La differenza, sostiene Dimension Data, è nell'approccio al tema.
Secondo Kevin Leahy, Group general manager for Data Centre Solutions di Dimension Data, l'utilizzo dei big data risiede nella capacità di identificare modelli di comportamento partendo da tecniche di data mining e a sostegno di tale tesi cita alcuni esempi.
"Per esempio - sostiene Leahy- nel settore dei servizi finanziari, le organizzazioni bancarie e assicurative utilizzano i big data per identificare eventuali frodi; questo coinvolge modelli di identificazione che potrebbero contribuire a individuare transazioni fraudolente".
Un altro esempio reale citato dal manager riguarda un grande operatore mobile americano che era tormentato dalla fidelizzazione della sua base clienti. Utilizzando strumenti e processi tradizionali di analisi dei dati era in grado di quantificare il livello di abbandono dei propri clienti in modo abbastanza preciso, ma senza una finalità precisa.
"Usando i volumi di dati non strutturati che l'operatore raccoglieva ogni giorno e scrivendo un set di algoritmi avanzati sono emersi alcuni risultati interessanti - ha spiegato Leahy -. Ogni volta che qualcuno cambiava piano telefonico, scegliendo un competitor, cinque amici lo seguivano, provocando così un effetto a catena. L'operatore ha quindi predisposto una nuova campagna: nel momento in cui un suo cliente cambiava operatore, inviava immediatamente a cinque dei suoi amici più stretti un'offerta allettante per rinnovare i propri piani telefonici e attraverso questa azione è riuscito a ridurre la percentuale di abbandono di oltre il 65%."
I manager di Dimension Data convengono che gli strumenti per aumentare la conoscenza e la comprensione, partendo da questi dati, si stiano sviluppando velocemente: tecniche di intelligenza artificiale come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'individuazione di modelli e l'apprendimento automatico. Questi sviluppi stanno creando numerose opportunità per le aziende ma sottopongono i CIO a una maggiore pressione per abilitare una strategia di big data.
L'opinione di Leahy è che le organizzazioni non abbiano bisogno di grandi investimenti in infrastrutture o risorse per cominciare a sfruttare le opportunità dei big data.
"Le aziende possono iniziare installando una piattaforma semplice ed economica per la raccolta dei dati - ha concluso Leahy - e da qui pensare a identificare i modelli utili in grado di garantire un immediato ritorno, se seguiti da azioni proattive. Un piccolo investimento in un'infrastruttura può essere finanziato dai benefici ottenuti proprio dall'utilizzo della piattaforma stessa. Questo è possibile in tutti i settori aziendali, dove una più ampia gamma di modelli potrebbe diventare influente.
Questi modelli potrebbero includere quelli per il controllo della qualità nel manufacturing, di riammissione dei pazienti negli ospedali, di prenotazione o cancellazione nel settore dei viaggi e molti altri ancora. Anche i piccoli interventi iniziali stanno mostrando dei ritorni di business che supportano la crescita aziendale e consentono all'IT di crearsi le competenze necessarie per poi passare a un livello successivo".