Modern BI & Analytics | BIEPMLa business analytics comprende una serie di metodologie informatiche e statistiche, con l’obiettivo ultimo di analizzare i dati e individuare schemi, relazioni e pattern ripetuti. Il principale vantaggio è migliorare il decision making, permettendo ai manager di prendere decisioni basate sui fatti.
Le aziende possono analizzare tutti i propri dati per monitorare l’andamento delle diverse funzioni aziendali e scorgere le opportunità da cogliere. Ma è anche possibile analizzare i dati presenti in database pubblici, ad esempio per comprendere al meglio le evoluzioni nel mercato e in scenari sociali e politici più ampi, che possono avere ripercussioni sulla vita dell’azienda.
Per fare business analytics si applicano diverse metodologie e si utilizzano strumenti tecnologici sempre più avanzati, grazie ai quali tutti gli utenti possono esplorare e capire i dati.
Esempi di approcci e tipologie di analisi dei dati aziendali
Ci sono diversi approcci possibili all’analisi dei dati aziendali. Il più comune è probabilmente l’analisi descrittiva, che utilizza i dati proprio per dare informazioni su uno scenario esistente.
Esistono poi altri approcci più avanzati, quali:
- Analisi predittiva, ossia l’analisi dei dati storici per predire eventi e tendenze futuri;
- Analisi prescrittiva, ossia l’analisi dei dati per orientare le decisioni future;
- Analisi diagnostica, ossia l’analisi dei dati per individuare problemi, cause e possibili soluzioni.
Discipline e metodologie della business analytics
Che cosa significa analizzare i dati aziendali? Per riuscire in questo processo, di fatto le aziende devono applicare diverse tecniche e metodologie, spesso basandosi su tools specifici.
Alcuni degli aspetti più importanti, da questo punto di vista, sono:
Il Data Management, ossia la gestione del dato, che è un percorso in più fasi che coinvolge ogni parte del ciclo vita dei dati, dalla raccolta, alla preparazione e pulizia, all’analisi vera e propria. Include quindi una parte operativa, realizzata con tecnologie come database, datawarehouse, tool di business intelligence ecc, ed una parte più concettuale legata alle policy per una gestione sicura dei dati (data governance). Ad esempio, con regole su chi e in quali modalità può accedere ai dati;
Data Science, ossia il processo di estrarre “significato” dai dati, comprendendo relazioni, legami, pattern. La Data Science è un campo molto ampio, che include al suo interno anche il cosiddetto Data Mining, che si concentra sull’identificazione di pattern, relazioni e conoscenze all’interno di grandi set di dati. Per il Data Mining si applicano tecniche di statistica, algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning per estrarre informazioni significative dai dati grezzi;
La Business Intelligence, che è il processo di raccolta, analisi, interpretazione, presentazione e modellazione dei dati per ottenere informazioni significative e supportare il processo decisionale. A sua volta, si basa su diverse metodiche analitiche e statistiche e richiede l’uso di tecnologie avanzate. La Business Analytics è di fatto una parte della Business Intelligence, la quale comprende in modo ampio strategie, obiettivi, tools, scelte di architettura e deploy ecc per l’analisi dei dati aziendali;
La visualizzazione dei dati e il reporting, che consistono nel costruire report e grafici basati sui risultati delle analisi. Negli ultimi 20 anni la data visualization ha subito un’accelerazione incredibile, portando alla nascita di tools come Tableau che attraverso dashboard dati interattive e esplorabili rendono possibile anche agli utenti business l’esecuzione di analisi avanzate. Con l’esplosione dell’IA questi strumenti sono ancora più evoluti, permettendo di eseguire analisi direttamente nelle dashboard usando il linguaggio naturale e seguendo suggerimenti e processi guidati ed efficaci.
Le tecnologie indispensabili per la Business Analytics
Come accennato, non esiste Business Analytics senza tecnologie e strumenti ad hoc, in un periodo storico in cui anche le piccole aziende si trovano ad analizzare enormi quantità di dati.
Ma quali sono queste tecnologie? In realtà parliamo di una pletora di strumenti hardware e software, server e cloud, che rendono possibile l’analisi dei dati.
Volendo stilare una lista delle tecnologie necessarie per la Business Analytics, dobbiamo menzionare:
- Software di analisi statistica;
- Linguaggi di programmazione;
- Database;
- Data warehouse;
- Strumenti di Data Integration e ETL/ELT;
- Tools di BI e Data Visualization;
- Modelli ML e intelligenza artificiale ecc.
Molte soluzioni oggi forniscono più funzionalità in un solo strumento, facilitando il lavoro dei team analytics.
Ad esempio, Tableau Software, nato come strumento per la Data Visualization e Visual Analytics, oggi consente di eseguire anche operazioni di preparazione, pulizia e gestione dei dati, scalabili e pressoché illimitati. Da poco tempo Tableau AI consente di effettuare operazioni estremamente complesse con l’aiuto dell’intelligenza artificiale.
O ancora, Snowflake è una piattaforma totalmente gestita in cloud che in un’unica location svolge funzioni di data science, data lake, data warehouse, data engineering, data sharing tra team ecc.
Peraltro, è utile scegliere strumenti integrati tra loro per avere un flusso di lavoro senza interruzioni.
La scelta delle tecnologie dipende dagli obiettivi strategici dell’azienda e dal contesto in cui opera. L’ideale è individuare soluzioni, architetture e deploy che permettono di ottenere il massimo valore dall’analisi dei dati e il massimo ROI.
Da questo punto di vista, la consulenza di un team esperto è dirimente per le aziende che vogliono ottenere il massimo dalla Business Analytics. È il caso di Ecoh Media, che dal 1996 affianca le aziende per costruire soluzioni su misura per la Modern Analytics e la BI, anche grazie alle partership tecnologiche di altissimo profilo internazionale.
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