Retail e Big data: perché serve un hub dei dati aziendali

Grazie ad analisi pervasive in grado di automatizzare la personalizzazione, la previsione e il coinvolgimento cross platform, un hub di dati aziendali basato su Apache Hadoop può trasformare immediatamente il retail per cogliere le opportunità odierne e future.
È questo l’assunto da cui parte Romain Picard, Regional Director Cloudera, South Emea, per sintetizzare gli strumenti a disposizione del mercato retail per affrontare la sfida dei Big data.
Proprio i retailer hanno, infatti, a disposizione un maggior numero di dati transazionali di diverso genere che, laddove sincronizzati con i dati comportamentali online e offline, sono in grado di offrire l’opportunità di ricevere informazioni sempre più dettagliate sui propri clienti.
Colpito dall’aumento esponenziale di dati, il settore retail, fa però notare ancora Picard, si trova a dover fronteggiare oggi più che mai gli attacchi informatici più comuni, che vanno dai furti di dati alle minacce alla privacy dei clienti passando da attacchi DDoS.
Chiamati al contempo a realizzare sempre più vendite omnicanale offrendo ai clienti identità unificata, personalizzazione in tempo reale, esperienzein-storeconnesse, retailer e fornitori hanno tra i temi in primo piano la massimizzazione del ciclo di vita del cliente per una gestione predittiva dell’inventario utile a formulare la migliore offerta futura e a realizzare quell’affinità emotiva che si traduce in fedeltà al brand.
L’affermarsi dell’ecommerce ha, infatti, costretto anche i negozi con punti vendita fisici a sviluppare una strategia globale di vendita e marketing online, mentre il Web ha rimosso le barriere che in precedenza impedivano ai produttori di integrarsi con lo spazio retail.

Un’architettura moderna per lo store e i suoi dati

Da qui la necessità di un retail più intelligente, che passa da un’architettura di dati moderna in grado di consentire il passaggio a una strategia più competitiva e orientata al cliente. Ora, più che mai, è la convinzione del Regional Director Cloudera, Chief marketing officer, category manager, responsabili del merchandise e dell’It, devono collaborare per garantire che le capacità siano allineate con la visione di un retail connesso, visto e considerato che un approccio ai Big data in cui le linee di business operano in modo indipendente perpetua il problema dei numerosi e diversi silos di informazioni e rischia di far aumentare i costi fissi dell’azienda.

Verso un Enterprise Data Hub

In questo momento, commenta Picard, il settore retail sta investendo, spesso con un ritorno sugli investimenti inadeguato, per proporre ai consumatori un punto vendita digitalizzato e coinvolgente con un planogramma flessibile, ma anche per offrire sistemi di marketing intensificati, come sensori ad alta intensità di dati, servizi beacon e monitoraggio ambientale intelligente.
Con l’obiettivo di generare il massimo valore dall’enorme quantità di dati che i rivenditori hanno a disposizione, marketing, It e Operations hanno iniziato a consolidare questo flusso di informazioni in un Enterprise Data Hub costruito su Apache Hadoop. In effetti, molte delle dimostrazioni più avveniristiche dei partner di Cloudera, come Intel, Cisco, SAS, Oracle, Teradata e SAP, tra cui specchi interattivi, distributori di acqua predittivi, offerte di telefonia mobile in tempo reale, social shopping, design personalizzato di scarpe, sono oggi possibili proprio grazie all’utilizzo di Apache Hadoop.

Multi-tenancy controllata e protezione completa dei dati

Non a caso, è l’ulteriore puntualizzazione, un Enterprise Data Hub offre due vantaggi principali, la cui assenza ha storicamente messo in discussione l’innovazione basata sui dati nel settore retail, è cioé multi-tenancy controllata e protezione completa dei dati.
Al fine di personalizzare offerta e domanda in tempo reale, e garantire che l’inventario corretto sia nel negozio giusto, i venditori, gli acquirenti e i merchandiser devono poter disporre di una visione completa del cliente e della supply chain. Nel corso del tempo, la capacità di portare gli utenti laddove risiedono i dati permette di migliorare la qualità dei dati stessi riducendo i casi di duplicazione e modifica, che impediscono un’analisi coerente e rischiano di alterare i dati originali con il rischio di perdere irrimediabilmente le informazioni raccolte. Grazie a strumenti di gestione degli accessi quali Apache Sentry e Kerberos, gli analisti aziendali e i professionisti It condividono un hub di dati centralizzato in grado di fornire una visione approfondita del mercato, eseguendo analisi dettagliate e scalabili senza interruzioni e in modo assolutamente sicuro.
In secondo luogo, nessuna strategia per i dati può essere implementata senza misure esaustive per la privacy che impediscano furti di informazioni relative ai clienti, ad esempio il Payment Card Industry Data Security Standard fornisce uno standard di sicurezza delle transazioni delle carte di credito ed evita attacchi e frodi, mentre MasterCard ha di recente creato il primo ambiente Apache Hadoop completamente certificato PCI.
Con un protocollo di sicurezza e governance dei dati per un ambiente Big data multi-tenant, i retailer più brillanti possono, infine, concentrarsi sulla creazione di esperienze di acquisto differenziate che vadano oltre il canale di vendita e assicurare così al cliente un’esperienza ottimale e soddisfacente a fronte delle crescenti aspettative.

 

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