescita è stata moltopiù elevata: nel 2000 il volume era quasi quintuplicato, raggiun-gendo 2,2 exabyte (un exabyte equivale a mille petabyte, e a unmillesimo di uno zettabyte). Sette anni dopo, nel 2007, si parlavadi 65 exabyte, con un aumento di trenta volte. Da allora al 2016,però, la crescita è stata di oltre 247 volte! Secondo alcune stime,il volume dei dati si incrementa così tanto anno su anno che il90% di quanto esiste oggi è stato creato negli ultimi due anni.Secondo IDC, entro il 2019, le tecnologie e i servizi della TerzaPiattaforma (cloud, social, mobile e big data) guideranno circail 75% delle spese IT, con una crescita pari al doppio del tassodel mercato IT totale. Nel corso dei prossimi tre anni, la tra-

sformazione digitale ridisegnerà l'intera macroeconomia comela maggior parte dei centri di reddito delle imprese globali intermini di prodotti e servizi digitali o digitalmente migliorati.

LO SCENARIO DI MERCATOL'interesse per i big data è notevole, e non si misura solo a parole,ma anche con gli ingenti investimenti delle aziende in computersempre più potenti, Storage sempre più capienti e algoritmi sem-pre più sofisticati: grazie a essi, i big data diventano una grossaopportunità per estrarre informazioni utili, rivelando connessio-ni, per creare profili dettagliati su di noi, esperienze utente uni-che e opportunità commerciali personalizzate. Nella classifica-zione IDC, il mercato del software big data and analyrics (BDA)comprende in realtà diversi ambiti che risolvono funzionalmen-te tutte le fasi del ciclo di vita dei processi decisionali e di auto-mazione decisionale. Si fa spesso riferimento a questi processichiamandoli business intelligence, business analytics, analytics,big data, e così via. Il mercato del software BDA è costituita datre segmenti principali: applicazioni di analytics e performan-ce management (app APM), tool per la business intelligence eanalytics (strumenti BIA), piattaforma di gestione e integrazionedei dati analitici (piattaforma ADMI).

IDC stima che il mercato mondiale del software BDA nel2016 abbia raggiunto 49,1 miliardi di dollari, cifra che rappre-senta circa l'I 1,8% del mercato software complessivo. IDC pre-vede che il software BDA crescerà nel quinquennio dal 2016 al2021 con un CAGR (Compound annual growth rate, o tassoannuo di crescita composto) del 10,6%, quindi 2 punti percen-tuali più velocemente rispetto al resto del mercato mondiale delsoftware. All'interno del mercato BDA, il segmento maggiore èquello degli strumenti BIA, con l'importo di 20 miliardi di dol-lari. Secondo le previsioni IDC, è anche quello che crescerà dipiù nel quinquennio, con un tasso annuo del 12%. Il segmentodelle applicazioni APiM si è attestato, nel 2016, a 14,3 miliardi

|La sfiud e ui Lubiiuiie bi^Lcun ui archiviazione in grado di gestire gran-li volumi di dati a costi bassi e senza compromettere le prestazioni

di dollari, e dovrebbe crescere con un CAGR annuo dell'8,3%nel quinquennio, il segmento della piattaforma ADMI vale 14,9miliardi di dollari e dovrebbe crescere a un tasso annuo nel quin-quennio del 10,9%.

Secondo Diego Pandolfi, research e consulting managerdi IDC Italia, ci sono tre cambiamenti significativi che si veri-ficano nel mercato BDA che si riflettono in questa previsione:«In primo luogo, la rapida crescita del software di gestione deidati basato su database non relazionali. In secondo luogo, il pas-saggio in corso al cloud pubblico. Infine, la crescita dell'auto-mazione che si riflette nell'elevato tasso di crescita del softwarecognitivo / AI». IDC prevede che, nel mondo, la regione delleAmeriche avrà la crescita più alta, con un tasso annuo del 12,3%nel quinquennio, mentre le regioni Asia Pacific ed EMEA do-vrebbero crescere rispettivamente con tassi annui del 10,2% edel 7,1%.

QUALCHE DATO SUL NOSTRO PAESESecondo la ricerca dell'Osservatorio Big Data Analytics &

Business Intelligence del Politecnico di Milano (www.os-

servatori.net), presentata nel novembre scorso, il mercato deglianalytics in Italia continua a espandersi raggiungendo 1,103 mi-liardi di euro con una crescita del 22% rispetto all'anno prece-dente: le percentuali di crescita anno su anno sono in aumento,perché si è passati dal 14% di incremento tra il 2014 e il 2015 al15% tra il 2016 e il 2015, al 22% tra il 2017 e il 2016. Gli inve-stimenti maggiori sono stati fatti nel software (42%), suddivisi indatabase (12%), piattaforme di analytics e di data science (12%),strumenti di ingestion, processing, integration e quality (6%),tool di data visualization e reporting (7%), il restante 5% in sof-tware con logiche di analytics avanzate per supportare specificiprocessi come marketing, vendite, finanza, controllo, e così via.Il 33% viene investito nei servizi, e in particolare il 17% in sy-stem integration, il 10% in personalizzazione del software, il 6%in consulenza sui processi, e in altri servizi. Il 25% degli investi-menti si indirizza alle infrastnitture: in dettaglia, il 13 % è desti-nato a server e macchine virtuali, il 10% a Storage e il restante2% ad altre infrastnitture. Secondo l'Osservatorio, poco più del20% delle risorse di calcolo e Storage è attualmente fruito incloud. L'interesse crescente per i big1 data in Italia è confermatoanche dai ricercatori di IDC. Secondo la survey IDC condottain Europa nel 2017, per il 79% delle aziende italiane la tematicadei big data è importante nel guidare il business, l'innovazione ela digitai transformation. Per i prossimi due anni - spiega Pan-dolfi di IDC Italia - l'importanza è destinata ad aumentare: «Latematica sarà infatti rilevante per il 95% delle aziende, con unacrescita della percentuale di aziende per le quali la tematica saràestremamente rilevante». Secondo IDC, i benefici che le aziendeitaliane stanno raggiungendo grazie a progetti in ambito big da-ta & analytics, sono legati al miglioramento e all'ottimizzazionedi processi di business e operations; all'innovazione di prodottoe servizi; al miglioramento della conoscenza dei comportamentidei clienti e delle loro aspettative; al potenziamento dei proces-si di fraud & risk management; all'ottimizzazione in termini di

—.3w.;^ ~. —siness agility e gestire il gap di competen-!e applicazio-i di nachine learning e analisi on thè edge

compliance e financial control. Dalla stessa ricerca, si compren-de che le principali iniziative sui big" data interessano l'area IT edata operation (89,5%), il customer service & suppoit (55,2%),il finance (54,3%), il marketing e la ricerca e sviluppo (entrambeal 33,3%). Non solo, secondo la survey "Big Data e le profes-sioni del futuro" di The Adecco Group (www.adeccogroup.it),pubblicata ad aprile, i settori aziendali percepiti come più av-vantaggiati dall'impatto dei big data in azienda sono il commer-ciale (24%), seguito dal marketing (23%), dalla comunicazione(15%), dall'IT (13%), dalla produzione (12%), dal finance (8%),e dalle altre aree (5%). Secondo la stessa ricerca, su una scala dal a 10, il livello di beneficio delle attività di un'azienda grazie aibig data è maggiore per le campagne di comunicazione (7,37%),per il CRM (7,22%) e per la definizione del pricing (7,11%).Più staccati, lo sviluppo di prodotto (6,49%) e di engagementmarketing (6,43%).

LA DATA MONETIZATIONCome si diceva, le aziende hanno compreso come i dati rappre-sentino una vera ricchezza, ancora poco utilizzata, o addirittura,

in qualche caso, mal gestita. Operazioni di analisi approfonditesui dati, però, possono contribuire a migliorare le principali fun-zioni aziendali, e possono anche far nascere nuove opportunità dibusiness. In ogni settore di mercato, la BDA può creare benefici:l'attenzione al dato è trasversale a tutti i comparti, nel pubblico enel privato, nelle imprese produttive e nei fornitori di servizi e diutility: ovunque, i big data rappresentano un potenziale enorme,perché all'interno della quantità di dati sono contenute informa-zioni importantissime, dove l'importanza, ovviamente, è legata aquali analisi vengono fatte. La capacità di trasformare i dati invalore, non solo teorico, ma proprio in termini di fatturato, vienechiamata data monetizaoon: si tratta di un processo attraverso ilquale le organizzazioni aziendali prendono i dati in loro possessoe quelli generati dalle interazioni con i loro partner commerciali,clienti e fornitori, all'interno della supply chain, eventualmenteintegrandoli con altri dati provenienti da fonti esterne. L'obiettivoè riuscire a creare dall'analisi dei dati nuove fonti di reddito, chepossono venire dalla definizione e commercializzazione di nuoviprodotti o di nuovi servizi da aggiungere o integrare a quelli esi-stenti, dallo sviluppo di nuovi modelli di business o di nuove offerte,dal risparmio legato al miglioramento dei processi aziendali, conrecuperi in termini di efficienza e di contrailo dei costi, e perfinodalla vendita delle informazioni derivanti d-.ii dati ad altri mercati.

La data monetization può essere diretta, quando deriva dalla ven-dita di dati senza alcun trattamento, o di dati trattati, trasformati ininformazioni e conoscenza, ma può essere anche indiretta, quandosi traduce in sfruttamento economico dei dati per le proprie attività.

BIG DATANEL FINANCE E NEL RETAILSecondo l'ultimo report dell'Osservatorio del Politecnico suibig data, in Italia il settore bancario continua a rappresentarequello dove vi è il maggior utilizzo di queste tecnologie (28%),seguito dal manifatturiero (24%) e, a distanza, da telco & me-

.*.„ ... .^..a continua a espandersi raggiungendoìf"03 milia-Hi Hi euro con una crescita del 22% rispetto all'anno precedente

dia (14%), altri servizi (8%), PA e sanità (7%), grande distri-buzione organizzata e retail (7%), utility (6%) e assicurazioni(6%). I settori che crescono di più sono le assicurazioni, il ma-nifatturiero e i servizi.

Il settore bancario è particolarmente data-intensive: qui devo-no essere gestiti enonni volumi di informazioni, che si rivelanospesso un vero tesoro di dati da cui si possono estrarre preziosiinsight sui comportamenti dei clienti. Tra i diversi obiettivi, iprincipali sono capire e soddisfare il cliente, nelle diverse attivi-tà, e controllare la conformità rispetto alle normative.

Particolare attenzione viene data alla prevenzione delle frodi:ogni anno si registrano perdite causate da frodi e vari crimini,che vanno dai cyberattacchi al riciclaggio di denaro. Con glianalytics, si possono trovare soluzioni che permettono di adot-tare approcci proattivi e completi per contrastare le frodi.Un'altra funzionalità peculiare del settore è l'analisi del rischio:per una banca, avere a disposizione dati aggiornati sul rischiodel portafoglio permette ai risk manager di monitorare gli indi-catori e di allineare costantemente le attività del front office allapolicy di propensione al rischio della banca.

Nel settore della GDO e del retail, la relazione con i clientiè fondamentale, e il miglior modo per gestirla e ottimizzarlaè proprio attraverso i big data: si può forse dire che proba-bilmente questo è il settore dove per primo si è capito qua-le ricchezza fosse nascosta nei dati raccolti ogni giorno dalletransazioni dei clienti nei negozi fisici e online e, negli ultimianni, anche nei forum, nei blog, nei magazine ordine e nei so-cial network. I retailer con gli analytics sui big data riescono agestire al meglio la propria clientela, a rendere più efficaci letransazioni e a capire quali azioni intraprendere pel mantenerea un livello adeguato il volume degli affari. Grazie alle analisisui big data, è possibile ottimizzare e personalizzate la propriaofferta sulle abitudini e le preferenze di ogni singolo cliente,definendo per ognuno una precisa profìlazione, individuandoquali nuovi prodotti o servizi fornire, e monitorando le opi-nioni e il livello di gradimento dei clienti per migliorare l'e-sperienza di acquisto, sviluppare il cross-selling e l'up-selling,ridurre il rischio di abbandono e attrarre nuovi prospect. Glianalytics servono anche per aumentare l'efficienza in ciascunafase della filiera, dagli acquisti al posizionamento della mer-cé sullo scaffale. I dati, opportunamente lavorati per renderlianonimi, possono essere venduti ai fornitori: in questo caso,potrebbero essere utili per capire quanto sono graditi i loroprodotti, così da facilitare strategie promozionali mirate.

BIG DATA NELLE TELCO E UTILITYNel settore delle telco, le aziende operano in un ambientespietato, con una forte e continua pressione sui prezzi, conconsumatori volubili e pronti ad approfittare delle diverse of-ferte che quasi ogni giorno appaiono sul mercato. Da sempre,gli operatori telefonici raccolgono grandi quantità di dati subase quotidiana, spesso utilizzati solo per la tariffazione o perattività di manutenzione di rete. Questa miniera d'oro, solo dapochi anni, è utilizzata per sfruttarne i contenuti incrociando

-, __ _. - _-. to alle infrastnitture: il 13% destinato aserver e marrh ne virtuali, 110% a Storage e il 2% ad altre infrastrutture

dati di traffico a dati relativi ai disturbi di rete può essere utileper migliorare i livelli di servizio.

Probabilmente, la massima priorità per i manager del setto-re, grazie all'analisi dei big data, è poter creare un'esperienzaunica per accrescere il coinvolgimento dei consumatori: dallepreferenze e dai comportamenti dei clienti, dall'uso dei dispo-sitivi, dai dati demografici, dai sentimenti e dalle loro opinioni,possono produrre e fornire contenuti personalizzati ovunque,in qualsiasi momento e su qualsiasi dispositivo. L'aggregazionee l'analisi dei dati provenienti da varie fonti, tra cui fatturazione,ascolto sociale e utilizzo dei piani, possono essere utilizzati perprevedere i clienti a rischio, e offrire in modo proattivo un'of-ferta di fidelizzazione interessante. I simulatori e i modelli pre-visionali possono stimare l'acquisizione e la tìdtlizzazione deiclienti, e possono essere utilizzati per allocare la spesa pubbli-citaria. Inoltre, in base alle informazioni raccolte, il posiziona-mento degli annunci, i contenuti e i messaggi possono essereottimizzati e mirati. Per mantenere alti livelli di servizio e sod-disfazione del cliente, gli investimenti in BDA possono essereutilizzati anche per determinare o prevedere quando e dove c'è

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un utilizzo maggiore della rete: questo consente alle aziendedi investire nelle aree geografiche di maggiore richiesta perunnentare la larghezza di banda e spingere l'utilizzo di funzio-nalità aggiuntive.

Nelle utility, l'analisi dei big data può avere un impatto suquasi tutti gli aspetti del business di un'azienda, dalla genera-zione dell'energia alla gestione del cliente finale, e spesso com-portano la fusione di dati da fonti convenzionali esistenti connuove informazioni ricevute dai contatori intelligenti e da altridispositivi connessi. Esempi di applicazioni BDA includonol'analisi dei disservizi per prepararsi al meglio e ridurre i tempidi risposta in caso di interruzioni, l'analisi del comportamentodei consumatori per capire come viene utilizzata l'energia incasa in base ai diversi piani tariffari, l'adeguamento della pro-duzione in base alle informazioni di domanda e offerta, inte-grate con i dati metereologici.

In entrambi i settori, gli stessi dati, opportunamente lavoratiper renderli anonimi, aggregati in base a età, sesso, posizione,possono essere rivenduti ad altri operatori, per lo sviluppo dinuovi servizi.

MANIFATTURIERO E INDUSTRIA 4.0Nel settore manifatturiero, le aziende analizzano i dati perottimizzare il proprio processo produttivo. L'obiettivo è mi-gliorare i tempi di produzione e i cicli di lavorazione, ridurregli scarti, i tempi morti, gli sprechi, gli errori in produzione etagliare i costi. Il tutto con un occhio sulla qualità. Importanteanche la BDA per ottimizzare la propria supply chain, in ter-mini di tempi, costi e modalità di approvvigionamento.

Per un'azienda manifatturiera, spesso i costi di manutenzionedelle macchine produttive e degli impianti correlati sono moltoalti: è importante quindi conoscere il ciclo di vita delle attrezzatu-re per poter programmare la manutenzione e gli interventi di so-stituzione dei componenti. Determinante, anche analizzare i dati

_-_:_. ite e cros_ __stry per i big data in Italia, ma poco piùHe! 20% delle risorse di calcolo e Storage è attualmente fruito in cloud

delle macchine per individuare rapidamente le cause dei guasti,non solo per la fase di riparazione, ma anche per modificare laprogettazione, nel caso questo serva a ridurre i guasti stessi.

In questo settore, l'analisi dei dati serve anche a sviluppareprodotti nuovi e più rispondenti alle aspettative dei clienti, ri-ducendo il più possibile il time-to-market, e a trovare il giustoquantitativo di mercé da tenere a magazzino, per ogni articolo,per riuscire a rispondere alle esigenze di mercato, gestendo leeventuali stagionalità, senza per questo avere scorte eccessive,che oltre a essere un inutile spreco di risorse e denaro per lostoccaggio delle merci, rischia di generare perdite per scorte ob-solete o meno desiderabili. Non da ultimo, i big data sono uti-lizzati come perno del percorso di trasformazione digitale verso'Industria 4.0: nuove strategie possono essere sviluppate grazie

all'analisi dei dati raccolti dai diversi dispositivi IoT presenti neireparti produttivi e lungo l'intera supply chain, integrati con tut-ti gli altri dati normalmente presenti in ogni azienda. In questosettore, di norma, la data monetization diretta non esiste, ma laBDA serve a incrementare il risultato operativo migliorando leefficienze di reparti e uffici.

PROGETTI DI SUCCESSOVediamo di seguito alcuni progetti di successo, sviluppati in di-versi settori, per la maggior parte in aziende di grandi dimen-sioni. Ringraziamo per la collaborazione SAS (www.sas.com/italy), IDC (www.idc.com/italy) e i ricercatori dell'Universitàdi Pisa Paolo Cintìa e Luca Pappalardo.

Enel Green Power - Nel settore delle utility e in partico-lare delle energie rinnovabili, l'utilizzo di modelli analitici peridentificare le aree di malfunzionamento all'interno di impian-ti geograficamente molto estesi offre significativi ritorni di bu-siness. L'utilizzo dei big data in questa settore ha permesso dievidenziare e risolvere i malfanzionamenti in maniera mirata,migliorando l'efficienza produttiva degli impianti e riducendoi costi di ripristino in caso di failure. Oltre a identificare e risol-vere i malfunzionamenti in maniera immediata e puntuale, congli analytics, Enel Green ha potuto aumentare l'efficienza pro-duttiva e garantire la continuità operativa degli impianti; ridur-re i costi di ripristino degli impianti produttivi in caso di failure;comprendere e risolvere problematiche aperte da lungo tempo.

Sky Italia - Grazie agli analytics e alla customer intelligence,Sky Italia è riuscita a raggiungere il singolo cliente con l'offertapiù adeguata, attraverso il canale di contatto preferito, senzamai perdere di vista budget e vincoli di contaci policy. Asso-ciare i benefici per il consumatore con gli obiettivi dell'aziendasignifica permettere ai consumatori di scegliere sulla base diuna proposta qualità-prezzo soddisfacente e in linea con le suepreferenze. Il progetto si compone di due anime: una compo-nente analitica per costruire le misure predittive volte a stima-re i comportamenti futuri dei clienti; una componente operati-va che, mediante l'ottimizzatore, associa singole offerte a ognicliente per il periodo di ottimizzazione scelto. In questo modo,Sky è riuscita a ottenere redemption incrementali, compresetra il 10 e il 20 per cento.

Vodafone Italia - Grazie alla omnichannel analysis, Vodafone

..r.—3 produtt..^ _• fornitori di servizi e utility. Banche e as-isicurazioni. L'attenzione al dato è trasversale a tutti i settori industriali

Italia ha definito le tappe del customer journey per ottimizzarel'esperienza del cliente su tutti i touch point. L'utilizzo più fre-quente che viene fatto dei big data da parte di Vodafone Italia èfinalizzato ad acquisire maggiore conoscenza delle esigenze deiclienti per migliorarne la customer experience, rendere più effi-cace la strategia commerciale e ottimizzare le performance dellereti al fine di fornire un servizio eccellente. I big data vengonoutilizzati anche per il real rime marketing, offrendo ai clienti ciòdi cui hanno più bisogno, aumentando la loro fiducia verso ilbrand, e quindi ottimizzando il valore per l'azienda. Un'altraarea di applicazione è quella volta al miglioramento della rete:grazie a dati e segnalazioni dirette dei clienti si possono intercet-tare più velocemente i disservìzi temporanei, intervenendo cosìper migliorare le reti.

Octo Telematics - Octo Telematici; ha al cenrro della pro-pria strategia la valorizzazione dei dati. L'intento principale èquello di creare nuove conoscenze sfruttando una molteplicitàdi dati per ricavare informazioni capaci di generare valore perle compagnie e per gli assicurati. Octo Ièlematies dispone diuna piattaforma analitica che sfrutta un insieme di dati per ri-