Analisi dei dati

Analisi dei dati: insieme di strumenti, tecnologie e processi impiegati per estrarre informazioni utili dai dati, che vengono poi utilizzate per orientare i processi decisionali.

Negli ultimi anni, i dati sono diventati essenziali per guidare le decisioni aziendali. Le organizzazioni utilizzano le informazioni raccolte per prendere decisioni basate su evidenze, ottimizzare le operazioni e anticipare le tendenze di mercato.

La crescente disponibilità di dati provenienti da diverse fonti ha aperto nuove opportunità di business per le imprese. Grazie all’analisi dei dati, le aziende sono in grado di identificare modelli, tendenze e relazioni nascoste tra le informazioni. Ciò consente loro di raggiungere nuovi segmenti di pubblico, ottimizzare i processi interni, migliorare il servizio clienti, anticipare le tendenze di mercato, ecc.

In questa voce, cercheremo di capire l’importanza della data analysis per le decisioni di management, partendo dal processo di analisi dei dati e dalle principali tipologie di analisi di cui le aziende oggi possono disporre per trasformare i dati in informazioni utili e quest’ultime in decisioni di business.

Cos’è la data analysis?

L’analisi dei dati è il processo di raccolta, pulizia, ordinamento ed elaborazione di dati grezzi per estrarre informazioni rilevanti e azionabili che aiutino le aziende a prendere decisioni informate basate su evidenze concrete e non su sensazioni o osservazioni generiche.

Di conseguenza, la data analysis permette di ridurre i rischi intrinseci nel processo decisionale, fornendo utili approfondimenti e statistiche sul fenomeno indagato; i risultati dell’analisi sono spesso presentati in grafici, tabelle e infografiche che aiutano gli analisti nella comprensione delle dinamiche di mercato e nella produzione di una valutazione finale accurata.

L’analisi dei dati è importante perché aiuta a scoprire pattern e correlazioni complesse all’interno di grandi data set, che consentono alle aziende di personalizzare le proprie offerte e migliorare la customer experience.

Come funziona l’analisi dei dati?

Man mano che i dati disponibili aumentano (e crescono di complessità), aumenta anche la necessità per le aziende di affrontare un processo sempre più efficiente per sfruttare il valore e il potenziale dei propri dati e supportare il raggiungimento dei risultati desiderati.

Il processo di data analysis passa attraverso cinque fasi che permettono di analizzare anche grandi set di dati per identificare modelli, tendenze e relazioni. Esse sono: raccolta di dati, storage dei dati, elaborazione di dati, pulizia di dati e analisi dei dati. Vediamoli più nel dettaglio.

– Raccolta di dati: per prima cosa si selezionano e raccolgono set di dati grezzi per rispondere al problema che l’azienda cerca di risolvere. Le fonti dei dati aziendali possono essere interne, ad esempio quando i dati vengono estratti dal software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), oppure esterne, nel caso di pubblicazioni e statistiche prodotte da soggetti esterni all’azienda.

– Storage dei dati: i dati generati, poiché provenienti da fonti eterogenee, vengono trasformati in un formato standard e caricati in archivi o data warehouse accessibili mediante strumenti di business intelligence. Il data warehouse (DW) è un sistema di storage utilizzato per l’analisi e il reporting che raccoglie dati non elaborati provenienti da più origini eterogenee e dati in formati diversi (strutturati, semistrutturati o non strutturati).

– Elaborazione di dati: una volta raccolti, i dati devono essere organizzati per poter trarre informazioni pertinenti e sintetiche sul fenomeno indagato. Le tecniche di elaborazione dei dati sono molteplici e la loro applicazione dipende dalle risorse di calcolo disponibili, oltre che dalle specifiche esigenze aziendali.

– Pulizia di dati: i dati grezzi vengono preparati per l’analisi mediante la standardizzazione della struttura e del formato dei dati, l’eliminazione dei dati duplicati o anomali e la conciliazione delle incongruenze.

– Analisi dei dati: i dati disponibili al termine del processo descritto vengono convertiti in informazioni utilizzabili ai fini del processo decisionale. Si ricorre spesso al data mining per scoprire pattern all’interno dei database e per fare previsioni e approfondimenti a supporto delle decisioni aziendali. Esistono diverse tipologie di analisi dei dati come vedremo nella prossima sezione.

Quali sono i tipi di analisi dei dati?

Ogni tipo di analisi ha il proprio scopo e utilità nel contesto dell’elaborazione dei dati e nel supporto alle decisioni aziendali. Qui di seguito sono indicate le quattro principali tipologie di analisi dei dati:

1. Analisi Descrittiva

L’analisi descrittiva si concentra sulla descrizione e sulla comprensione dei dati esistenti e risponde alla domanda “cosa è successo?”: fornisce, cioè, una panoramica delle dinamiche e dei trend riscontrati nei dati, ma non offre previsioni o soluzioni ai problemi. Questa tipologia di analisi implica l’impiego di strumenti statistici per individuare rapidamente modelli, tendenze e insight significativi all’interno dei dati. Il suo scopo è determinare pattern (correlazioni o tendenze) che definiscono le relazioni che si celano dietro i dati raccolti, così da mettere gli analisti nella condizione di poter riassumere e presentare i dati in modo chiaro e conciso.

2. Analisi Diagnostica

L’analisi diagnostica si concentra sull’indagine delle cause dei fenomeni osservati e risponde alla domanda “perché è successo?”. Questa tipologia di analisi si basa sull’identificazione di relazioni di causa ed effetto tra le variabili e sull’individuazione di pattern o anomalie nei dati. L’analisi diagnostica utilizza spesso tecniche statistiche, come la regressione, l’analisi fattoriale o l’analisi delle serie storiche, per comprendere le relazioni tra le variabili e determinare le cause alla radice di un problema o di un risultato specifico.

3. Analisi Predittiva

L’analisi predittiva si concentra sulla previsione di eventi futuri o comportamenti futuri del mercato e risponde alla domanda “Cosa è più probabile che accada?”. Essa si avvale di algoritmi e tecniche di machine learning per individuare la probabilità di risultati futuri sulla base dei dati storici raccolti. Utilizzando algoritmi e modelli statistici, l’analisi predittiva cerca di individuare pattern e relazioni nei dati che possono essere utilizzati per fare previsioni. Questo tipo di analisi può essere utile per individuare opportunità di mercato, prevedere la domanda dei clienti, prevenire frodi e, più in generale, per prendere decisioni informate per il futuro.

4. Analisi Prescrittiva

L’obiettivo dell’analisi prescrittiva è andare oltre la valutazione di quello che accadrà in futuro, fornendo suggerimenti e raccomandazioni su azioni specifiche da intraprendere per raggiungere determinati obiettivi. Questo tipo di analisi risponde alla domanda “cosa dovremmo fare a riguardo?”. Utilizzando algoritmi avanzati, modelli ottimizzati e simulazioni, l’analisi prescrittiva consente di valutare diverse opzioni e di prendere decisioni basate su valutazioni quantitative. Tale analisi è utile quando si tratta di ottimizzare processi, allocare risorse, decisioni complesse nell’ambito della pianificazione strategica, ecc. L’analisi prescrittiva richiede un’elaborazione dettagliata dei dati, algoritmi di intelligenza artificiale e una comprensione approfondita del contesto aziendale.

I principali benefici della data analysis

Da quanto detto fin qui, si può dedurre che sono numerosi i benefici che la data analysis offre.

Innanzitutto, consente di prendere decisioni più informate e strutturate, basate su evidenze quantitative e non su semplici supposizioni. Analizzando i dati, le aziende possono identificare modelli, tendenze e relazioni che altrimenti potrebbero rimanere nascosti, consentendo loro di ottimizzare i processi interni, migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi.

Inoltre, l’analisi dei dati consente alle aziende di comprendere meglio le esigenze dei propri clienti e di offrire esperienze personalizzate che si traducono in una maggiore soddisfazione e fidelizzazione della clientela.

Un altro vantaggio dell’analisi dei dati risiede nella capacità di individuare potenziali opportunità di mercato. Attraverso l’analisi dei dati di mercato, infatti, le aziende possono identificare nuovi segmenti di clientela, rilevare tendenze emergenti e anticipare le esigenze dei consumatori. Questo consente loro di rimanere competitivi e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.

In conclusione

L’analisi dei dati gioca un ruolo fondamentale nei processi decisionale aziendali, tale da poter determinare il successo o l’insuccesso delle imprese sul mercato. Attraverso l’interpretazione e l’utilizzo intelligente dei dati, le imprese possono prendere decisioni informate, identificare opportunità di crescita e ottenere vantaggi competitivi.

Nel contesto di un mondo sempre più digitale e con l’avvento di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e il machine learning, l’importanza dei dati è destinata a crescere ulteriormente. Ecco perché, per restare competitive, le imprese dovranno investire sempre di più in competenze e tecnologie per sfruttare appieno il potenziale dei dati e per prendere decisioni più informate e accurate che possono contribuire a migliorare le proprie performance.