Il panorama delle aziende è oggi particolarmente dinamico, complesso, in rapida evoluzione, e la capacità di raccogliere, analizzare e valorizzare (o, in gergo, monetizzare) i dati, è ormai un elemento chiave per il successo e la resilienza del business.
Le Data Analytics hanno il potere di trasformare set più o meno ampi di dati in informazioni utili che guidano le decisioni aziendali e comprendere i principi fondamentali, le applicazioni pratiche e le tecnologie disponibili per un’analisi dati efficace permette alle organizzazioni di trarre il massimo valore dai record, affrontare al meglio le sfide del mercato e scovare più facilmente nuove opportunità di business.
Cos’è la Data Analytics
La Data Analytics è il processo di analisi dei dati con lo scopo di estrarre informazioni significative che possano supportare decisioni strategiche, tattiche e operative. Utilizzata in diversi ambiti, dalle vendite al Marketing, dalla gestione finanziaria alla produzione, permette alle aziende di ottenere insight (ovvero, letteralmente, intuizioni) in grado di orientare al meglio i processi decisionali, per migliorare le performance di business, l’efficacia operativa, l’accuratezza dei piani e molte altre attività.
Ma cosa distingue la Data Analytics da altre metodologie simili, come il Data Mining o la gestione dei Big Data?
Le differenze tra Data Analytics, Data Mining e Big Data
Sebbene spesso utilizzati insieme, Data Analytics, Data Mining e Big Data sono concetti distinti. La prima, infatti, si concentra sull’analisi e interpretazione dei dati per generare insight, mentre il data mining è un processo volto a scoprire pattern nascosti nei dati. I Big Data, invece, si riferiscono a volumi estremamente grandi e complessi di dati che richiedono tecniche avanzate per essere gestiti e analizzati. In sintesi, mentre tutti questi concetti sono correlati, ognuno ha un ruolo specifico all’interno del processo decisionale aziendale.
Il ciclo di vita di un progetto di Data Analytics
Il ciclo di vita di un progetto di Data Analyticsè un processo ben definito che include diverse fasi. Dalla raccolta dei dati all’analisi, passando per la pulizia e la preparazione dei dati, ogni fase è cruciale per ottenere risultati affidabili. Il processo si conclude con la fase finale, che comprende la visualizzazione dei dati. Quest’ultima aiuta a comunicare in modo chiaro i risultati agli stakeholder, ovvero chiunque abbia interesse in questo tipo di informazioni, dal top management al middle management, fino ai responsabili di singole linee operative.
I pilastri della Data Analytics
Per una corretta implementazione della Data Analytics, le organizzazioni devono seguire alcuni pilastri fondamentali. Ogni fase del processo, dalla raccolta dei dati alla visualizzazione, gioca un ruolo essenziale per garantire che i dati siano analizzati correttamente e che i risultati siano affidabili, facilmente interpretabili e utilizzabili.
Raccolta dei dati: quali sono le principali fonti
La raccolta dei dati è il punto di partenza di ogni progetto di Data Analytics. Le fonti più comuni includono i dati interni, come transazioni aziendali e interazioni con i clienti, e i dati esterni, che comprendono informazioni provenienti da fonti pubbliche come banche dati esterne, Social Media, sensori e sistemi IoT. La qualità e la varietà delle fonti di dati influenzano direttamente la qualità dell’analisi e quella dell’output, ovvero dei risultati.
Pulizia e preparazione dei dati
Una volta raccolti, i dati devono essere puliti e preparati per l’analisi. Questo passaggio prevede la rimozione di duplicati, la gestione dei valori mancanti (completamento) e l’eliminazione di dati irrilevanti. Un processo di preparazione accurato è fondamentale per garantire l’affidabilità dei risultati finali.
Analisi dei dati: le principali tecniche
L’analisi dei dati può essere effettuata attraverso diverse tecniche. Le tre principali sono quelle descrittiva, predittiva e prescrittiva. Ognuna di queste categorie ha un ruolo specifico nel supportare il processo decisionale: l’analisi descrittiva fornisce un’istantanea dei dati, quella predittiva anticipa scenari futuri, mentre l’analisi prescrittiva suggerisce le azioni da intraprendere. Vediamole più in dettaglio:
- Analisi descrittiva: rappresenta il primo passo nel processo di analisi dei dati. Il suo scopo principale è quello di fornire una visione chiara e comprensibile di ciò che è accaduto in passato. Questo tipo di analisi utilizza metodi statistici di base per descrivere e riassumere i dati storici. Gli strumenti comuni includono tabelle, grafici e rapporti che mostrano le medie, le mediane, le tendenze e le distribuzioni. Per esempio, un’azienda può utilizzare l’analisi descrittiva per capire le vendite mensili dell’anno passato, identificare i prodotti più venduti o analizzare il comportamento dei clienti.
- Analisi predittiva: va oltre la semplice descrizione dei dati storici e cerca di prevedere cosa potrebbe accadere in futuro. Utilizza tecniche avanzate di modellizzazione statistica e Machine Learning (apprendimento automatico) o, ancora, algoritmi di Data Mining, per identificare schemi e correlazioni nei dati. Queste previsioni possono aiutare le aziende a prendere decisioni informate e pianificare strategie future. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’analisi predittiva per stimare la domanda futura dei suoi prodotti, prevedere il comportamento dei clienti, identificare i rischi potenziali di una nuova strategia o delle nuove nicchie di mercato su cui concentrarsi.
- Analisi prescrittiva: rappresenta il passo successivo nell’evoluzione dell’analisi dei dati. Non solo prevede cosa potrebbe succedere, ma fornisce anche raccomandazioni su come affrontare le situazioni previste. Questo tipo di analisi utilizza modelli complessi e simulazioni per suggerire le azioni più efficaci da intraprendere in risposta alle previsioni. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’analisi prescrittiva per ottimizzare la gestione delle scorte, suggerendo la quantità ottimale di prodotti da ordinare in base alla domanda prevista e ai vincoli di magazzino.
Visualizzazione dei dati
Una volta che i dati sono stati analizzati, è importante presentarli in modo chiaro e comprensibile attraverso la visualizzazione dei dati. Utilizzare grafici, tabelle e dashboard interattive consente agli stakeholder di interpretare i risultati in modo più rapido e accurato, facilitando il processo decisionale.
Applicazioni pratiche della Data Analytics
Le Data Analytics trovano applicazione in vari settori, dove supportano la strategia aziendale, ottimizzano i processi e migliorano l’efficienza operativa.
Data Analytics nel Marketing digitale
Nel Digital Marketing, le analisi dati sono utilizzate per monitorare il comportamento dei consumatori, analizzare il ritorno sugli investimenti (ROI) e migliorare le campagne pubblicitarie, creando strategie personalizzate, ottimizzando le conversioni e riducendo i costi.
Data Analytics nel settore finanziario
Nel settore finanziario, questa disciplina aiuta a prevenire le frodi, monitorare i rischi e ottimizzare le operazioni. Le istituzioni finanziarie analizzano enormi volumi di transazioni per individuare anomalie e frodi, oltre che per realizzare previsioni più accurate sugli andamenti di titoli e mercati.
Data Analytics nella produzione industriale
Le aziende manifatturiere sfruttano le Data Analytics per ottimizzare la catena di approvvigionamento, monitorare la qualità dei prodotti e ridurre i costi operativi. Attraverso il monitoraggio dei dati in tempo reale, è possibile prendere decisioni più rapide e accurate, aumentando l’efficienza.
Data Analytics nel Retail
Nel settore del commercio al dettaglio, le analisi dati permettono di migliorare l’esperienza del cliente, ottimizzare la gestione dell’inventario e fornire previsioni accurate rispetto all’andamento della domanda. Le aziende possono analizzare i dati delle vendite per comprendere le preferenze dei consumatori e personalizzare le offerte in base ai loro comportamenti.
Strumenti e tecnologie per la Data Analytics
Per implementare efficacemente le analisi dati, le aziende utilizzano una serie di strumenti e tecnologie avanzate.
Business Intelligence tools
Gli strumenti di BI sono software che consentono di raccogliere, analizzare e visualizzare i dati aziendali. Tra i più noti, secondo quando indicato da Capterra, possiamo trovare Salesforce Tableau, Microsoft Power BI, Google Cloud, e Qlik Sense, che permettono di creare dashboard interattive e report personalizzati.
Software di Data Mining
Le piattaforme di mining dei dati consentono di esplorare grandi volumi di record per estrarre pattern significativi e correlazioni nascoste. Capterra, nella sua pagina dedicata, indica tra le principali soluzioni enterprise Google Cloud Big Query, IBM SPSS, SAS Enterprise Miner, SAP Signavio e Altair Rapid Miner.
Piattaforme di Big Data Analytics
Le piattaforme come Google Cloud, Salesforce Tableau, Amazon EC2, IBM Cognos, Oracle Database, MongoDB, Qlik Sense, Hadoop e Spark, permettono di gestire e analizzare enormi volumi di dati, sfruttando tecnologie avanzate per raccogliere, elaborare e archiviare i dati in tempo reale.
Cloud Computing per la Data Analytics
Le soluzioni Cloud consentono alle aziende di archiviare e analizzare i dati in modo flessibile e scalabile. Piattaforme come Amazon Web Services(AWS), Google Cloud, Oracle Cloud Infrastructure e Microsoft Azure offrono soluzioni economiche e performanti per il trattamento dei grandi volumi di dati.
Ostacoli nell’implementazione della Data Analytics
Nonostante i numerosi vantaggi, le aziende devono essere preparate anche ad affrontare numerose sfide nell’adozione della Data Analytics.
Qualità dei dati
D dati errati, incompleti o non aggiornati possono compromettere l’intero processo di analisi, rendendo i risultati inaffidabili e, di conseguenza, inutilizzabili.
Sicurezza dei dati
Questo è un altro ostacolo importante. Le aziende devono proteggere i dati sensibili da accessi non autorizzati e garantire la conformità con le normative sulla privacy, come il GDPR.
Mancanza di competenze
Un altro problema comune è la mancanza di competenze. L’analisi dati richiede alle organizzazioni di dotarsi di professionisti qualificati, in grado di gestire e interpretare correttamente i dati. La carenza di talenti in questo settore può rallentare sensibilmente l’adozione della tecnologia.
Integrazione con i sistemi esistenti
Infine, ma non meno importante, l’integrazione di questi sistemi con quelli già in uso in azienda rappresenta una sfida particolarmente complessa. I team IT, infatti, devono riuscire a garantire che le nuove tecnologie si adattino perfettamente alle infrastrutture IT preesistenti.
Come diventare un Data Analyst
Con la progressiva diffusione delle strategie di analisi dati, anche in virtù dell’aumento dell’uso di soluzioni di AI e Generative AI, cresce la richiesta da parte delle aziende di figure come i Data Analyst. Questi ultimi sono professionisti particolarmente esperti nel raccogliere, organizzare e interpretare i dati, padroneggiando al meglio i principali strumenti di autoapprendimento, visualizzazione dati e i linguaggi di programmazione dei database.
Chi fosse interessato a intraprendere questa carriera deve acquisire alcune competenze chiave.
Competenze tecniche richieste
Le competenze tecniche per un Data Analyst includono conoscenze di linguaggi di programmazione come Python e R, la capacità di lavorare con software di analisi dei dati e una buona comprensione delle basi matematiche e statistiche.
Competenze soft
Oltre alle competenze tecniche, è fondamentale possedere soft skill come la capacità di comunicare efficacemente i risultati dell’analisi, di lavorare in team e di affrontare problemi complessi.
Formazione e certificazioni
Esistono diversi corsi di formazione e certificazioni specifiche, come quelle offerte da Coursera, edX o Microsoft, che possono aiutare a sviluppare le competenze necessarie per intraprendere una carriera di questo tipo.
Annalisa Casali
Giornalista professionista, da oltre trent’anni scrive di innovazione del business in chiave digitale ma senza tradire il suo “primo amore”, il marketing. Curiosa per natura, cerca di spiegare le tecnologie e i tech trend con un linguaggio semplice.
