Le tecnologie BIG DATA a portata di azienda
FAST propone soluzioni BIG
DATA per incrementare i processi aziendali delle piccole e medie imprese.
Che cosa sono i BIG DATA?
Si parla di Big Data quando si ha un dataset talmente grande da richiedere strumenti non convenzionali per estrapolare, gestire e processare informazioni entro un tempo ragionevole.
Con questo termine si intendono anche le tecnologie finalizzate ad estrarre da essi conoscenze e valore. In pratica, potremmo definire Big Data l’analisi di quantità incredibilmente grandi di informazioni. Con i big data la mole dei dati è dell’ordine degli Zettabyte, ovvero miliardi di Terabyte.
Big Data Analytics: è il processo con cui vengono esaminate grandi quantità di dati disomogenei (Big Data) per scoprire pattern nascosti, correlazioni sconosciute, trend di mercato, preferenze dei client ed altre informazioni utili che possono aiutare le organizzazioni a prendere decisioni sul loro business basate su un maggior numero di informazioni.
Il Data Mining è l’insieme di tecniche e metodologie che hanno per oggetto l’estrazione di un sapere o di una conoscenza a partire da grandi quantità di dati (attraverso metodi automatici o semi-automatici) e l’utilizzo scientifico, industriale o operativo di questo sapere.
Machine Learning è un insieme di metodi che fornisce ai computer l’abilità di apprendere senza essere stati esplicitamente programmati. Il Machine Learning (o apprendimento automatico) è strettamente legato al riconoscimento di pattern e alla teoria computazionale dell’apprendimento ed esplora lo studio e la costruzione di algoritmi che possano apprendere da un insieme di dati e fare delle predizioni su questi.
Perché i BIG DATA sono importanti?
L’importanza dei big data dipende dal loro utilizzo: aziende ed enti possono:
raccogliere dati da qualsiasi fonte come Social, Mobile App, Internet Of Things ed analizzarli per trovare risposte che permettono di:
- tagliare i costi,
- ridurre i tempi,
- sviluppare nuovi prodotti e ottimizzare l’offerta,
- prendere decisioni più consapevoli.
Quando ai big data si uniscono gli Analytics è possibile:
- Determinare, quasi in tempo reale, le cause di guasti, avarie o difetti.
- Creare offerte nei punti vendita basate sulle abitudini dei clienti.
- Ricalcolare interi portafogli di rischio in pochi minuti.
- Individuare comportamenti fraudolenti prima che colpiscano la propria organizzazione.
Come i BIG DATA avvantaggiano le banche
Con enormi volumi di informazioni che arrivano da innumerevoli fonti, le banche sono costrette a trovare delle vie sempre più innovative per la gestione dei big data. Capire e soddisfare il cliente è molto importante, così come minimizzare i fattori di rischio e frode, mantenendo la conformità regolamentare. Le preziose informazioni apportate dai big data richiedono agli istituti finanziari di essere sempre un passo avanti in termini di advanced analytics.
Le banche che saranno in grado di sfruttare in modo efficace queste funzionalità, in futuro saranno in grado di creare un valore significativo e differenziarsi. Gli altri si troveranno sempre in svantaggio.
Significa che sfruttare le conoscenze generate dai dati consente un aumento dei ricavi e dell’efficienza operativa. Ne è un esempio la maggiore segmentazione della clientela per raggiungere le esigenze specifiche del singolo. Oppure l’analisi delle abitudini in rete che consente di arrivare a proposte mirate, tagliate sulle preferenze del cliente.
Si possono individuare quattro ambiti principali in cui le istituzioni finanziarie possono trarre benefici dall’utilizzo di tecnologie Big Data:
Conformità legislativa,
che secondo le più recenti disposizioni prevede l’archiviazione dei dati per 5 o 7 anni al fine di consentire una reportistica puntuale e un’estrazione su richiesta
Profilazione del cliente,
finalizzata a proporre prodotti personalizzati che soddisfino le aspettative reali, oppure a quantificare il profilo di rischio.
Modernizzazione del back office,
che prevede la sostituzione di infrastrutture IT obsolete con nuove tecnologie assai più moderne e performanti
Riduzione dei costi finalizzata alla diminuzione delle spese operative, concretizzata nella riduzione delle filiali e dell’aumento di cloud, servizi esterni e centri di servizio condivisi
Alcuni esempi di possibili vantaggi offerti alle Banche dall’impiego dei Big Data:
- Proporre ai clienti prodotti bancari di loro interesse, potendo contare su una profilazione più accurata
- individuare frodi tramite alert sui sistemi di pagamento come le carte di credito e debito e sulle apparecchiature Atm
- creare un miglior profilo di rischio credito del proprio cliente e dei prospect
- effettuare previsioni sui trend dei consumi dei loro clienti
- L’utilizzo congiunto delle informazioni finanziarie e delle info desunte dai Big Data sul richiedente del prestito-mutuo consentirebbe alla banca di effettuare una valutazione più completa e precisa del suo profilo di rischio.
- ridurre le inefficienze e favorire l’interazione banca-cliente nella creazione di nuovi prodotti/servizi (Crowdsoursing)
- Ottenere una migliore segmentazione e redditività dei clienti attraverso un approccio multicanale nelle forme di contatto commerciale e assistenza in una ottica di miglioramento della customer experience.
- fidelizzazione e loyalty verrebbero personalizzati i sistemi di prestazioni e di premi che oggi spesso sono standardizzati per creare valore aggiunto per i clienti, proponendo, ad esempio, ai cultori della moda un programma fedeltà per gli acquisiti su determinati siti fashion su Internet
- Sentiment Analysis sui social network, per comprendere la reputazione online della Banca
- Analisi del traffico sui web server e conseguente identificazione dei comportamenti di navigazione degli utenti
- Previsione del comportamento degli acquirenti
- Fornire una singola fonte di dati omogenei per tutti i manager (Datawarehouse), controllori e specialisti. Questa capacità di sintesi assicura che tutti in azienda utilizzino gli stessi dati, che sono funzionali a una visione integrata del business.
La Piattaforma Juppiter
Con enormi volumi di informazioni che arrivano da innumerevoli fonti, le banche sono costrette a trovare delle vie sempre più innovative per la gestione dei big data. Capire e soddisfare il cliente è molto importante, così come minimizzare i fattori di rischio e frode, mantenendo la conformità regolamentare. Le preziose informazioni apportate dai big data richiedono agli istituti finanziari di essere sempre un passo avanti in termini di advanced analytics.
Le banche che saranno in grado di sfruttare in modo efficace queste funzionalità, in futuro saranno in grado di creare un valore significativo e differenziarsi. Gli altri si troveranno sempre in svantaggio.
Significa che sfruttare le conoscenze generate dai dati consente un aumento dei ricavi e dell’efficienza operativa. Ne è un esempio la maggiore segmentazione della clientela per raggiungere le esigenze specifiche del singolo. Oppure l’analisi delle abitudini in rete che consente di arrivare a proposte mirate, tagliate sulle preferenze del cliente.
Juppiter consente di:
- Acquisire e gestire le informazioni provenienti da fonti diverse utilizzando database non relazionali, in grado di processare quantità di informazioni di alcuni ordini di grandezza superiori rispetto ai database tradizionali.
- Creare applicazioni complesse integrando il database BIG DATA non relazionale con una dashboard in grado di eseguire query specifiche sulla base delle esigenze di elaborazione della Banca.
- Sviluppare applicazioni basate sia su dati batch storicizzati che su dati streaming (real time).
I vantaggi della nostra soluzione:
- Avere a disposizione la potenza di calcolo dei BIG DATA, con la possibilità di acquisire, analizzare e processare grandi quantità di dati in tempi assolutamente inferiori rispetto alle tradizionali tecnologie basate sui database relazionali.
- Sfruttare alcune delle migliori tecnologie BIG DATA disponibili sul mercato senza dover pagare licenze molto onerose in termini di costi, ottenendo una notevole efficienza economica.
- La soluzione è scalabile per cui può essere implementata su una infrastruttura più o meno complessa in base alle necessità di elaborazione. Alcune applicazioni possono essere processate velocemente anche su un semplice computer portatile.
- E’ una soluzione scalabile anche in termini software, si possono cioè implementare anche successivamente altre tecnologie BIG DATA che si rivelassero utili per determinate applicazioni.
- La notevole flessibilità scalabilità della Piattaforma consentirà un utilizzo delle applicazioni BIG DATA anche a personale non appartenente al Dipartimento ICT.
- La Piattaforma Juppiter sarà costantemente aggiornata dai nostri sviluppatori ed i relativi upgrade saranno messi a disposizione per i progetti della Banca.
Contattateci per valutare
insieme la vostra esigenza…