Iniziamo dalle basi. L'analisi dei dati è il processo di acquisizione, analisi e interpretazione di grandi set di dati per individuare modelli, tendenze e correlazioni. È come il lavoro di un investigatore, ma anziché individuare l'autore di un delitto si indagano i misteri aziendali, come i tassi di abbandono dei clienti, i risultati delle campagne di marketing e persino i colli di bottiglia nei processi di produzione.
Il volume di dati complessivo è più grande che mai, ma trasformarlo in informazioni fruibili è più facile a dirsi che a farsi. Un sondaggio globale ha rilevato che quasi la metà (41%) dei dirigenti aziendali non comprende i propri dati perché sono troppo complessi o difficilmente accessibili. Eppure, per rimanere al passo con la rapida crescita attuale è necessario analizzare più dati e per farlo sono necessarie soluzioni migliori.
Sommario
Quali vantaggi offre l'analisi dei dati?
Via via che esploriamo l'analisi dei dati, è sempre più evidente che la sua importanza va oltre i numeri e le statistiche. Il vero valore dell'analisi dei dati risiede nella capacità di scoprire informazioni preziose che le organizzazioni possono utilizzare per raggiungere i propri obiettivi.
Vediamo alcuni dei vantaggi che l'analisi dei dati ci offre.
Un processo decisionale migliore
Prendere decisioni basate su dati e fatti reali: è questa l'essenza del processo decisionale basato sui dati (DDDM, Data-Driven Decision-Making). Si tratta di prendere decisioni intelligenti in linea con gli obiettivi, assegnando a ogni persona del team il potere di prendere decisioni migliori ogni giorno. Per raggiungere questo obiettivo è necessario potenziare le competenze nel campo dei dati, nell'agilità dell'analisi, oltre a promuovere una community incentrata sui dati. Trasformare un'organizzazione in un'organizzazione basata sui dati può essere difficile, ma la fusione dei dati e dell'analisi nei processi decisionali può avere un impatto estremamente positivo.
Migliora l'efficienza operativa
L'analisi dei dati rivela i colli di bottiglia e le aree inefficienti delle operazioni. Permette quindi di aumentare l'efficienza e semplificare i flussi di lavoro, riducendo al contempo i costi operativi e limitando al minimo lo spreco di risorse. È la ricetta ottimale per migliorare le operazioni complessive senza compromettere la qualità.
Migliora le previsioni e la pianificazione
L'analisi dei dati fornisce informazioni predittive che consentono di approfondire le tendenze storiche e i modelli. Con queste informazioni si possono anticipare i cambiamenti del mercato e le opportunità emergenti. Possono anche aiutare a pianificare le vendite e a prevedere le richieste dei clienti. Questa capacità di anticipare il futuro orienta le decisioni e aiuta a evitare potenziali problemi.
Promuove l'innovazione
L'analisi dei dati ha un ruolo fondamentale nel promuovere l'innovazione. I dati, in particolare, forniscono le basi per rivoluzionarie innovazioni come l'AI e influiscono sugli output dell'AI. A livello generale l'analisi dei dati aiuta a individuare le lacune nel mercato, a determinare le esigenze dei clienti e a rivelare opportunità nascoste. Un approccio basato sui dati incoraggia l'esplorazione di nuove idee e la creazione di nuovi prodotti, servizi e modelli di business, favorendo così la crescita e il progresso.
Aumenta la sicurezza e riduce al minimo i rischi
L'analisi dei dati è uno strumento affidabile e prezioso per la gestione dei rischi. Aiuta a individuare potenziali minacce e a elaborare strategie per mitigarle, esaminando i dati e i modelli del passato. Le informazioni acquisite attraverso l'analisi dei dati consentono di affrontare le incertezze in modo strategico, riducendo al minimo le interruzioni dell'attività.
Offre un vantaggio competitivo
Combinando la potenza dell'analisi dei dati con la conoscenza delle tendenze del mercato, esperienze migliorate per i clienti, operazioni efficienti e processi decisionali consapevoli si ottiene un vantaggio competitivo imbattibile. Va dal riconoscimento delle aree da migliorare, al monitoraggio delle tendenze delle vendite fino all'individuazione delle lacune del mercato, sulla base di informazioni interne dell'organizzazione e provenienti dal settore in generale.
Quali strumenti e tecnologie supportano l'analisi dei dati?
Dietro le quinte dell'analisi dei dati ci sono differenti strumenti e tecnologie che trasformano i dati grezzi in informazioni significative. Prima però dobbiamo conoscere la terminologia dei dati.
La visualizzazione dei dati, il cloud computing, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (AI) forniscono l'infrastruttura, gli strumenti e i framework necessari per ogni analisi. Vediamoli in modo più approfondito.
Visualizzazione dei dati
La visualizzazione dei dati è una rappresentazione visiva delle informazioni che comunica i dati in modo che siano facili da capire per chiunque. Immagina di prendere una grande quantità di dati complessi e di trasformarli in immagini facilmente assimilabili. È questa la visualizzazione dei dati: si tratta di presentare le informazioni utilizzando grafici, diagrammi e dashboard interattive che aiutano gli utenti a comprendere i modelli e le tendenze. Si semplificano i concetti complessi, si rende comprensibile l'esplorazione dei dati e si facilita la condivisione delle informazioni.
Cloud computing
Il cloud computing consiste nel fornire diversi servizi tramite Internet, o attraverso il "cloud"; tra questi: archiviazione di dati, server, database, reti e software. Offre scalabilità, flessibilità e accessibilità per l'analisi dei dati. Le organizzazioni possono archiviare ed elaborare enormi quantità di dati senza dover gestire la propria infrastruttura.
Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente ai computer di comprendere e interpretare il linguaggio umano. Aiuta con l'analisi del testo, l'analisi del sentiment e la sintesi vocale. L'NLP è utile per l'analisi di dati in formato testuale non strutturati, come le recensioni dei clienti, i sondaggi o le conversazioni sui social media.
Apprendimento automatico
L'apprendimento automatico (ML) è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'informatica che utilizza algoritmi basati sui dati per imitare il modo in cui gli esseri umani imparano, migliorando gradualmente la precisione. Immagina un sistema che impara dai dati e migliora costantemente le prestazioni nel tempo: è questa la "magia" dell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico può aiutare a prevedere tendenze e risultati futuri, oltre che a individuare valori anomali nei dati, come errori o eventi rari. Può anche essere utile nell'addestrare i computer per il riconoscimento dei modelli, ad esempio per riconoscere oggetti nelle immagini o comprendere il parlato.
Intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale va oltre le tecniche tradizionali di apprendimento automatico: utilizza algoritmi avanzati e capacità cognitive per simulare l'intelligenza umana. Consente ai sistemi di ragionare, imparare e adattarsi rapidamente, offrendo interessanti possibilità per le aziende. Alcune delle sue applicazioni più diffuse sono il processo decisionale automatizzato, le esperienze personalizzate e i sistemi adattivi.
Quali sono i diversi tipi di analisi dei dati?
Ora che sappiamo cos'è l'analisi dei dati, conosciamo i motivi per i quali è importante e abbiamo visto le tecnologie correlate, passiamo a esaminare i vari tipi di analisi dei dati e le loro applicazioni.
Analisi descrittiva dei dati
Spesso le organizzazioni utilizzano l'analisi descrittiva per ottenere informazioni sugli eventi passati riassumendo i dati storici e rispondendo alla domanda "Cosa è successo?" Questo tipo di analisi aiuta a individuare le tendenze e i cambiamenti nel tempo; mette anche in evidenza i punti di forza e quelli di debolezza di un'organizzazione. Può anche aiutare nei confronti complessi e fornire basi per analisi successive.
Potenziali applicazioni:
Assistenza sanitaria
- Analisi dei dati demografici dei pazienti
- Allocazione delle risorse ospedaliere
- Analisi sulla prevalenza delle malattie
Risorse umane
- Analisi del tasso di turnover dei dipendenti
- Analisi dei dati demografici del personale
- Efficacia del canale di recruitment
Vendite e marketing
- Analisi dei risultati di vendita
- Analisi dei risultati delle campagne di marketing (i like, i follow, le condivisioni ecc.)
- Analisi del comportamento dei clienti
Gestione dell'approvvigionamento
- Analisi dei risultati dei fornitori
- Analisi del turnover del magazzino
- Monitoraggio dei tempi di spedizione e di consegna
L'analisi descrittiva ha molti utilizzi, tra cui il miglioramento del servizio di assistenza ai clienti, l'analisi dei risultati dei sondaggi, le tendenze della domanda, i rendiconti finanziari, le ricerche di mercato, il coinvolgimento sui social media e il traffico dei siti web.
Esempio di analisi dei dati: Hai mai riflettuto sul modo in cui i servizi di streaming come Netflix e Spotify suggeriscono e classificano ciò che potrebbe interessare i loro clienti? Queste aziende basate sui dati acquisiscono e analizzano i dati dei clienti per comprendere il loro comportamento e capire quali contenuti consumano. Queste informazioni vengono poi utilizzate per influenzare varie decisioni aziendali. Ad esempio, Spotify crea delle playlist come la "Top 50" in base ai brani più ascoltati in una regione specifica. Analogamente, Netflix analizza le abitudini di streaming degli utenti per gestire il suo elenco "Trending Now" di spettacoli e film più richiesti. Analizza inoltre il comportamento dei clienti per individuare nuove opportunità commerciali, elaborare campagne di marketing e altro.
Tecnologia: Alcune delle tecnologie spesso utilizzate per l'analisi descrittiva sono Tableau, Google Analytics, Microsoft Excel, Microsoft Power BI, Looker e Qlikview.
Analisi diagnostica dei dati
L'analisi diagnostica è un tipo di analisi dei dati che aiuta a individuare le anomalie nei dati e a reagire, rispondendo alla domanda: "Perché è successo?" Si utilizza in parallelo ad altri tipi di analisi e in genere si applica dopo aver svolto delle analisi descrittive. Lo scopo principale consiste nel determinare la causa di determinati eventi o determinate tendenze.
Potenziali applicazioni:
Settore finanziario
- Rilevamento delle frodi
- Rilevamento delle anomalie
- Analisi del rischio
Trasporti e logistica
- Analisi degli infortuni
- Analisi dei ritardi
- Analisi della manutenzione
Vendite e marketing
- Analisi del tasso di conversione
- Analisi del tasso di abbandono dei clienti
- Analisi dei risultati del team commerciale
Risorse umane
- Analisi del coinvolgimento dei dipendenti
- Analisi dei sondaggi destinati ai dipendenti
- Analisi degli incidenti sul lavoro
Esempio di analisi dei dati: Immaginiamo che un rivenditore di abbigliamento abbia notato un improvviso aumento delle vendite di un abito specifico. L'azienda ha analizzato il traffico sul sito web, le recensioni dei clienti, il coinvolgimento sui social media e altro, utilizzando l'analisi diagnostica. Ha così scoperto che un influencer attivo sui social media aveva presentato l'abito nella sua pagina Instagram e aveva taggato il rivenditore, aumentando le vendite.
Tecnologia: Tra le tecnologie comunemente utilizzate per l'analisi diagnostica abbiamo Tableau, Microsoft Power BI, QlikView e Looker.
Analisi predittiva dei dati
L'analisi predittiva dei dati può aiutare a rispondere alla domanda "Cosa è probabile che succeda?" Utilizza dati storici e modelli statistici per prevedere rischi, opportunità e risultati futuri. Grazie alle informazioni che fornisce, l'analisi predittiva può aiutare a definire delle strategie basate sui dati e a prendere decisioni aziendali di grande impatto per il futuro prossimo o lontano.
Potenziali applicazioni:
Esperienza del cliente
- Consigli personalizzati
- Segmentazione e targeting dei clienti
- Analisi del feedback dei clienti
Produzione e manutenzione
- Manutenzione predittiva delle apparecchiature
- Previsione della domanda
- Previsione della vita utile residua delle risorse
Assistenza sanitaria
- Diagnosi precoce delle malattie
- Previsione del carico di pazienti e dell'utilizzo dei letti
- Anticipazione delle esigenze relative al personale e alle risorse
Energia e sostenibilità:
- Previsione della domanda
- Ottimizzazione del prezzo
- Ottimizzazione della rete
Esempio di analisi dei dati: Riprendiamo l'esempio di Spotify. Questo servizio di streaming si concentra sul miglioramento dell'esperienza di ascolto dell'utente. L'analisi predittiva è alla base di funzionalità come la playlist Discover Weekly e la sezione Made For You. Queste funzionalità consentono di analizzare i dati dei clienti per individuare il genere, l'artista e altri fattori preferiti degli utenti al fine di suggerire brani e creare playlist di loro gradimento.
Tecnologia: Alcune tecnologie diffuse utilizzate per svolgere analisi predittive sono Python, R, SAS, SPSS, Tableau (nell'immagine sotto), Microsoft Excel e Apache Hadoop.
Analisi prescrittiva dei dati
Quella prescrittiva è la forma più evoluta di analisi dei dati e risponde alla domanda "Cosa dovremmo fare?" È uno strumento prezioso per prendere decisioni basate sui dati, prevedere i risultati futuri e suggerire azioni allo scopo di ottenere il miglior risultato possibile. L'analisi prescrittiva dei dati può aiutare le organizzazioni a determinare la linea d'azione migliore per raggiungere gli obiettivi aziendali, come redditività, scalabilità e soddisfazione del cliente.
Potenziali applicazioni:
Finanza e operazioni
- Ottimizzazione del flusso di lavoro
- Rilevamento delle frodi e delle anomalie (in base alle azioni)
- Gestione del flusso di cassa
Commercio al dettaglio e vendite
- Strategie di rifornimento del magazzino
- Ottimizzazione dei prezzi
- Ottimizzazione del territorio di vendita
Assistenza sanitaria
- Suggerimenti terapeutici
- Ottimizzazione delle risorse sanitarie
- Ottimizzazione dei piani di cura dei pazienti
Telecomunicazioni
- Ottimizzazione delle reti
- Piani di miglioramento della qualità del servizio
- Strategie di prezzo dinamiche
Esempio di analisi dei dati: Supponiamo che nel conto finanziario di un cliente si verifichi un'attività sospetta. Un algoritmo basato sull'analisi prescrittiva la rileva. Ad esempio, se normalmente un cliente spende 5.000 euro al mese ma all'improvviso gli vengono addebitati più di 15.000 euro sulla carta di credito, l'algoritmo analizza i dati delle sue transazioni. Avvisa la banca e suggerisce una linea d'azione. Potrebbe trattarsi del congelamento o dell'annullamento della carta, per evitare ulteriori transazioni sospette.
Tecnologia: Alcune tecnologie diffuse per l'analisi prescrittiva sono IBM Decision Optimization, FICO Xpress Optimization, SAS Optimization, Gurobi e DataRobot.
Quali sono alcune best practice per l'analisi dei dati?
Seguendo le best practice per l'analisi dei dati si ricavano dai dati informazioni accurate e significative. Un processo strutturato garantisce che i dati acquisiti e analizzati siano di alta qualità e ben comprensibili a tutti, in qualsiasi reparto. Ecco alcune best practice da seguire per l'analisi dei dati.
Fissare obiettivi chiari e definire le metriche
Per i migliori risultati è importante avere obiettivi chiari e metriche che consentano di misurare i progressi compiuti. Ad esempio, se lavori nell'ambito della vendita e del marketing puoi monitorare il costo di acquisizione dei clienti (CAC), mentre chi si occupa di assistenza ai clienti potrà dare la priorità al monitoraggio del tasso di abbandono. Determinando le metriche opportune puoi concentrarti su ciò che è più importante: il tuo team e i tuoi clienti.
Scegliere gli strumenti e le tecnologie ottimali
Seleziona strumenti di analisi adatti alle tue esigenze e affidati a tecnologie all'avanguardia. Ad esempio, gli strumenti di visualizzazione dei dati e di intelligenza artificiale aiutano a migliorare le capacità di analisi, a scoprire informazioni più approfondite e a comunicare con efficacia i risultati.
Migliorare la qualità e la governance dei dati
L'implementazione della governance dei dati consente di gestire e controllare correttamente le risorse della tua organizzazione in termini di dati. Richiede l'introduzione di regole, politiche e procedure per garantire la qualità, la conformità, l'accesso e la responsabilità in relazione ai dati. Le organizzazioni possono quindi utilizzare con fiducia i propri dati tutelandone l'integrità e la sicurezza.
Tutelare la privacy dei dati
L'importante è conservare la fiducia dei clienti. Nel gestire i dati, la tua organizzazione deve sempre rispettare le leggi e le norme di settore vigenti. L'implementazione di misure di sicurezza, come il controllo degli accessi e la crittografia, è la soluzione migliore per proteggere i dati da accessi non autorizzati o violazioni. Per la conformità e la protezione dei dati si dovrebbero anche rispettare opportuni protocolli di sicurezza dei dati, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA).
Imparare e adattarsi continuamente
Per rimanere aggiornati sulle nuove tecniche e strategie è necessario seguire un ciclo di apprendimento e adattamento continuo. Nel tempo il diffondersi delle nuove tecnologie cambierà il modo di acquisire, analizzare e ricavare informazioni dai dati, migliorando i processi e i risultati.
Qual è il futuro dell'analisi dei dati?
Le organizzazioni basate sui dati hanno il triplo delle probabilità di ottenere grandi miglioramenti nel processo decisionale. Stanno anche riscontrando che i dati sono meno preziosi se vengono messi a disposizione di un numero ridotto di persone selezionate. Investendo nella formazione e promuovendo l'alfabetizzazione dei dati, i dirigenti aziendali cercano di colmare le lacune nelle competenze e di garantire che tutti possano accedere alle informazioni ricavate dai dati. È questa la chiave per creare un futuro in cui l'alfabetizzazione dei dati sia diffusa, in cui non sia necessario essere data analyst o data scientist per utilizzare i dati con efficacia.
I recenti progressi tecnologici aiutano le persone senza esperienza nel campo dei dati ad analizzare e comprendere facilmente i propri dati. L'AI generativa ha rivoluzionato il modo in cui gli utenti, indipendentemente dal livello di competenza, interagiscono con i dati. Su di essa si basano soluzioni come Tableau AI, che semplifica il processo di accesso alle informazioni e l'interazione con i dati, consentendo agli utenti di scoprire nuove informazioni e di generare rapidamente informazioni fruibili. Questa tecnologia permette agli utenti di ottenere risposte a domande che prima potrebbero non aver considerato, il tutto in pochi secondi.
AI e ML offrono anche nuove possibilità all'analisi dei dati. L'analisi basata sull'AI aiuta le organizzazioni a rivoluzionare l'approccio alla manutenzione predittiva. Anziché eseguire controlli programmati, è possibile comprendere meglio le singole macchine e intere reti di risorse grazie alle informazioni basate sui dati. Le organizzazioni possono quindi utilizzare queste informazioni per formulare suggerimenti sulla manutenzione.
Il diffondersi degli strumenti di analisi low-code e no-code evidenzia anche uno spostamento verso una cultura basata sui dati all'interno delle organizzazioni. Questi strumenti consentiranno a un numero crescente di aziende di accedere ai vantaggi dell'analisi dei dati senza la necessità di approfondita esperienza nella programmazione, rendendo le informazioni più accessibili.
C'è ancora molto da approfondire nel campo dei dati. Continua a imparare consultando questo utile glossario di termini relativi ai dati per conoscere meglio la potenza dei dati e dell'analisi.
Domande frequenti sull'analisi dei dati
Quali sono alcune tecniche avanzate di analisi dei dati?
Tra le tecniche avanzate abbiamo l'apprendimento automatico, la modellazione predittiva e l'analisi statistica. Questi metodi non si limitano all'elaborazione di report, ma consentono di prevedere le tendenze future e scoprire modelli complessi in grandi insiemi di dati.
Come si usano i big data nell'analisi dei dati?
I big data sono insiemi di dati molto grandi e complessi che non si possono gestire usando un software tradizionale. L'analisi dei dati utilizza strumenti e tecniche specifiche per elaborare questi dati e scoprire modelli, tendenze e correlazioni nascosti, aiutando le aziende a ottenere informazioni più approfondite e un vantaggio competitivo.
In che modo l'AI sta cambiando il settore dell'analisi dei dati?
L'AI sta trasformando l'analisi dei dati automatizzando attività che richiedono molto tempo, come la pulizia e la preparazione dei dati. Inoltre migliora i modelli predittivi e rende le informazioni più accessibili ai non esperti attraverso query in linguaggio naturale e informazioni automatizzate.
Quali sono le principali difficoltà nell'analisi dei dati?
Una delle principali difficoltà è costituita dalla qualità dei dati, perché dati imprecisi, incompleti o incoerenti possono portare a informazioni inesatte. Altri ostacoli comuni sono la carenza di personale qualificato, la difficoltà di integrare i dati provenienti da diverse origini e i problemi relativi alla privacy e alla sicurezza dei dati.
Quali linguaggi di programmazione si usano generalmente nell'analisi dei dati?
I linguaggi di programmazione più comuni sono Python e R, che offrono numerose librerie per la manipolazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati. Anche SQL è essenziale per l'interrogazione e la gestione dei dati nei database.
Quali sono le differenze tra un data analyst e un data scientist?
Un data analyst lavora generalmente con dati strutturati per creare dei report e delle dashboard che spiegano i risultati aziendali passati. Un data scientist lavora con insiemi di dati più grandi e complessi per elaborare dei modelli predittivi e usa l'apprendimento automatico per prevedere le tendenze future.