La Data Analytics for business è un’opportunità di crescita, ma è necessario avere ben chiari gli step da seguire per avere un ROI adeguato all’investimento.
Se i dati sono l’oro di questo secolo, dobbiamo necessariamente segnalare che non sono solo le grandi aziende ad analizzare i big data. Esistono anche aziende medie o piccole che però gestiscono grandi quantitativi di dati e hanno le competenze e le strategie vincenti per analizzarli.
La data analytics rende estremamente efficiente il processo decisionale all’interno dell’azienda. Però bisogna comprendere a fondo quando ricorrere all’analisi real time è opportuno e quando non lo è.
Data Analytics for business: quando è una buona idea?
Cerchiamo adesso di individuare i vantaggi e gli svantaggi di fare Data Analytics per i business. Partiamo dagli svantaggi: l’unico problema è che è necessario investire in soluzioni adatte a gestire e i dati e nella formazione delle risorse. Ma questi gap possono essere bypassati facilmente affidandosi ad un consulente esperto.
I vantaggi
- Individui e previeni i problemi prima che si presentino;
- Fai un benchmarking competitivo rispetto ai competitor;
- Prendi decisioni basate sui fatti, in meno tempo e sei più efficiente dei concorrenti;
- Conosci tutti i dettagli delle funzioni che fanno crescere il tuo business: sales, marketing, customer care, logistica ecc.;
- Analizzi il comportamento di chi naviga sui tuoi touch point e distribuisci campagne di marketing sempre più personalizzate ed efficaci.
Usa sempre l’analisi dei dati per:
Monitorare il raggiungimento dei tuoi obiettivi, stabilendo dei KPI di valutazione. Vale per tutti i reparti aziendali che hanno dei goal da segnare: vendite, assistenza clienti, produzione, marketing ecc.
La gestione della Big Data Analytics per le aziende
Analizzare grandi quantità di dati provenienti da data sources diverse non è un processo banale. I Big Data non sono caratterizzati solo dalla “quantità”, ma anche dalla varietà.
Possono essere:
- dati non strutturati, strutturati o semi-strutturati;
- historical data;
- dati personali ecc.
Come detto, tutte queste informazioni tendono a provenire da data sources diverse. I dati quindi devono essere modellati, preparati e uniformati prima di eseguire l’analisi in tempo reale.
Il data management deve essere estremamente attento, in ogni fase del ciclo di vita di dati. La prerogativa è ottenere informazioni affidabili, conservate in server sicuri (anche in cloud) e pronte per essere analizzate.
Le aziende e le organizzazioni che riescono in questa operazione complessa ma redditizia sono dette “data driven”. Il business è guidato dai dati, che forniscono una base di conoscenza certa e condivisa tra tutte le figure aziendali. La fiducia cresce e i processi decisionali sono più rapidi, con meno margine di errore nella preparazione delle strategie di business.
Per fare tutto questo, bisogna scegliere tecnologie che permettano di fare Real Time Analytics dei Big Data senza rallentare il lavoro dell’azienda: efficienza, velocità e condivisione nel lavoro con i dati sono le tre chiavi per avere successo.
Solo scegliendo le giuste piattaforme per analizzare i dati puoi gestire e comprendere un’enorme quantità di informazioni, mettendo in relazione data set (anche enormi) per ricavare trend, pattern, schemi ricorrenti e relazioni: una fonte di insights veritieri, incredibilmente utili per la tua organizzazione.
Tableau Software per analizzare la Data Analytics dei business
Soprattutto se analizzi grandi quantità di dati, puoi andare incontro a problemi come per es il rallentamento del lavoro, soprattutto in presenza di tecnologie obsolete o di architetture dei dati poco fluide (o semplicemente inadeguate per gestire quella mole di informazioni).
Tableau Software permette di analizzare un enorme volume di dati in modo fluido e veloce, in perfetta integrazione con la tua infrastruttura.
Dati eterogenei in programmi di archiviazione efficaci
Frequentemente per utilizzare i grandi dati si usano programmi di archiviazione come Hadoop, NoSQL, Spark: Tableau funziona estremamente bene con questi strumenti e ti aiuta a strutturare e leggere dati eterogenei e disordinati, in una struttura sempre più simile a quella dei database tradizionali.
Workflow snelli con i data warehouse in Cloud
Tableau si integra anche perfettamente con i data warehouse in Cloud, come per esempio Keboola, oppure Snowflake. La combinazione di Tableau con queste piattaforme ti permette di avere un flusso di lavoro molto più snello in ogni momento della Data Analytics for Business.
Snowflake infatti è una piattaforma nata proprio per il cloud, completamente gestita, dove puoi archiviare tutti i tuoi dati. Ha un’architettura multi-cluster, è scalabile e ti permette di lavorare con quantità di dati quasi infinite su tutti i workload.
Anche Keboola è una piattaforma completamente gestita in cloud. Si tratta di una soluzione all in one che ti consente di abolire silos e dati scollegati, dove tutti i team della tua organizzazione (es. data engineers, data scientist, analisti, developers e perfino utenti business) possono lavorare in autonomia, risparmiando tempo e aumentando l’efficienza.
Collaborazione e self service analytics
L’altro aspetto è la collaborazione. La Visual Analytics con approccio self service di Tableau si estende a tutti gli utenti business che possono interrogare i dati (anche in tempo reale) usando il linguaggio naturale e il drag and drop al posto delle stringhe di codice. Un plus enorme per migliorare la capacità decisionale del management e di chi è chiamato a prendere decisioni strategiche. Anche per l’analisi in tempo reale di quantità di dati enormi.
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Sei alla ricerca di un partner che ti affianchi nella scelta di tecnologie, architetture e piattaforme per la Data Analytics for Business? Ecco cosa aspettarti dalla consulenza BI di Ecoh Media:
Siamo Partner Tableau da oltre 10 anni, per questo possiamo fornirti tutti i servizi legati al prodotto: dalla scelta delle licenze, alla consulenza di deploy, al training su misura;
Siamo anche partner di Exasol, Keboola e Snowflake, quindi abbiamo tutte le risorse necessarie per costruire il tuo data workflow in modo snello e veloce;
Il nostro team di oltre 10 ingegneri esperti in Business Intelligence è pronto a guidarti in ogni progetto con i dati. Che si tratti di data architecture, ETL, embedded analytics o migrazione al Cloud, noi ci siamo.
