Analytics for Business: analisi descrittiva, predittiva, prescrittiva e diagnostica

L’uso strategico dell’Analytics for Business fornisce alle aziende un vantaggio competitivo rilevante. Per ottenere i risultati più efficaci, a seconda del contesto e degli obiettivi da raggiungere, è necessario comprendere le differenze tra le quattro principali tipologie di business analytics: analisi descrittiva, predittiva, prescrittiva e diagnostica.

Comprendere le differenze, i vantaggi e quando preferire un approccio piuttosto che un altro permette alle aziende di migliorare la precisione dei processi decisionali e ottimizzare le operazioni aziendali. Questi 4 tipi di analisi possono essere integrati per navigare con una rotta più sicura in un mercato sempre più complesso e orientato dai dati.

Analytics for business: di cosa parliamo

Sotto il cappello della “Analytics for Business” rientra un insieme di strumenti necessari per raccogliere e analizzare i dati, al fine di prendere decisioni informate. La quantità di dati disponibili da analizzare è in crescita costante e le aziende devono sfruttare l’occasione di scoprire e finalizzare il valore di queste informazioni.

Come anticipato, esistono quattro principali tipi di analisi utilizzati nel business: descrittiva, predittiva, prescrittiva e diagnostica. Ciascun approccio può essere utilizzato per raggiungere obiettivi e vantaggi specifici.

Analisi descrittiva: cos’è successo?

L’analisi descrittiva rappresenta il primo passo nel processo di analisi dei dati. Si concentra sulla raccolta e sull’interpretazione dei dati storici. L’obiettivo di questa analisi è comprendere “cosa è successo” in un determinato periodo di tempo, di qui il nome “analisi descrittiva”. Infatti, i dati opportunamente analizzati riescono a descrivere una situazione avvenuta nel passato, fornendo all’azienda degli insights utili sulle performance passate.

Ad esempio, una catena di negozi di abbigliamento potrebbe utilizzare l’analisi descrittiva per esaminare i dati di vendita degli ultimi sei mesi. Questo tipo di analisi permetterebbe di identificare quali prodotti hanno avuto le migliori performance, in quali periodi dell’anno e in quali regioni. Il management potrebbe utilizzare questi dati per “imparare” qualcosa e prendere decisioni più efficaci per il futuro.

Tra i vantaggi dell’analisi descrittiva, vi è la possibilità quindi di avere una panoramica chiara delle performance di uno o più reparti aziendali e di monitorare il raggiungimento degli obiettivi. Inoltre, può essere utilizzata in modo vincente per identificare tendenze, pattern e modelli di comportamento nei dati storici.

Analisi predittiva: cosa potrebbe accadere?

L’analisi predittiva si spinge oltre la descrizione del passato, cercando di prevedere invece “che cosa potrebbe accadere” in futuro. Questo tipo di analisi presenta quindi delle complessità, come l’uso di modelli statistici, machine learning e altre tecniche avanzate per fare previsioni. Anche in questo caso, tuttavia, vengono utilizzati i dati storici.

Per fare un esempio più concreto, immaginiamo una società di servizi finanziari che utilizzi l’analisi predittiva per individuare i clienti più propensi a chiedere nuovi prestiti. L’azienda potrebbe analizzare questi i dati per sviluppare strategie di retention personalizzate.

Questo approccio agli Analytics for Business risulta vantaggioso per anticipare opportunità e minacce (sia interne che esterne all’azienda), ma anche per ottimizzare le strategie di marketing e di business.

Di fatto, l’analisi predittiva riduce le incertezze che caratterizzano la vita aziendale e i mercati, in un periodo storico complesso come quello attuale.

Analisi prescrittiva: cosa è opportuno fare?

L’analisi prescrittiva presenta un livello di complessità ancora superiore, poiché risponde alla domanda “cosa dovremmo fare?”.

I dati analizzati forniscono raccomandazioni sulle azioni specifiche da intraprendere. L’analisi prescrittiva si basa sugli esiti dell’analisi descrittiva e dell’analisi predittiva, ma utilizza ulteriori algoritmi e tecniche avanzate per suggerire le migliori decisioni da prendere.

Un caso d’uso comune riguarda le aziende manifatturiere, che utilizzano l’analisi prescrittiva per ottimizzare la produzione. Attraverso questo approccio infatti è più facile determinare le quantità ideali di materie prime da ordinare e di articoli da fabbricare, riducendo così i costi e migliorando l’efficienza, nonché mitigando i rischi di problemi nella supply chain.

L’analisi preventiva, quindi, consente di minimizzare incertezze ed errori, riducendo i costi e aumentando il margine di guadagno.

Analisi diagnostica: perché è successo?

L’analisi diagnostica è il quarto approccio alla Analytics for Business che affronteremo nel corso di questo approfondimento. Si concentra sull’identificazione delle cause degli eventi, rispondendo quindi alla domanda “perché è successo?”.

L’obiettivo dell’analisi diagnostica è di individuare e comprendere i fattori che hanno contribuito a un determinato risultato, positivo o negativo.

Ad esempio, un sito e-commerce affronta un calo improvviso nelle conversioni e nelle vendite. L’analisi diagnostica può aiutare a identificare le cause complesse dell’evento, ad esempio un cambiamento nelle abitudini dei consumatori o un errore di targhettizzazione nelle campagne di marketing.

L’analisi diagnostica presenta vantaggi specifici per risolvere e prevenire problemi, ma anche per individuare fattori virtuosi da replicare per ottenere buoni risultati.

I vantaggi delle piattaforme con AI Generativa per l’analisi dati

Oggi, le piattaforme BI con AI Generativa stanno facilitando il modo in cui le aziende possono eseguire i 4 tipi di analisi che abbiamo descritto.

Strumenti come Tableau Pulse aiutano gli utenti a rispondere a domande descrittive, predittive, prescrittive e diagnostiche, con approfondimenti mirati. Ad esempio, suggeriscono all’utente le domande da porre per comprendere l’andamento nel tempo di una metrica e quali dimensioni influiscono maggiormento o, a fronte di un’anomalia o al cambiamento non previsto di una metrica, di fatto aiutando le aziende a catturare anche gli insights che potrebbero sfuggire all’operatore umano, abbattendo i tempi di analisi .

Ogni fatto rilevato dalla piattaforma Insight viene valutato in base all’impatto che ha sulle metriche e le dimensioni filtro selezionate dagli analisti, per cui la piattaforma con AI Generativa dà la priorità ai fatti più statisticamente rilevanti. I feedback degli utenti sono usati per personalizzare ulteriormente gli insights: l’AI apprende ciò che è più utile per i tuoi utenti e la tua azienda e ti fornisce suggerimenti e insights sempre più contestualizzati e utili.

Cosa serve per gestire al meglio gli Analytics for Business

Per gestire al meglio ciascuno di questi quattro approcci agli Analytics for Business è necessario adottare strumenti avanzati e sviluppare competenze specifiche in questo ambito.

L’approccio alla Business Analytics può essere personalizzato per ciascuna azienda, dalla scelta delle piattaforme, allo sviluppo di conoscenze e metodologie migliori per raggiungere i risultati.

Questo è proprio il modus operandi dei consulenti BIEPM di Ecoh Media, che affiancano ogni cliente con soluzioni che si calano alla perfezione nel contesto aziendale e che sposano gli obiettivi della Data Strategy.

La nostra consulenza spazia dal reselling all’implementazione delle piattaforme più apprezzate a livello globale, tra cui Tableau e Snowflake, fino alla consulenza on the job del nostro team di analisti negli ambiti della Data Science, ML, Data Engineering, Platform Architecture, Data Management, Cloud migration, Consulenza BI ecc.

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