Ad oggi sono 6 le caratteristiche principali a cui prestare attenzione. Vediamole una per una, partendo dal \u2018Volume\u2019<\/strong>: grandi quantit\u00e0 di informazioni richiedono strumenti in grado di contenerli. Per \u2018Variet\u00e0\u2019 <\/strong>si intende la eterogeneit\u00e0 dei dati in termini sia di contenuto che di formato, apparentemente senza correlazioni, ma che possono in realt\u00e0 essere interpolati nella maniera giusta. Il segreto \u00e8 saper vedere \u2018oltre\u2019 il singolo dato. La \u2018Velocit\u00e0\u2019 <\/strong>nell\u2019estrarre il valore \u00e8 fondamentale poich\u00e9 questo cambia costantemente nel tempo a ritmi molto rapidi. La \u2018Variabilit\u00e0\u2019<\/strong> \u00e8 legata alla possibile inconsistenza dei dati, mentre la \u2018Complessit\u00e0\u2019 <\/strong>\u00e8 legata alla quantit\u00e0 di dati da elaborare e ai tempi di processing; infine la \u2018Veridicit\u00e0\u2019 <\/strong>\u00e8 legata alla valutazione sull\u2019affidabilit\u00e0 delle fonti dati. <\/p>\n\n\n\n In particolare, applicare in azienda una Data Strategy <\/strong>\u00e8 fondamentale, cos\u00ec come lo \u00e8 investire in sistemi di acquisizione dei dati e in elaborazione e trasformazione. Tra questi, soprattutto per le aziende che producono componenti, la possibilit\u00e0 di sfruttare i dati derivanti dalla distribuzione dei propri modelli in formato CAD<\/strong> \u00e8 una grande risorsa a supporto della propria strategia marketing e commerciale. Ma quanto vale esattamente questo mercato? Ad oggi dati di terze parti non ce ne sono; possiamo per\u00f2 dedurre che sommando i file distribuiti dai principali player europei di mercato, parliamo di otre 900 milioni di file distribuiti e da oltre 30 milioni di utenti che utilizzano le piattaforme. Questo permette alle aziende di acquisire una grandissima quantit\u00e0 di informazioni<\/strong>, di accompagnare i progettisti nella scelta dei loro componenti.<\/p>\n\n\n\n I principi di analisi dati che le aziende possono applicare sono diversi. Applicando la Descriptive Analytics<\/strong> \u00e8 possibile utilizzare i dati per guardare al passato e analizzare come si \u00e8 agito. La Predictive Analytics<\/strong> consente di utilizzare i dati per definire futuri scenari o comportamenti. Infine con la Prescriptive Analytics<\/strong> i dati vengono utilizzati per definire strategie di comportamento mirate. Valutare le performance di una campagna di marketing, analizzare i dati di download di un nuovo prodotto magari in differenti mercati aiuta a pianificare i potenziali ordini futuri, integrare dati di download e dati di vendita permette di profilare al meglio il cliente conoscendo gi\u00e0 le soluzioni a cui \u00e8 interessato.<\/p>\n\n\nApplicare una data strategy \u00e8 fondamentale per ogni azienda<\/h3>\n\n\n\n
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Cogliere i segnali in anticipo \u00e8 la chiave per la competitivit\u00e0<\/h3>\n\n\n\n