I corsi di Analytics for Business aumentano nelle università, il numero di professionisti cresce, mentre sempre più aziende investono nell’analisi dei dati. Qual è il motivo di questo successo? L’analisi dei dati per il business è un’operazione estremamente vantaggiosa.
Business Intelligence: come le aziende analizzano i dati
Quando si parla di Analytics for Business, viene subito in mente la Business Intelligence. Consiste nel raccogliere, analizzare e interpretare i dati per cogliere degli insights utili a capire gli scenari esistenti. La BI è fondamentale per migliorare il decision making, individuare problematiche da correggere e punti di forza su cui fare leva.
Analytics for Business: esempi settore per settore
Ogni settore industriale può beneficiare dell’analisi dei dati. La strategia da utilizzare dipende sempre dagli obiettivi che si intendono raggiungere. Sulla base degli obiettivi e della strategia, si implementano poi le soluzioni su misura per gestire in modo affidabile e senza interruzioni tutto il ciclo di vita dei dati.
In quasi trent’anni di attività a fianco delle aziende, abbiamo avuto modo di toccare con mano i vantaggi degli Analytics for Business in ogni settore. Ti raccontiamo alcuni esempi.
1 Retail
- mercati nazionali e esteri;
- target di consumatori differenti;
- più linee di prodotto;
- diversi reparti interni, che hanno bisogno di specifici dati per svolgere il proprio lavoro (marketing, customer care, vendite, resi ecc);
- numerosi touch point fisici e virtuali ecc.
2. Sport
I club sportivi sono delle vere e proprie aziende e anche in questi casi gli Analytics possono cambiare le sorti del business, ma anche delle prestazioni degli atleti.
L’uso dell’analisi dei dati nello sport proviene da un lato dall’area medica, con l’analisi dei dati biometrici, oggi utilizzati anche per migliorare le performance sportive e prevenire gli infortuni.
Dall’altro lato però i dati possono guidare le decisioni tecniche e manageriali, aiutando i CT nella preparazione di incontri e campionati, e i manager nelle campagne di acquisto dei giocatori, nello sviluppo del merchandising e del branding.
3 Banking, assicurazioni e finanza
4. Manifatturiero
- nella gestione della supply chain, per ridurre i costi, anticipare i problemi e risolverli il prima possibile;
- nella riduzione degli sprechi, per sostenere la metodologia lean applicata al manufacturing;
- nelle industrie 4.0 per analizzare i dati provenienti dai macchinari, prevenire i guasti, migliorare la sicurezza dei lavoratori;
- nel raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità ambientale ed economica;
- nella logistica, nel magazzino e nella distribuzione ecc.
Leggi il nostro articolo:
Su questo topic, puoi leggere anche l’articolo: “Tableau per l’industria manifatturiera”.
5. Digital
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