Small data e applicazione nella logistica
Negli ultimi anni c’è stata una grande enfasi sui big data. Tuttavia, mentre essi hanno il loro posto nell’analisi e nella pianificazione strategica, non dobbiamo dimenticare l’importanza degli small data e come possano essere applicati nel settore della logistica.
Il concetto di small data si riferisce a un insieme di dati più ridotto e focalizzato, che può essere più facilmente analizzato e interpretato per ottenere informazioni specifiche. Mentre i big data si concentrano su enormi quantità di dati provenienti da varie fonti, gli small data si concentrano sugli indicatori chiave di prestazione (KPI) che possono influire direttamente sulla logistica.
Nel settore della logistica, la gestione efficiente dei dati è fondamentale per garantire la consegna rapida e precisa delle merci. Gli small data possono essere utilizzati per monitorare i tempi di consegna, identificare tendenze stagionali o anomalie nel flusso delle merci e migliorare la pianificazione delle rotte. Ad esempio, analizzando i dati storici di consegna, un’azienda logistica potrebbe identificare le aree o i periodi in cui si verificano ritardi frequenti. Questo consentirebbe loro di apportare modifiche alle rotte o alle tempistiche di consegna al fine di ottimizzare le operazioni e ridurre i ritardi.
Inoltre, essi possono essere utilizzati per identificare inefficienze nel processo di approvvigionamento. Analizzando i dati relativi alla domanda dei clienti e ai tempi di approvvigionamento dei fornitori, le aziende ottimizzano il loro inventario e riducono il rischio di esaurimento delle scorte o di sovrapproduzione.
Cosa sono gli small data e differenze con i big data
Il termine small data si riferisce a set di dati di dimensioni ridotte, contenenti un numero limitato di osservazioni o variabili. Mentre i big data richiedono spesso l’utilizzo di algoritmi complessi e infrastrutture potenti per essere elaborati.
Una delle principali caratteristiche degli small data è la loro accessibilità. Spesso, le aziende hanno già a disposizione questi dati all’interno dei loro sistemi, come ad esempio le transazioni dei clienti o i feedback degli utenti. Sfruttare queste informazioni può fornire un valore aggiunto significativo senza la necessità di investimenti costosi in hardware o software.
La principale differenza tra small data e big data è quindi la dimensione dei set di dati coinvolti. Mentre gli small data puntano a fornire risposte precise e specifiche, i big data mirano a scoprire correlazioni complesse che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Inoltre, gli small data sono generalmente più facili da interpretare rispetto ai big data. Poiché il numero di variabili è limitato, è possibile individuare più facilmente relazioni o pattern all’interno dei dati.
Esempi applicativi per le imprese
Questo insieme di dati può includere voci provenienti da fonti come sondaggi, feedback dei clienti o registrazioni delle vendite.
Un negozio al dettaglio potrebbe utilizzare i dati delle transazioni per identificare quali prodotti sono più popolari e adattare la propria offerta di conseguenza. Allo stesso modo, un ristorante potrebbe analizzare i feedback dei clienti per migliorare il servizio e soddisfarne meglio le aspettative.
Un altro esempio di applicazione potrebbe essere l’analisi dei dati dei social media. Le imprese possono monitorare i commenti e le conversazioni online per avere un’idea di come i loro prodotti o servizi sono percepiti dal pubblico. Queste informazioni preziose possono aiutare le aziende a prendere decisioni più informate sulla loro strategia di marketing e di prodotto.
Vantaggi dell'analizzare small data
- Lavorare con gli small data consente di ottenere risultati rapidamente. Poiché il volume di dati da analizzare è inferiore, le aziende possono elaborarli più velocemente e prendere decisioni in tempo reale.
- Gli small data forniscono informazioni più dettagliate e mirate mentre i big data offrono una visione generale dei modelli e delle tendenze.
- Lavorare con gli small data richiede meno risorse tecniche e finanziarie rispetto all’analisi dei big data. Le aziende non devono investire in costose infrastrutture o software specializzati per gestire grandi quantità di dati.
- Sono meno soggetti a problemi di privacy e sicurezza rispetto ai big data. Poiché contengono meno informazioni sensibili, le aziende possono gestirli con minori preoccupazioni per la protezione dei dati dei clienti.
In conclusione, gli small data offrono numerosi vantaggi alle aziende, consentendo di ottenere risultati rapidamente, analizzare informazioni dettagliate, risparmiare risorse e mitigare i rischi legati alla privacy e alla sicurezza. Nonostante la loro dimensione ridotta, gli small data rappresentano una preziosa risorsa per le aziende che cercano di trarre vantaggio dalle informazioni disponibili.
