Cos'è la business analytics?

Il volume crescente di dati creati in tutto il mondo è sbalorditivo: attualmente si tratta di 120 zettabyte e si prevede di raggiungere i 181 zettabyte entro la fine del 2025. Le aziende stanno capendo che la capacità di trasformare i dati in informazioni fruibili non è più un lusso: è un'operazione indispensabile per rimanere competitive. La business analytics (l'analisi dei dati aziendali) aiuta a scoprire le informazioni nascoste in tutti questi dati, per comprendere meglio le operazioni, i clienti e i mercati.

Anche se la business analytics viene spesso confusa con la business intelligence (BI), non è la stessa cosa. In articolo post vedremo le differenze tra la business analytics e la business intelligence, parleremo del funzionamento della business analytics, vedremo quali sono gli strumenti di analisi aziendale e scopriremo il potere della business analytics in azione.

Sommario

Cos'è la business analytics?

La business analytics in realtà è un sottoinsieme di un gruppo di discipline di gestione dei dati chiamate business intelligence: un'infrastruttura che agevola l'acquisizione, l'archiviazione e l'analisi dei dati ricavati dalle operazioni aziendali. Una piattaforma di business intelligence fornisce metriche aziendali complete quasi in tempo reale, per elaborare benchmark dei risultati, individuare le tendenze del mercato, ottimizzare la conformità e migliorare quasi ogni aspetto dell'attività aziendale.

La business analytics contribuisce a tutto questo trasformando i dati non elaborati in informazioni utili per misurare i risultati, individuare le tendenze, prevedere i risultati e altro. I metodi comunemente utilizzati nella business analytics comprendono:

Prima di approfondire è utile comprendere l'estensione dell'analisi in ambito aziendale:

  • L'analisi descrittiva risponde alla domanda "Cosa è successo?" Si usa per comprendere i risultati complessivi a livello aggregato, basandosi su dati storici combinati o raggruppati da diverse origini
  • Anche l'analisi diagnostica utilizza dati storici, ma considera il motivo per il quale si è verificato un evento o si è manifestata un'anomalia all'interno dei dati
  • L'analisi predittiva determina ciò che è probabile che accada. Si basa anch'essa su dati storici, ma si avvale dell'apprendimento automatico per comprendere modelli e tendenze
  • L'analisi prescrittiva combina i primi tre tipi di analisi per fornire indicazioni su un'azione specifica da svolgere, ad esempio l'acquisto anticipato di più componenti per la manutenzione preventiva

Business analytics e business intelligence a confronto

Business intelligence

Anche se appartengono alla stessa disciplina di gestione dei dati, la business intelligence e la business analytics rispondono a domande diverse. La BI dà la priorità all'analisi descrittiva, rispondendo alle domande "cosa" e "come", consentendo di continuare a fare ciò che offre buoni risultati e di cambiare ciò che non funziona.

Business analytics

La business analytics invece si concentra soprattutto sull'analisi predittiva, utilizzando il data mining, la modellazione e l'apprendimento automatico per determinare la probabilità di eventi futuri. La BA risponde alla domanda "perché", consentendo di fare previsioni consapevoli di ciò che accadrà. Consente di anticipare gli sviluppi e di intervenire con le modifiche necessarie per i risultati ottimali.

Questi processi interagiscono per produrre risultati che consentono alle aziende di crescere. La business analytics è un processo iterativo che viene migliorato da revisioni e test ripetuti al fine di ottenere risultati migliori e più mirati. 

Business analytics e analisi dei dati a confronto

Questa distinzione è più sottile: questi termini sono spesso usati come se fossero intercambiabili perché entrambi fanno parte della business intelligence.

Analisi dei dati

Analisi dei dati è un termine generico che si riferisce all'individuazione di informazioni nei dati; può indicare qualsiasi forma di analisi (con fogli di calcolo, database o applicazioni) con l'obiettivo di scoprire tendenze, individuare anomalie o misurare risultati. Gli analisti con competenze matematiche o informatiche possono fare di tutto, dalla gestione di un database di abbonati fino al calcolo dei rendimenti di un potenziale investimento.

Business analytics

La business analytics si concentra sul funzionamento generale e sulle operazioni quotidiane dell'azienda. I business analyst si occupano meno degli aspetti tecnici dell'analisi e più delle applicazioni pratiche delle informazioni ricavate dai dati. Le loro responsabilità possono includere la creazione di un flusso di lavoro semplificato o la selezione dei migliori fornitori.

Come funziona la business analytics?

Per ottenere informazioni che aiutino le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati, la business analytics comporta l'acquisizione, l'elaborazione e l'analisi di grandi quantità di dati. I risultati possono aiutare le aziende a migliorare i processi aziendali, individuare le opportunità e affrontare le sfide. Il processo prevede diversi passaggi, che in genere si sviluppano in questo modo:

  1. Definire gli obiettivi: Innanzitutto bisogna chiarire cosa si vuole realizzare o decidere a quali domande rispondere. Gli obiettivi potrebbero essere il miglioramento dell'efficienza, l'aumento delle vendite, la riduzione dei costi, la comprensione del comportamento dei clienti e così via... Varieranno da un'azienda all'altra
  2. Acquisire i dati: Dopo aver definito gli obiettivi è il momento di acquisire i dati: fogli di calcolo, interazioni con i clienti, traffico del sito web, social media e altro. La qualità dei dati è fondamentale: devono essere accurati, pertinenti e abbastanza completi da consentire di raggiungere gli obiettivi
  3. Pulire e preparare i dati: I dati non elaborati possono essere disordinati e contenere errori, incongruenze e/o valori mancanti. Ecco perché prima di iniziare l'analisi è necessario pulirli e prepararli. In queste fasi si eliminano i duplicati, si correggono gli errori, si introducono i valori mancanti e si formattano i dati per l'analisi
  4. Analizzare i dati: Una volta puliti e preparati i dati si applicano varie tecniche di analisi per scoprire modelli, tendenze, correlazioni e altre informazioni. Questa fase può prevedere analisi descrittive per riassumere e descrivere i dati, analisi diagnostiche per capire perché si sono verificati determinati eventi, analisi predittive per prevedere tendenze o risultati futuri e analisi prescrittive per suggerire azioni basate sull'analisi
  5. Visualizzare i dati: Attraverso grafici, dashboard e altre rappresentazioni grafiche, la visualizzazione dei dati aiuta a comunicare le informazioni in modo più efficace e facilita la comprensione dei risultati da parte dei destinatari
  6. Interpretare i risultati per il processo decisionale: Una volta completata l'analisi è necessario comprendere i risultati nel contesto degli obiettivi aziendali specifici. Occorre quindi valutare le implicazioni delle informazioni e prendere decisioni consapevoli basate sull'analisi. Può trattarsi di modifiche alle strategie aziendali, ai processi, ai prodotti, alle campagne di marketing e così via
  7. Implementare e monitorare: Dopo aver preso le decisioni in base all'analisi è necessario implementarle e monitorare i risultati. Potrebbe essere utile monitorare degli indicatori di prestazioni chiave (KPI) per misurare l'impatto delle decisioni e apportare le modifiche necessarie

Dobbiamo tenere presente che la business analytics non è un'operazione "una tantum". Si tratta invece di un processo continuo di acquisizione, analisi e interpretazione dei dati per orientare un processo decisionale consapevole e migliorare i risultati aziendali. La business analytics richiede una combinazione di competenze tecniche, conoscenza dell'argomento e pensiero critico.

Quali strumenti sono necessari per la business analytics?

Per completare il processo qui descritto, la business analytics utilizza un gran numero di strumenti e tecnologie per l'acquisizione, l'elaborazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati. Comprendono:

  • Strumenti per l'acquisizione dei dati: raccolgono i dati da origini come database, fogli di calcolo, siti web, piattaforme di social media, sensori e altro. Alcuni esempi:
    — SQL (linguaggio di query strutturato) per interrogare i database
    — Strumenti ETL (estrazione, trasformazione, caricamento) come Talend, Informatica o Apache NiFi per l'integrazione e la trasformazione dei dati
    — Strumenti di web-scraping come BeautifulSoup o Scrapy per estrarre i dati dai siti web
    — API (interfacce di programmazione delle applicazioni) per accedere ai dati da servizi e piattaforme online
  • Strumenti di archiviazione e gestione dei dati: consentono di archiviare, organizzare e gestire grandi volumi di dati. Alcuni esempi:
    — Database relazionali come MySQL, PostgreSQL o Microsoft SQL Server
    — Database NoSQL come MongoDB, Cassandra o Redis per la gestione di dati non strutturati o semi-strutturati
    — Data warehouse come Snowflake, Amazon Redshift o Google BigQuery per l'archiviazione e l'analisi di grandi set di dati
  • Strumenti per l'analisi dei dati: si usano per eseguire vari tipi di analisi dei dati, tra cui l'analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva. Alcuni esempi:
    — Software statistico come R o Python con librerie come NumPy, Pandas e SciPy per l'analisi e la modellazione statistica
    — Strumenti di data mining come IBM SPSS Modeler, RapidMiner o Weka per scoprire modelli e relazioni nei dati
    — Framework di apprendimento automatico come TensorFlow, Py Torch o scikit-learn per costruire e distribuire modelli predittivi
    — Piattaforme di business intelligence come Tableau, Power BI o QlikView per creare dashboard e report interattivi
  • Strumenti per la visualizzazione dei dati: si usano per creare rappresentazioni dei dati destinate ad agevolare la comprensione e il processo decisionale. Alcuni esempi:
    — Tableau per la creazione di dashboard e visualizzazioni interattive
    — Power BI per la creazione di report e dashboard con analisi self-service
    — Librerie ggplot2 e matplotlib in R e Python per la creazione di visualizzazioni statiche personalizzate
    — D3.js per la creazione di visualizzazioni di dati personalizzate e interattive sul web
  • Strumenti per la collaborazione e la comunicazione: si usano per facilitare la collaborazione tra i membri dei team e comunicare con efficacia le informazioni. Comprendono:
    — Piattaforme di collaborazione come Slack, Microsoft Teams o Trello per la comunicazione nei team e la gestione dei progetti
    — Software di presentazione come Google Presentazioni o Microsoft Powerpoint per la creazione e la condivisione di presentazioni
    — Strumenti per la condivisione dei documenti e la collaborazione come Google Drive o Microsoft Sharepoint

Questi sono solo alcuni degli strumenti comunemente utilizzati nella business analytics. Gli strumenti specifici variano in base alle esigenze dell'organizzazione, al budget, alle competenze tecniche e agli obiettivi dell'analisi dei dati.

Quali sono le caratteristiche della business analytics in azione?

Diamo un'occhiata a come le potenti funzionalità di analisi aziendale possono aiutarti a ottenere informazioni preziose e prendere decisioni basate sui dati per migliorare le tue strategie.

Integrazione e visualizzazione dei dati

La business analytics consente di collegare e integrare dati provenienti da varie origini, tra cui sistemi ERP, database del magazzino, piattaforme logistiche e database dei fornitori. Utilizzando un'interfaccia intuitiva, il team della supply chain può creare delle dashboard interattive che offrono una vista completa delle metriche fondamentali della supply chain, come i livelli del magazzino, l'evasione degli ordini e le prestazioni dei fornitori.

Le affidabili funzionalità di visualizzazione consentono al tuo team di trasformare i complessi dati della supply chain in  grafici, diagrammi e mappe visivamente accattivanti, facilitando l'individuazione di colli di bottiglia, inefficienze e aree di miglioramento.

Analisi della domanda e del magazzino

Grazie alle  avanzate funzionalità della business analytics il tuo team può prevedere la domanda in base ai dati storici, alle tendenze del mercato e ad altri fattori rilevanti, per ottimizzare il magazzino e ridurre le scorte. Visualizzando i dati del magazzino e analizzando i modelli della domanda puoi individuare i livelli ottimali del magazzino, ridurre le scorte in eccesso e migliorare il flusso di cassa.

Puoi anche monitorare e analizzare le metriche delle prestazioni dei fornitori, come la puntualità delle consegne, la qualità e i costi, migliorando la gestione dei fornitori e il processo decisionale.

Le funzionalità di visualizzazione dei dati consentono di individuare potenziali problemi relativi alla supply chain, come interruzioni, ritardi o problemi riguardanti la qualità e di sviluppare strategie di mitigazione proattive. Il team della supply chain può eseguire analisi della situazione per comprendere il potenziale impatto causato da variazioni della domanda, della disponibilità dei fornitori o delle condizioni di mercato, contribuendo a migliorare la  gestione del rischio e la pianificazione di emergenza.

L'integrazione con le origini dati in tempo reale consente di monitorare le prestazioni della supply chain in tempo reale, per reagire rapidamente in caso di potenziali problemi e per migliorare il processo decisionale.

Collaborazione e reporting

Grazie alle funzionalità collaborative il team della supply chain può condividere informazioni, collaborare alle strategie della supply chain e allineare le proprie attività per raggiungere obiettivi comuni. Le funzionalità di reporting automatizzato semplificano l'elaborazione dei report della supply chain, facendo risparmiare tempo e lavoro.

L'utilizzo di un'app per dispositivi mobili consente al team della supply chain di accedere ai dati e alle relative dashboard in tempo reale, per prendere decisioni consapevoli sempre e ovunque.

Primi passi con la business analytics

Se hai a disposizione i dati (e tutte le organizzazioni ce li hanno), la business analytics può fornirti informazioni sulle tendenze del mercato, sulle strategie della concorrenza e sui risultati aziendali per favorire un processo decisionale informato. Può aiutarti a comprendere le esigenze, le preferenze e il comportamento dei clienti, per sviluppare prodotti che soddisfino le loro aspettative. L'efficienza operativa migliorata grazie alla business analytics può aumentare il ROI.

I tuoi dati sono una miniera di informazioni in attesa di essere decifrate. Approfondisci i modi in cui la business analytics può aiutarti a ottenere informazioni al ritmo della tua attività.