Open Data: tutti i dati che non stai usando

Nell’era degli open data, per creare valore con i dati non è sempre necessario lottare con il proprio dipartimento IT o ricorrere alle tradizionali survey di mercato.

C’è una terza via: ricorrere alle base dati pubbliche.

A caldo, usare basi dati “tradizionali” come Istat, Banca d’Italia, Protezione Civile, Agenzia delle Entrate (solo per citarne alcune) può sembrare qualcosa di già visto e a scarso valore aggiunto.

Il punto cruciale è accorpare queste informazioni in modo coerente: se messe a sistema, sono in grado di generare incredibili quantità di informazioni specifiche per le istituzioni finanziarie, preziosissime per lo sviluppo del business.

Un patrimonio informativo a portata di mano, o quasi 

Attenzione: dire che esistono dati disponibili è una cosa, produrre informazioni rilevanti e non triviali è un’altra.

Innanzitutto ci si può perdere tra questi dati e metadati nel tentativo di comprenderne significato e possibili utilizzi. E poi c’è il problema, più volte affrontato su questo blog, della grande eterogeneità di questi dati, da tutti i punti di vista: contenuto, granularità, frequenza e date di aggiornamento, formati, ecc. Superfluo dire che non esistono chiavi univoche con cui “fare una join”, sicché per raccordare questi dati occorre usare tecniche di Data Science.

In Virtual B da anni lavoriamo con questi dati, raccogliendo, ripulendo, razionalizzando, aggregandoli in modo coerente con il business dei servizi finanziari. Abbiamo estratto informazioni, le abbiamo vestite di semantica, semantica di business. Ma, soprattutto, abbiamo creato un servizio di Data Enrichment fruibile con un click, come Data as a Service (DaaS).

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Data Enrichment: il meglio degli Open Data in pochi click

In Virtual B, abbiamo condensato tutte queste informazioni in un servizio di Data Enrichment, che crea valore in molteplici situazioni, ad esempio:

  • risvegliare “clienti dormienti” dei quali si sa pochissimo con campagne di marketing mirate;
  • attività di lead generation;
  • stimare la penetrazione attesa di prodotti o servizi finanziari, ad esempio uno specifico servizio di consulenza (gestione patrimoniale, risparmio gestito);
  • stimare il life-time value dei clienti.

Il primo passo di molti

Ribadiamo un concetto importante: il Data Enrichment è solo il primo passo.

Una Data Strategy che valorizzi il patrimonio informativo aziendale è decisamente più ampia, e può essere portata avanti in modo progressivo. Infatti, i risultati del Data Enrichment vanno integrati progressivamente con altri dati di prima mano, a volte già presenti, ma spesso generati proprio grazie alle azioni commerciali conseguenti al Data Enrichment: magari si effettua una proposta, la cui accettazione da parte del cliente comporta che questi acquisti un prodotto d’investimento, compili un questionario di adeguatezza, e via dicendo. Queste azioni producono dati, e questi dati vengono integrati nel processo.

Quindi è ragionevole pensare di aggregare via via dati provenienti per esempio da:

  • CRM;
  • dati transazionali, ad esempio legati alle attività sul conto corrente bancario;
  • portafogli d’investimento;
  • informazioni dai questionari regolamentari;
  • dati di relazione.

Questi dati si possono aggregare a quelli iniziali provenienti dal Data Enrichment in modo logico e sistematico, grazie all’applicazione del Bayesian Machine Learning, che permette – di stratificare le informazioni nel tempo, come nell’apprendimento umano.

Pertanto il Data Enrichment consente di avviare processi di iper-personalizzazione in modo “leggero” dal punto di vista tecnologico, visto che non richiede alcuna integrazione IT, ma pensando alla crescita.      

                

La soluzione di Virtual B

Virtual B lavora da anni nel settore finanziario, a stretto contatto con i dati e la loro analisi. Dalla nostra esperienza sono nate numerose soluzioni in grado di generare valore e di risolvere problemi per gli intermediari finanziari e assicurativi.

Se il tema ti incuriosisce, contattaci al link sottostante e scopri come applicare le logiche del Data Enrichment ai tuoi processi aziendali.

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