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Come cambiano i modelli di business quando i Big Data real time analytics incontrano l’IoT

Settembre 2018

Un matrimonio perfetto quello tra Big Data real time analytics e Internet of Things. Con l’IoT, infatti, sensori e oggetti connessi inviano di continuo feedback sotto forma di dati “grezzi”: dati sulle condizioni ambientali (pressione, temperatura…) in cui si trovano i macchinari industriali, dati su come gli oggetti smart vengono utilizzati, dati su eventuali problemi tecnici, probabili guasti e malfunzionamenti… Fondamentale, quindi, dotarsi di una tecnologia per l’analisi dei Big Data che, grazie ai giusti algoritmi e alla potenza di calcolo disponibile nel cloud, permetta di compiere elaborazioni in real time e generare trigger, allarmi e azioni immediate. «Ma non tutti i parametri che vengono monitorati devono essere oggetto di una rielaborazione in tempo reale – esordisce Matteo Torelli, Head of Business Development di Neodata –. La forza di Neodata sta propria nella sua capacità di saper trattare i Big Data in modo intelligente ed efficace. Non solo siamo in grado di offrire una piattaforma tecnologica all’avanguardia, ma siamo soprattutto un partner in grado di offrire consulenze e soddisfare le esigenze di business e comprendere, per esempio, nell’economia di un’azienda del broadcasting, di una banca o di un’assicurazione, quali informazioni ha senso trattare in tempo reale e quali, invece, possono essere immagazzinate e sottoposte in un momento successivo ad analisi più complesse». Durante il Workshop “Real time analytics” del 18 settembre, organizzato dalla School of Management Politecnico di Milano nell’ambito dell’Osservatorio Big Data Analytics e Business Intelligence, è stata presentata una case history di successo, nata proprio dalla collaborazione tra Neodata e Mediaset, con un intervento condiviso tra Matteo Torelli e Guido Confalonieri, Direttore Strategie AdTech & Business Development TV di Publitalia 80 Gruppo Mediaset. Il manager ha raccontato il progetto innovativo (al mondo ne esistono 2/3 casi) realizzato con il partner Neodata illustrando i benefici dell’addressable advertising e dei Big Data real time analytics applicato al mondo delle smart TV.

 


 

Big Data real time analytics per offrire prodotti personalizzati

 

Oggi, le TV connesse e smart sono una fonte preziosissima di informazioni sulle preferenze e le abitudini dell’audience. La tecnologia di Neodata permette a Mediaset di tracciare oltre 2 milioni e mezzo di televisori connessi, profilare in modo puntuale gli spettatori e offrire nuovi prodotti pubblicitari più efficaci. Quando IoT e Big Data real time analytics si incontrano, a vincere sono sia i fornitori di prodotti e servizi che gli acquirenti/utenti. «L’Internet of Things offre alle aziende del manufacturing la possibilità di capire in modo preciso come vengono utilizzati i propri prodotti. Questo da un lato permette di indirizzare al meglio le attività di ricerca e sviluppo, ma dall’altro significa anche riuscire ad abilitare nuovi modelli di business che mirano a far convergere di più domanda e offerta. Nuove modalità di erogazione dell’offerta più convenienti sia per il produttore che per il cliente, sviluppate sulla base dell’analisi continua e in tempo reale dei Big Data, ovvero i dati che migliaia e, in alcuni casi, milioni di device connessi inviano di continuo». Nel caso della smart TV questo significa che già oggi è possibile offrire agli spettatori messaggi pubblicitari più in linea con i loro profili e i loro gusti. In futuro, poi, ci sarà spazio anche per i contenuti personalizzati erogati in tempo reale.

 


 

Una gestione più efficace ed efficiente dei Big Data

 

Una success story che ha suscitato parecchio interesse nel pubblico del workshop. Un modello, quello dell’analisi in tempo reale dei Big Data, che si presta a essere replicato (con gli aggiustamenti del caso) anche in altri settori. Nelle TLC, per esempio, per l’analisi in real time della qualità dei servizi di rete. Nel food&beverage, per migliorare il controllo dei sistemi di produzione. Nelle assicurazioni, per personalizzare le polizze sulla base del monitoraggio in tempo reale dei comportamenti dell’assicurato. Ma anche nella GDO, dove l’analisi istantanea e continua dei movimenti nel punto vendita permetterà, in un futuro non proprio remoto, di impostare trigger (ovvero automatismi) per il riassortimento automatico delle merci e il pricing dinamico. O, infine, nel banking, dove sono attive sperimentazioni sull’opportunità di monitorare di continuo i flussi dei micropagamenti, attraverso la loro geolocalizzazione. «La tecnologia e le esperienze abilitanti sono sempre le stesse – conclude Torelli –. Tutto si basa sulla capacità di acquisire informazioni da numerosi device distribuiti e capire, sulla base delle esigenze di business, quali dati è utile rielaborare immediatamente per generare insight e quali, invece, è più opportuno trattenere per sottoporre ad analisi più complesse, come quelle legate alle attività di previsione e forecast. E noi in Neodata sappiamo farlo bene». Le potenzialità dei real time analytics applicati alla gestione dei Big Data verranno nuovamente illustrate da Neodata nel Report di Ricerca che sarà distribuito al Convegno finale di presentazione dei risultati dell’Osservatorio Big Data Analytics e Business Intelligence.