In uno scenario in cui il mercato è sempre più competitivo, l’analisi dei dati non è più una realtà confinata alle grandi industrie, ma un processo che si rende necessario in tutte le realtà: piccole, medie e grandi imprese.
Oggi infatti nessuna organizzazione può prescindere dai dati: l’obiettivo è incrementare il livello di produttività dell’impresa, gestire in maniera più snella ed efficiente l’intero processo produttivo, conoscere e prevedere i trend di mercato, migliorare le proprie strategie di marketing.
In questi anni le aziende di successo sempre di più sono quelle che basano le loro strategie sui dati, non affidandosi all’istinto, alle supposizioni o alle consuetudini e agendo in base a ciò che emerge dall’analisi.
Tuttavia i dati di per sé non hanno significato, è necessario far emergere tendenze, correlazioni e legami perché se ne possano trarre le informazioni che servono per prendere decisioni corrette.
Questo è ancora più vero oggi: le organizzazioni hanno a che fare con grandi volumi di dati provenienti da più sorgenti e in continuo aggiornamento.
In questo scenario è impensabile riuscire a manipolare i dati e tradurli in informazioni utili senza ricorrere a una piattaforma che semplifichi l’intero processo analitico e garantisca sicurezza, rapidità e affidabilità dei dati processati.
L’analisi dei dati in ambito aziendale viene utilizzata da diversi decenni, ma è solo negli ultimi 10/15 anni che questo campo ha visto un’evoluzione significativa e rapida, diventando un vero punto di forza per quelle realtà che decidono di adottare un approccio data-driven.
Lo sviluppo tecnologico e i progressi in campo informatico hanno portato infatti all’affermarsi di discipline come la business intelligence e la data visualization, che hanno migliorato e semplificato notevolmente l’analisi e la comprensione, grazie all’introduzione di strumenti di visualizzazione dei dati.
Data Analysis: cosa è realmente
Una definizione sintetica di analisi dei dati può essere la seguente: la raccolta e l’elaborazione di grandi quantità di dati per estrarne informazioni nascoste.
Nella pratica è una scienza che mette insieme matematica, statistica e logica, e che sfrutta l’elevata capacità computazionale dei moderni elaboratori al fine di ricavare informazioni utili per supportare il processo decisionale e rendere possibile una gestione più efficiente e competitiva delle aziende.
Quella dell’analisi dei dati però, al contrario di quello che si potrebbe pensare, non è una metodologia nata in concomitanza con lo sviluppo tecnologico informatico del XXI secolo, ma risale addirittura al XVIII.
Nel 1785 infatti William Playfair iniziò ad usare il grafico a barre per rappresentare i dati relativi all’import-export dei generi alimentari del Regno Unito e del cotone in Europa.
All’inizio dell’800 invece il cartografo Charles Joseph Minard creò una mappa lineare per rappresentare l’andamento della campagna di Russia di Napoleone e dimostrare come le sconfitte fossero collegate al freddo dell’inverno e alla durata della lontananza dell’esercito dalle linee di rifornimento.
Nel 1890 Herman Hollerith mise a punto una “macchina tabulatrice” per memorizzare i dati del censimento degli Stati Uniti su schede perforate, che ha consentito quindi di analizzare i dati in maniera significativamente più veloce.
Negli ultimi decenni tuttavia vi è stata la vera spinta, grazie anche ai progressi nell’ambito scienza dei dati, dell’intelligenza artificiale, del machine learning e dei big data.
Come si effettua un’analisi dei dati?
Analizzare centinaia e centinaia di informazioni al secondo durante l’arco di tutta la giornata è un processo complesso, che passa attraverso diverse fasi e che che può essere svolto seguendo differenti metodologie e procedure.
Non esiste un’unica risposta alla domanda come si fa un’analisi dati. Dipende dal contesto nel quale l’analisi dei dati si deve inserire, dalla specifica realtà aziendale e dagli obiettivi.
Questi ultimi giocano un ruolo basilare in una corretta analisi dei dati: infatti il primo step da implementare per ogni azienda che voglia diventare realmente data-driven dovrebbe essere il processo di Requirement Gathering, vale a dire la definizione dei requisiti e dei desiderata. Senza questa fase iniziale si corre il rischio di non fare le scelte giuste né in termini di metodologia né in termini di strumenti e piattaforme.
Segue quindi la fase della Data Collection, che rappresenta il momento della “raccolta dei dati” vera e propria, che naturalmente si può appoggiare su tecnologie differenti: database, datawarehouse, ERP, file e repository in locale o in cloud, ecc.
I set di dati “collezionati” possono quindi essere processati (Data Processing) ed elaborati così come sono oppure, più frequentemente, si rende necessaria, prima dell’analisi vera a propria, una fase preliminare di pulizia e standardizzazione dei dati (Data Cleansing), per correggere dati ridondanti, incompleti o errati.
A questo punto interviene l’analisi propriamente intesa, che oggi può basarsi su strumenti evoluti che oltre a semplificarla e velocizzarla, l’hanno estesa ad un pubblico più ampio rispetto a qualche decennio fa.
Grazie alle piattaforme di Business Intelligence e Data Visualization tutte le funzioni aziendali possono accedere ad analisi self service, in tempo reale e soprattutto visuali e interattive.
Infatti, gli scogli più grandi nella diffusione di un approccio data-driven nelle organizzazioni sono sempre stati la lentezza dell’analisi, che non consentiva di avere le informazioni giuste al momento giusto, e la necessità di skills matematico/statistiche per una corretta interpretazione dei dati.
Oggi piattaforme come Tableau hanno “liberato” i dati e qualsiasi utente aziendale può accedere ad analisi visuali e facilmente intelligibili, che elaborano un’ampia varietà di risorse di dati ad una velocità impressionante.
Le metodologie di analisi
Le piattaforme più avanzate oggi a disposizione nel campo della BI e degli Analytics combinano diverse metodologie di analisi dei dati al fine non solo di capire cosa è successo in passato e perché è successo, ma anche per predire cosa potrà avvenire in futuro e addirittura suggerire soluzioni e mettere in pratica decisioni in automatico.
Si tratta infatti di mettere insieme Analisi Descrittiva, Analisi Predittiva e Analisi Prescrittiva.
Con la prima abbiamo visione di quello che è accaduto nel passato, il che ci permette di prendere decisioni basate sull’esperienza
La seconda, che grazie al Machine Learning individua trend, pattern, cluster e relazioni di causa-effetto, consente di predire quali saranno le tendenze future per un ulteriore supporto alle decisioni.
La terza permette di ipotizzare il risultato probabile di azioni future e anche di automatizzare in parte il processo decisionale.
Analisi dei dati: in quali settori può essere applicata
Oggi è impossibile e irreale identificare un contesto in cui l’analisi dei dati non possa dare dei benefici, a partire dalle piccole imprese locali, fino ad arrivare alle grandi corporation.
Ovviamente gli usi che ne fa una piccola impresa sono differenti rispetto a quelli di una grande organizzazione, tuttavia basare le proprie decisioni aziendali sui dati è uno degli elementi che più determina il successo di una strategia.
Ad esempio le piccole medie imprese, che ad oggi rappresentano più del 40% dell’intero settore imprenditoriale italiano, possono utilizzare l’analisi di dati per avere un maggior controllo di inventario e cashflow, oltre che gestire al meglio le proprie azioni di marketing rendendole più efficaci e mirate alle esigenze del cliente.
Nelle aziende di maggiori dimensioni l’analisi dei dati diviene un’esigenza imprescindibile per ottimizzare le risorse, prevedere e anticipare i trend di mercato, comprendere i bisogni del proprio target e adattare il proprio prodotto / servizio alle esigenze dei clienti. In breve, per essere competitivi.
Se sei interessato a queste tematiche e vuoi saperne di più di come le aziende del tuo settore possono applicare con successo l’analisi dei dati iscriviti alla nostra newsletter, luogo in cui periodicamente pubblichiamo informazioni e aggiornamenti su tutto il mondo del Business Intelligence e della Data Analytics.
