Quali sono le applicazioni che consentono un’analisi dei dati che permetta di ottenere informazioni utili alle decisioni strategiche?
Aspect Analytics for Speech and Text, realizzato in collaborazione con Nexidia, è un’applicazione innovativa di analisi delle registrazioni e delle trascrizioni basata non più sul concetto di riconoscimento vocale (come per la maggior parte dei prodotti sul mercato), bensì sulla suddivisione delle conversazioni in fonemi, e sulla loro indicizzazione completa, in modo da ottenere un risultato veloce (parliamo di ore di calcolo rispetto a giorni o settimane per le vecchie tecnologie, e con server standard) ma soprattutto non basato su campionamento statistico ma sul 100% delle interazioni analizzate. Ciò permette di scoprire quante volte una determinata parola o insieme di parole viene pronunciata o scritta dai clienti, ma anche dai propri operatori, in modo da individuare velocemente potenziali problemi di training o di performance e agire tempestivamente. L’approccio fonetico, inoltre, non necessita di dizionari (complicati da creare e mantenere), e quindi permette di effettuare ricerche retroattive anche per vocaboli nuovi, come ad esempio nomi di prodotto o di brand.
Bizmatica Uno degli aspetti più importanti con cui combattono da sempre le grandi aziende è quello della tempestività con cui riuscire ad analizzare le informazioni che arrivano dalle sorgenti esterne. Con le tecnologie che abbiamo a disposizione oggi, possiamo cambiare radicalmente il modo di gestione dei dati strutturati e destrutturati, per poter prendere decisioni in tempo reale che portano al business un notevole vantaggio competitivo. Fino ad oggi era necessario salvare i tutti dati provenienti dalle fonti esterne per poterli poi analizzare; ora è invece possibile analizzare tutti i dati in tempo per poter poi storicizzare soltanto quelli di reale valore e interesse. In questo modo viene drasticamente ridotta la latenza con cui viene normalmente analizzato il dato e, allo stesso tempo, viene anche eliminata la necessità di dover avere a disposizione grossi volumi di storage.
Bnova Una valida soluzione per dati non strutturati può essere Hadoop, per quanto riguarda i dati strutturati, è necessario riferirsi a database analitici di nuova generazione. Una su tutte: Vertica. Si tratta di un database analitico colonnare che permette di analizzare un’enorme quantità di dati provenienti sia da fonti tradizionali che da quelle nuove, come nel caso dei social network, semplificando l’esplorazione e l’analisi delle diverse tipologie di dati, migliorando l’integrazione con Hadoop e aumentando la sicurezza. Per estrarre informazioni significative per i processi decisionali dai sistemi sopra citati, si rende indispensabile l’ausilio di una soluzione di Business Intelligence. L’integrazione e la semplice fruizione sono alla base di queste soluzioni. Per quanto concerne la fruibilità del dato, l’utente deve potervi accedere da qualunque tipo di dispositivo, sopratutto mobile, e deve poterlo condividere con i colleghi ovunque essi si trovino. Le decisioni strategiche sono fondamentali e i dati su cui si basano devono essere disponibili nel momento esatto in cui vengono richiesti.
HP Software Nell’ambito del framework di analisi dei big data denominto HAVEn, HP Autonomy ha reso disponibile una suite applicativa chiamata “Explore” che permette di creare dei cruscotti on demand personalizzati sulla base delle esigenze di utenti business. Il risultato primario è quello di fornire un punto di controllo centralizzato di tutte le interazioni con i clienti, integrando fonti informative interne (es. CRM, Documenti contrattuali) ed esterne (web, social). Ancora una volta l’elemento centrale nella strategia di HP è quello di realizzare una piattaforma aperta, capace di dialogare con la applicazioni già in essere presso i clienti e di analizzare dati all’interno di un vastissimo insieme di sorgenti informative. Particolare importanza riveste in questo ambito il fattore tempo: HP “Explore” permette di accedere ad applicazioni dove le informazioni vengono aggregate e classificate in tempo reale, con un evidente beneficio per il time to market. La possibilità di fruire di queste potenzialità anche in modalità servizio in cloud è un ulteriore opportunità per chi desidera abbattere drasticamente i tempi di setup che qualunque progetto comporta.
Ibm La business analytics rappresenta una risposta alla necessità di fornire un approccio basato sui fatti per supportare decisioni di business a tutti i livelli aziendali. A seconda del tipo di industria, o del tipo di processo decisionale le applicazioni di business analytics possono variare ampiamente. Una prima categorizzazione è quella che le suddivide in quattro macroaree: customer analytics per l’area marketing & sales, operational and predictive analytics per l’area produttiva e logistica, financial analytics per l’area amministrazione e controllo ed infine risk analytics per i processi settore farmaceutico, ad esempio, è strategico tenere sotto controllo lo spazio di business costituito dai brevetti di molecole che verranno usati come principi attivi. In altri settori le soluzioni di business analytics sono in grado di supportare le decisioni strategiche attraverso l’analisi dei punti di vista di clienti, raccolti nei canali social e nel web.
Microsoft L’adozione di soluzioni Big Data porta valore alle aziende in ambiti molto differenti tra di loro soprattutto per via della conoscenza che possono trarre da dati e informazioni che spesso sono già di proprietà dell’organizzazione. Strategiche per gestire la mole di dati strutturati e non, sono le interazioni dei consumatori con applicazioni web e mobile in grado di analizzare il sentiment degli utenti verso il brand in generale o il prodotto, l’identificazione degli andamenti e l’oggetto delle discussioni più popolari nei social network, l’ottimizzazione del targeting di campagne di advertising. Per poter analizzare questi dati le aziende hanno quindi bisogno di soluzioni di business intelligence che le aiutino a gestire questa mole e varietà di informazioni e dati. Nello stesso momento è necessario che agli utenti siano forniti tutti i gradi di libertà necessari per liberare il pieno potenziale dalle informazioni e ottenere nuove intuizioni relative al business con strumenti di semplice utilizzo e che siano già familiari. L’offerta di Business Intelligence di Microsoft offre il giusto bilanciamento tra questi gradi libertà, resa disponibile grazie agli strumenti di self-service BI e le necessità del dipartimento IT relative alla gestione, credibilità e consistenza del dato.
Nice NICE Interaction Analytics permette di analizzare tutte le interazioni del cliente fornendo importanti Insights che aiutano le aziende a intraprendere le giuste azioni per migliorare la customer experience con un occhio sempre attento all’ottimizzazione dei costi e all’incremento delle revenues. Questa soluzione è in grado di scoprire i motivi di malcontento manifestati attraverso tutti i canali a disposizione del cliente, aiuta a migliorare i processi e ad identificare nuove opportunità di business. NICE Customer Engement Analytics è poi in grado di ricostruire il customer journey contestualizzando in maniera consistente le informazioni provenienti dalle telefonate, dalle mails, dagli sms, dai social media
Oracle Se pensiamo ad ambiti specifici di analisi dei dati, come ad esempio l’ascolto e l’interpretazione delle conversazioni sui social, può essere senz’altro utile ricorrere ad applicazioni come quelle del portafoglio Oracle Social Cloud, che consentono di gestire a 360° tutte le aree del Social CRM. Per rendere però significativi i dati anche destrutturati che provengono da molteplici fonti e sistemi, può essere necessario ricorrere a tecnologie ad hoc: ad esempio, Oracle Endeca Information Discovery è una piattaforma che, integrando i dati provenienti da diversi sistemi, consente la loro esplorazione secondo modelli di analisi avanzata e li rende disponibili attraverso applicazioni configurabili e interattive. Infine, di fronte a esigenze d’analisi particolarmente significative, può essere risolutivo ricorrere a un sistema ingegnerizzato come Oracle Big Data Appliance, che unisce tutte le componenti hardware e software necessarie a rispondere ai più diversi requisiti di elaborazione dei Big Data, in modalità batch così come in tempo reale.
Sap Le soluzioni avanzate di predictive analytics permettono di ampliare le capacità analitiche e di passare da una visione retro-prospettica a una visione prospettica. L’analisi in tempo reale di grosse moli di dati è un’altra applicazione essenziale. La disponibilità di device mobili e di capacità computazionale abilita il consumatore a interagire in ogni momento attraverso canali multipli con i propri brand di riferimento. Allo stesso tempo il consumatore si aspetta di ricevere una risposta o di essere gestito istantaneamente quando lo richiede. Oggi è anche possibile combinare gli strumenti predittivi e capacità di analisi in tempo reale, ad esempio eseguire analisi su terabyte di dati e sfruttare la potenza dell’analisi predittiva in tempo reale grazie a SAP HANA, la piattaforma in-memory di SAP che analizza enormi moli di dati utilizzando tool di processing in-database; oppure sfruttare i dati non strutturati quali dati testuali, documenti e dati provenienti da Web e social network o contenuti multimediali e far leva sull’integrazione.
Sandsiv Se per applicazioni intendiamo strumenti di business abilitati dalla tecnologia, esse rientrano normalmente in tre categorie: data e text mining, classificazione e visualizzazione. Un’applicazione di data mining può essere utilizzata per analizzare Big Data ed estrarre indicatori chiave. In generale si tratta di dati testuali, anche se è possibile elaborare discorsi reali, convertendoli in testo. Un motore di classificazione può essere utilizzato per classificare i feedback aperti dei clienti in sottoinsiemi azionabili. Quasi sempre la classificazione è il risultato di un’analisi precedente effettuata con applicazioni di text mining. Quando si tratta di visualizzazione, le applicazioni che comunicano i risultati delle analisi sui Big Data vengono identificate come Customer Intelligence. La visualizzazione si concretizza attraverso strumenti di reportistica, che riportano dati storici, oppure attraverso dashboard aggiornate in tempo reale che rappresentano l’evoluzione dei diversi KPI.
Sdl Seppur i dati siano reperibili, la tecnologia non ha ancora raggiunto un livello tale da aiutare i meno esperti in ambito di data analysis nell’interpretare le informazioni derivate dai Big Data. La nostra previsione è che nel breve periodo ci sarà una innovazione del software di analisi predittiva che genererà raccomandazioni sulla base dei dati raccolti. In futuro, verrà compiuto un ulteriore passo in avanti e si farà maggiore affidamento su analisi prescrittive in grado di anticipare un scenario di best case e su un software intelligente in grado di definire la strategia di business più adeguata. Questa è infatti la direzione verso la quale ci stiamo dirigendo: software intelligenti capaci di fornire spunti predittivi e prescrittivi negli ambienti di lavoro di ogni settore. Il ruolo degli esseri umani resterà quello di monitorare, armonizzare la creatività e gli strumenti tecnologici e di conseguenza applicare le raccomandazioni delle analisi dei dati.
Software AG La piattaforma Intelligent Business Operations di Software AG riunisce un numero di componenti chiave in una sola piattaforma in-memory. Questi comprendono Terracotta Universal Messaging e Big Memory per la comunicazione, l’archivio e l’analisi di big data in-memory; Apama favorisce azioni intelligenti e analisi continuative, per identificare e gestire problemi e opportunità; Process Performance Management (PPM) garantisce l’analisi delle performance dei processi di business in un’ottica di continuo miglioramento; Presto per la visualizzazione e l’esplorazione di modelli di business. Unendo queste funzionalità, IBO abilita le aziende a muoversi più velocemente rispetto ai loro concorrenti, analizzando dati storici e attuali, visualizzando le informazioni derivanti dai risultati di business e fornendo processi dinamici per implementare rapidamente le relative decisioni e azioni di business.
Teradata Unified Data Architecture™ (UDA) è un insieme di piattaforme, applicazioni e strumenti che aiutano i clienti a definire e implementare un’architettura che fa un uso ottimale delle tecnologie disponibili per beneficiare di tutto il valore dei dati. Gli strumenti all’interno dell’UDA offrono alle aziende la possibilità di gestire tutti i dati in modo coerente utilizzando motori specifici in funzione dei carichi di lavoro. La UDA applicando la tecnologia appropriata per ogni specifica opportunità di analisi permette agli utenti aziendali di isolare segnali intelligenti nella moltitudine di informazioni, e trasformare opportunità altrimenti invisibili in decisioni e in conseguenti azioni. L’ecosistema applicativo può essere esteso, attraverso l’installazione di funzionalità in-database di strumenti di terze parti. Grazie a SQL-MapReduce, SQL-H, Connectors e Teradata Viewpoint, Teradata mantiene sincronizzati i componenti della Unified Data Architecture™ e al contempo fornisce la capacità di gestione, l’accesso e l’analisi di tutti i dati.
Visiant Helm, la soluzione Big Data di Visiant Technologies, è una suite modulare di prodotti che raccoglie in un datawarehouse unico tutte le informazioni residenti in sistemi indipendenti tra loro e le valorizza ai fini di una gestione dinamica e personalizzata della relazione. Punto di forza di Helm è la gestione real time dei Big Data; le informazioni digitali sono, per loro stessa natura, “liquide” e l’approccio analitico, tipico della Business Intelligence, che utilizza una fotografia statica dei dati, fa sì che gli stessi siano obsoleti al momento della loro fruizione. La customer base si muove dinamicamente nel corso della relazione e intercettare i bisogni del cliente in modo tempestivo e proattivo è un fattore vincente per guidarlo sul percorso più adeguato e valorizzare le risorse che l’azienda dedica a lui. Assunte le decisioni strategiche, Helm le declina sul singolo cliente, in ogni occasione di contatto, su tutti i canali, al fine di raggiungere gli obiettivi aziendali e di ottimizzare, nel contempo, la customer experience.
Xerox Data la molteplicità dei documenti da gestire e le fonti dalle quali essi provengono, fare un’analisi dei dati in essi contenuti è il problema primario per le aziende, la soluzione del quale è complessa e richiede l’uso di diverse tipologie di applicazioni quali Document and Content Management, Workflow Automation, Intelligent Document Capture,Team Collaboration, Secure File Sharing, Mobile Productivity e Security and Compliance. Per rispondere adeguatamente alla necessità delle aziende di gestire nel modo più efficace i flussi di documenti e di dati, Xerox ha realizzato nuovi strumenti in grado semplificare i processi di business in modo sicuro e sostenibile come Xerox® Content Management Services, un sistema di gestione dei contenuti e dei flussi di lavoro, con servizi di consulenza che consentono di automatizzare e semplificare i processi documentali all’interno dell’impresa. Esso offre la possibilità di catturare, archiviare, condividere e trasformare documenti cartacei ed elettronici provenienti da diverse fonti quali web, applicazioni desktop, tablet, smartphone e dispositivi multifunzione.
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