Business Analytics: cos’è e come aiuta le aziende a trasformare i dati in informazioni preziose

La Business Analytics è il processo che, attraverso l’utilizzo di metodi quantitativi e strumenti, consente di ricavare un significato dai dati (i cosiddetti insight) e prendere decisioni aziendali informate.

“Se un manager è in grado di andare a una riunione con dei dati a sostegno delle sue argomentazioni e raccomandazioni, mentre gli altri hanno solo delle opinioni, riuscirà ad essere influente”, spiega Jan Hammond, professore della Harvard Business School e docente del corso di Business Analytics. Una frase che riassume bene il motivo per cui un approccio data-driven alle decisioni e una cultura dei dati diffusa nell’organizzazioni sono ormai fondamentali.

Cos’è la Business Analytics

La Business Analytics (BA) rappresenta un insieme di discipline e tecnologie finalizzate a risolvere problematiche aziendali e supportare il processo decisionale attraverso l’analisi dei dati. L’attività prevede un’esplorazione iterativa e metodica dei dati di un’organizzazione, con un’enfasi sull’analisi statistica. E di questo si occupano i Business Analyst.

Nella definizione di Gartner, il termine Business Analytics fa riferimento a un insieme di soluzioni utilizzate per costruire modelli di analisi e simulazioni degli scenari futuri, comprendere la realtà e prevedere situazioni. In dettaglio, comprende il data mining, l’analisi predittiva, l’analisi applicata e la statistica. Gli strumenti di presentazione, come le dashboard (cruscotti), sono pensati per essere facilmente utilizzati da un utente aziendale. Queste applicazioni sono generalmente personalizzate per essere utilizzate in un determinato ambito o in un processo aziendale di uno specifico settore (ad esempio, sinistri, sottoscrizione di contratti o un requisito normativo).

Vantaggi della Business Analytics per le aziende

I vantaggi sono evidenti, tanto che le aziende più evolute ricercano un approccio data-driven e considerano i propri dati come un asset aziendale, cercando costantemente dei modi per trasformarli in un vantaggio competitivo. Come vedremo più avanti, il successo della Business Analytics dipende dalla qualità dei dati, dalla presenza di analisti qualificati che conoscono sia le tecnologie sia il business, e da un impegno, a vari livelli della gerarchia aziendale, nell’utilizzare con continuità i dati per ottenere insight che guidino le decisioni aziendali.

Fra le aziende che investono di più in questo ambito ci sono le banche, le Telco e i media, dove la disponibilità di dati è molto ampia.

Il principale obiettivo risiede nell’identificare pattern nei dati e generare insight, per migliorare i processi esistenti e individuare nuove strategie, con il risultato di aumentare le performance aziendali. Altri vantaggi includono un processo decisionale più informato, l’ottimizzazione e l’individuazione di criticità, un servizio clienti e un marketing personalizzati.

Il processo di Business Analytics

Prima di qualsiasi analisi dei dati, il Business Analytics inizia con diversi processi fondamentali: determinare l’obiettivo aziendale dell’analisi, selezionare una metodologia, il Data Mining (estrazione) dei dati aziendali corretti (spesso da vari sistemi e fonti), pulire (Data Quality) e integrare i dati in un unico repository, come un data warehouse o un data lake. L’analisi iniziale viene tipicamente eseguita su un campione di dati più piccolo. Vengono rivelati pattern e relazioni nei dati grezzi, quindi si pongono nuove domande e il processo analitico si ripete fino al raggiungimento dell’obiettivo aziendale.

In letteratura si distinguono quattro metodi principali di analisi aziendale.

• Descrittivo: interpretazione di dati storici per identificare tendenze e modelli;
• Diagnostico: interpretazione di dati storici per determinare perché qualcosa è accaduto;
• Predittivo: l’uso di metodi statistici per prevedere i risultati futuri;
• Prescrittivo: la realizzazione di test A/B e l’uso di alter tecniche per determinare il migliore risultato possibile in un determinato scenario.

Questi quattro tipi di metodi di Business Analytics possono essere utilizzati singolarmente o in combinazione per analizzare i risultati delle azioni effettuate in passato e migliorare le prestazioni aziendali future.

Il ruolo dei dati nella Business Analytics

Dall’inizio del secolo, la proliferazione dei dati nelle aziende è cresciuta costantemente, con l’avanzare del digitalizzazione.

Questa crescita esponenziale ha portato le organizzazioni di tutte le dimensioni a chiedersi come sfruttare le informazioni per ottenere vantaggi. È nato così il Data Management, l’insieme delle attività associate all’uso e alla governance dei dati.

In Italia, secondo gli Osservatori Digital Innovation del PoliMi, sono ancora una minoranza le grandi organizzazioni che hanno un approccio maturo alla gestione dei dati: solo il 19% dichiara di riuscire a garantire un’alta fruibilità e qualità dei dati in tutti gli ambiti aziendali. In tutte le altre, l’affidabilità dei dati si limita ad alcune aree e in molti casi non sono presenti linee guida per il monitoraggio della data quality. Avere dati di buona qualità significa avere informazioni certificate, integre e nel formato corretto.

Applicazioni di Business Analytics

La Business Analytics trova applicazione in numerosi ambiti aziendali. Può essere utilizzata per identificare opportunità strategiche da pattern di dati, individuare potenziali problemi e proporre soluzioni, creare budget e previsioni aziendali, monitorare il progresso di iniziative aziendali e riportare i risultati agli stakeholder, migliorare la gestione delle infrastrutture tecnologiche e così via. Vediamo qualche esempio.

Business analytics nella finanza

Storicamente, i dati aziendali più delicati sono quelli gestiti dalla funzione Finance, ed è qui che queste tecniche si sono sviluppate per prime.

Ad esempio, analizzando i dati storici di vendite e costi di un’azienda in relazione agli obiettivi di crescita futura, un analista finanziario può identificare il budget e gli investimenti necessari per realizzarli.

Un altro ambito è quello della gestione del rischio. Studiando la probabilità che si verifichino determinati rischi aziendali e i relativi costi, l’analista può formulare raccomandazioni efficaci per contribuire a ridurli.

Business Analytics nel Marketing e vendite

La Business Analytics fornisce metriche per conoscere da vicino i diversi tipi di clienti e le loro preferenze di acquisto, che possono essere utilizzate per creare servizi e strategie di marketing personalizzati, migliorando il coinvolgimento e offrendo un’esperienza migliore. Ancora, studiando l’andamento delle metriche chiave, come il tasso di conversione da lead a cliente, un analista di Marketing può identificare il numero di lead necessario per riempire la pipeline di vendita. Altri ambiti riguardano il supporto post-vendita, l’analisi della reputazione del brand, l’analisi dei comportamenti, sia in store sia online.

Business Analytics nella produzione

Nell’era dell’Industria 4.0, tecnologie come Internet of Things e realtà aumentata rendono le realtà produttive sempre più intelligenti.

Tuttavia, investire in nuove tecnologie non significa semplicemente acquistare un impianto connesso o installare sensori lungo la catena produttiva. Molte aziende che hanno investito in innovazione tecnologica non sono riuscite a ottenere il livello di efficienza previsto proprio per una gestione inadeguata dei dati generati dai macchinari. Il successo di un progetto di innovazione industriale dipende non tanto dall’entità dell’investimento, quanto dalla capacità di gestire efficacemente i dati e le informazioni generate.

La Business Analytics non è utile sono in produzione ma anche nella fase disviluppo del prodotto. Studiando come i clienti hanno reagito alle caratteristiche del prodotto in passato, un analista può aiutare a guidare lo sviluppo, il design e l’esperienza dell’utente in futuro. Un altro ambito è quello della Supply Chain: pensiamo per esempio a come una previsione accurata delle vendite possa avete un impatto sull’ottimizzazione delle scorte e sugli approvvigionamenti.

Business Analytics nell’HR

La funzione delle Risorse Umane sta assumendo un ruolo centrale nel supporto alle aree di business proprio grazie all’integrazione di tecnologie digitali avanzate come l’Intelligenza Artificiale e la Business Analytics.

L’HR Analytics permette, ad esempio, di utilizzare i dati relativi ai collaboratori per fornire ai manager insight preziosi. Attraverso tecniche di analisi avanzate, i dati delle risorse umane possono essere integrati con quelli dei processi aziendali, permettendo di prendere decisioni informate e creare modelli predittivi. Tuttavia, è cruciale assicurare che i dati gestiti siano di alta qualità e affidabili.

L’HR Analytics aiuta anche a prevedere il turnover del personale, ottimizzare il processo di selezione, migliorare la pianificazione delle carriere e aumentare la sicurezza sul luogo di lavoro.

Business Analytics e Data Science: qual è la differenza

Sebbene spesso utilizzati in modo intercambiabile, Business Analytics e Data Science presentano differenze significative, legate all’uso dei dati. La Business Analytics si concentra sull’estrazione di insight significativi dai dati e sulla loro visualizzazione per facilitare il processo decisionale, mentre la Data Science è incentrata sulla comprensione dei dati grezzi utilizzando algoritmi, modelli statistici e programmazione. Nonostante le differenze, entrambi analizzano i dati per informare le decisioni aziendali.

Confronto tra Business Analytics e Data Science

La Business Analytics si concentra principalmente sulla comprensione dei set di dati e sulla raccolta di informazioni che possono essere trasformate in azioni, mentre la scienza dei dati si concentra sulla costruzione, la pulizia e l’organizzazione dei set di dati. I Data Scientist creano e usano algoritmi, modelli statistici e analisi personalizzate per raccogliere e trasformare i dati grezzi in qualcosa di più facilmente comprensibile.

Generalmente, la Data Science esplora risposte a domande aperte, e per questo è una disciplina che si basa sul pensiero critico, mentre la Business Analytics eccelle nel risolvere problemi o domande specifiche.

Come implementare in azienda un progetto di Business Analytics

L’implementazione di un progetto di Business Analytics in azienda richiede una pianificazione attenta e un approccio strutturato, che preveda la misurabilità dei benefici. Vediamo il processo nel dettaglio.

I primi passi per iniziare un progetto di Business Analytics

Il primo passo è avviare un percorso strategico verso la data driven company. Significa sia definire una base architetturale, la struttura tecnologica di base che supporta l’intero ecosistema dei dati, ma anche sviluppare una cultura aziendale che comprenda, valuti e promuova l’uso dei dati e i vantaggi di questo approccio. Va ricordato che i dati in azienda sono generalmente gestiti con Excel, anche complessi, ma questi file sono raramente condivisi fra le diverse aree aziendali, e questa reticenza dei manager è il primo ostacolo da superare.

Definire gli obiettivi

Su queste due “leve abilitanti”, come le definisce il PoliMi, ovvero base tecnologica e cultura del dati, si costruisce un percorso che parte dal definire chiaramente gli obiettivi aziendali e le metriche di successo. Alcuni obiettivi possono essere, ad esempio, migliorare l’engagement con il cliente, aumentare le vendite, ridurre il time to market, identificare nuovi prodotti e servizi, ottimizzare l’offerta, ridurre i costi, identificare nuovi mercati.

Identificare i dati necessari

È fondamentale identificare le fonti di dati rilevanti, sia interne che esterne, e garantire l’integrazione e la qualità dei dati.

Si chiama data mining il processo che utilizza sofisticati algoritmi matematici per estrarre dati utili da ampie banche dati.
Le aziende, attraverso il software di data mining, possono cercare tra i dati grezzi raccolti, le informazioni utili per il proprio business. Sono possibili fonti le pagine web, i sistemi di eCommerce, dati relativi ad acquisti e scontrini fiscali, transazioni bancarie relative a carte di credito, social media e naturalmente i dati presenti nei sistemi gestionali.

Scegliere gli strumenti giusti

La scelta degli strumenti e delle tecnologie appropriate è il passo successivo.

Gli strumenti analitici vanno dai fogli di calcolo con funzioni statistiche a complesse applicazioni di data mining e modellazione predittiva. Servono poi software di analisi, piattaforme di data visualization e soluzioni di Data Warehouse, Data Lake, Data Platform.

Va specificato che l’avvento dell’AI Generativa nell’analisi dei dati sta straformando rapidamente il panorama tecnologico. Oggi esistono plug in specifici per l’analisi dei dati e l’estrazione di insight da data set di grandi dimensioni, assistenti che aiutano nello sviluppo e manutenzione degli algoritmi, interfacce in linguaggio naturale per la Data Visualization. Tutto ciò sta rendendo sempre più semplice l’uso degli strumenti, tanto da minacciare il lavoro del Data Scientist.

Come sempre, la tecnologia da sola più poco. La formazione del personale sulle competenze analitiche e la creazione di un team dedicato al Business Analytics sono altri fattori chiave per il successo. Infine, è essenziale stabilire processi e flussi di lavoro per l’analisi, la condivisione e l’applicazione degli insight ottenuti.

Le sfide più comuni nell’implementazione del Business Analytics in azienda

La realizzazione di un progetto di analisi e gestione dei dati richiede di fronteggiare diverse sfide legate agli obiettivi di business da perseguire, agli strumenti tecnologici a disposizione e alle competenze da mettere in campo.

Una delle sfide principali per le aziende, molto sottovalutata, riguarda l’Adoption, ovvero l’effettivo utilizzo delle soluzioni di Data Visualization da parte degli utenti tessi, per garantire un utilizzo pervasivo dei dati nei processi decisionali: formazione e monitoraggio possono aiutare a stimolare la diffusione di una cultura data driven.

Dal punto di vista architetturale, la sfida iniziale è quella di rompere i silos aziendali per creare un punto di accesso unico ai dati, come Data Warehouse, Data Lake, Data Platform.