Cos'è l'analisi?
Organizzazioni, persone e cose generano enormi volumi di dati ogni giorno. In 24 ore, inviamo collettivamente 294 miliardi di e-mail e 500 milioni di tweet. Effettuiamo 3,5 miliardi di ricerche in Google. Le nostre auto connesse generano be quattro petabyte di dati. Persino i nostri orologi, frigoriferi e TV creano e condividono costantemente dati.
In tutti questi dati sono nascosti gli insight che possono innescare una crescita aziendale esplosiva. La sfida consiste nell'individuarli, ed è qui che entra in gioco l'analisi.
Definizione di base dell'analisi
L'analisi è un campo dell'informatica che utilizza la matematica, le statistiche e il machine learning per rilevare schemi significativi nei dati. L'analisi, o analisi dei dati, consiste nel vagliare enormi set di dati per individuare, interpretare e condividere nuove conoscenze e informazioni approfondite.
Cos'è l'analisi aziendale?
In parole semplici, l'analisi aziendale è l'analisi applicata ai dati aziendali. È incentrata sulle implicazioni che hanno i dati per le aziende, nonché sulle decisioni e sulle azioni che devono essere intraprese di conseguenza.
L'importanza dell'analisi aziendale
Oggi, l'uso di software di analisi aziendale è spesso il fattore decisivo che contraddistingue i vincitori dai perdenti nel rispettivo settore di attività. Le aziende leader utilizzano l'analisi per monitorare e ottimizzare in tempo reale ogni aspetto delle loro attività, dal marketing alla supply chain. Fanno affidamento sull'analisi per prendere decisioni rapide basate sui dati, aumentare i ricavi, definire nuovi modelli di business, offrire customer experience di eccellenza, rendere più autonomi i dipendenti, acquisire un vantaggio competitivo e molto altro ancora. Le aziende che non dispongono di funzioni di analisi, o di funzioni di analisi efficaci, si limitano a prendere decisioni e a fare business esclusivamente sulla base dell'istinto e dell'esperienza.
Le organizzazioni leader in ogni settore utilizzano i dati e l'analisi come armi competitive.
I principali vantaggi che le aziende traggono dall'analisi sono:
- Maggiore efficienza e produttività
- Processi decisionali più rapidi e più efficaci
- Performance finanziarie migliori
- Identificazione e creazione di nuovi flussi di entrate
- Migliore acquisizione e fidelizzazione dei clienti
L'analisi aziendale è uno dei mercati in più rapida crescita nel segmento dei software aziendali. Recentemente, questa crescita ha subito un'ulteriore accelerazione a seguito della pandemia di COVID-19, che ha costretto molte aziende a trovare nuove soluzioni per generare ricavi, ridurre i costi e affrontare la turbolenta “nuova normalità”. Secondo Gartner1, l'analisi, la business intelligence (BI) e la data science rappresentano i casi di utilizzo più comuni che hanno registrato un'accelerazione a causa della pandemia, relegando completamente al margine l'Internet of Things (IoT) e le applicazioni cloud . Le funzioni predittive e di problem-solving dell'analisi aiutano le organizzazioni a gestire sfide urgenti correlate alla pandemia, quali la previsione accurata della domanda, la protezione dei dipendenti a rischio e l'identificazione di potenziali interruzioni della supply chain.
94
%
delle aziende afferma che l'analisi è importante per la loro crescita e trasformazione digitale1
59
%
delle organizzazioni utilizza attualmente l'analisi avanzata e predittiva1
65
%
delle aziende globali ha in previsione di aumentare le spese per l'analisi nel 20201
Quattro tipi di analisi
Le quattro tipologie di analisi basate sul valore e sulla complessità
- Analisi descrittiva
L'analisi descrittiva risponde alla domanda “Cosa è successo?”. È una forma di analisi semplice che utilizza la matematica di base, come le medie e le variazioni percentuali, per mostrare eventi già accaduti in un'azienda. L'analisi descrittiva, chiamata anche business intelligence tradizionale (BI), è il primo passaggio del processo analitico, nel quale vengono gettate le basi per ulteriori indagini. - Analisi diagnostica
L'analisi diagnostica risponde alla domanda “Perché è successo?”. Fa compiere all'analisi descrittiva un ulteriore passo avanti, grazie a tecniche quali l'esplorazione dei dati, il drill-down e le correlazioni per analizzare più a fondo i dati e identificare le cause all'origine degli eventi e dei comportamenti. - Analisi predittiva
L'analisi predittiva risponde alla domanda "Con quale probabilità si ripeterà in futuro?". Questa branca dell'analisi avanzata utilizza i risultati dell'analisi descrittiva e diagnostica, insieme a sofisticate tecniche di modellazione predittiva, machine learning e deep learning, per prevedere cosa accadrà in futuro. - Analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva risponde alla domanda “Quale azione dobbiamo intraprendere?”. Questo tipo di analisi all'avanguardia si basa sui risultati dell'analisi descrittiva, diagnostica e predittiva e utilizza tecniche e strumenti altamente avanzati per valutare le conseguenze di possibili decisioni e determinare la migliore linea d'azione in un determinato scenario.
Software di analisi che mostra i dati di vendita per diverse linee di prodotti.
Componenti comuni dell'analisi aziendale
L'analisi aziendale è un campo molto vasto con numerosi diversi componenti e strumenti. Alcuni dei più comuni sono:
- Aggregazione dei dati: prima di poter essere analizzati, i dati devono essere raccolti da numerose e svariate fonti, organizzati e ripuliti. Una valida strategia di gestione dei dati e un data warehouse moderno sono fondamentali per l'analisi.
- Data mining: Il data mining utilizza algoritmi di analisi statistica e machine learning per passare al vaglio database di grandi dimensioni, analizzare i dati da più angolazioni e identificare tendenze, schemi e relazioni precedentemente sconosciuti.
- Analisi dei Big Data: l'analisi dei Big Data utilizza tecniche avanzate, tra cui data mining, analisi predittiva e machine learning, per analizzare enormi volumi di dati strutturati e non strutturati in database, data warehouse e sistemi Hadoop.
- Text mining: Il text mining esplora insiemi di dati di testo non strutturati come documenti, e-mail, post su social media, commenti su blog, script di call center e altre fonti basate su testo per l'analisi qualitativa e quantitativa.
- Previsioni e analisi predittiva: le previsioni utilizzano i dati storici per fare stime dei risultati futuri, mentre l'analisi predittiva utilizza tecniche avanzate per determinare la probabilità che questi risultati si verifichino.
- Simulazione e analisi ipotetica: una volta create le previsioni, la simulazione e l'analisi ipotetica possono testare diversi scenari e ottimizzare potenziali decisioni prima che vengano prese.
- Visualizzazione dei dati e storytelling: le visualizzazioni dei dati, come grafici e diagrammi, offrono un modo semplice di comprendere e comunicare tendenze, valori anomali e modelli nei dati. Queste rappresentazioni grafiche possono essere combinate per narrare una storia di portata più ampia e guidare il processo decisionale.
Software di analisi che mostra i 100 principali clienti con pagamenti in arretrato.
Esempi di analisi
L'analisi viene utilizzata da aziende di qualsiasi dimensione e settore, dal retail all'assistenza sanitaria e allo sport. Molte soluzioni di analisi sono create su misura per uno specifico settore, scopo o area aziendale. Esaminiamo alcuni esempi di aree in cui viene utilizzata l'analisi:
Analisi finanziaria
In passato l'analisi finanziaria veniva utilizzata per generare un insieme standard di report. Ora, però, che l'area Finance ha assunto un ruolo più strategico nell'azienda, l'analisi finanziaria si è evoluta, combinando dati finanziari e operativi con fonti di dati esterni per rispondere alla più svariata serie di quesiti aziendali. Tali quesiti possono includere gli ambiti più disparati, da “Stiamo investendo nelle giuste opportunità?” a "In che modo le decisioni che prendiamo oggi influiranno sui nostri margini futuri?"
Il software di analisi può essere utilizzato per supportare la chiusura finanziaria, come illustrato in questo conto economico.
Analisi di marketing
L'analisi di marketing collega i dati provenienti da molteplici canali – social media, Web, e-mail, mobile e altro – per fornire agli esperti di marketing una visione completa delle performance dei loro programmi. Gli utenti possono estrarre milioni di righe di dati per migliorare l'efficacia delle campagne, iper-personalizzare i messaggi di marketing, analizzare le opinioni sui social media, raggiungere i potenziali clienti esattamente al momento giusto e molto altro ancora.
Analisi supply chain
L'esplosione dell'e-commerce, la maggiore volatilità dei mercati, la globalizzazione e altri fattori hanno reso le supply chain incredibilmente complesse. L'analisi della supply chain consente alle organizzazioni di evitare interruzioni, mantenere il flusso di merci e migliorare la resilienza e l'agilità della supply chain. L'utilizzo di dati in tempo reale provenienti da un'ampia varietà di fonti, tra cui i sensori Internet of Things, permette di ottimizzare ogni aspetto, dal sourcing, alla produzione, dallo stock al trasporto e alla logistica.
Tecnologie di analisi moderne
Oggi, l'archiviazione pressoché illimitata e la velocità di elaborazione istantanea dei dati caratterizzano l'era dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning. Queste tecnologie stanno “aumentando” l'analisi, rendendola potente come mai prima d'ora.
L'analisi assistita dall'AI e dal machine learning è in grado di individuare schemi, rilevare valori anomali ed eseguire collegamenti nei Big Data con livelli di rapidità e accuratezza precedentemente impossibili da raggiungere. Attraverso il cloud, può attingere a volumi di dati più elevati e da un maggior numero di fonti, tra cui social media e sensori Internet of Things, facendo emergere informazioni strategiche, opportunità e rischi che altrimenti rimarrebbero nascosti.
La capacità degli algoritmi del machine learning di automatizzare alcuni passaggi più complicati del processo di analisi mette l'analisi avanzata e predittiva alla portata di tutti gli utenti aziendali, anche quelli non specializzati, e non solo dei data scientist. Grazie all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un tipo di intelligenza artificiale, le funzioni self-service compiono un salto di qualità consentendo agli utenti di porre quesiti di business (e ottenere risposte) in relazione ai loro dati in modo semplice e conversazionale, esattamente come accade quando si digita una query su Google o si pone una domanda a Siri.
Ovviamente, tutte queste funzionalità sono disponibili anche sui dispositivi mobili, permettendo agli utenti di ottenere risposte a query ad hoc ovunque si trovino.
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Analisi avanzata è un'espressione generica che fa riferimento a un tipo di analisi che utilizza tecniche e strumenti sofisticati per esplorare i dati in modo autonomo (o semi-autonomo). Tali strumenti e tecniche vanno al di là delle tradizionali funzionalità di BI e includono la modellazione predittiva, l'estrazione di dati e testo, l'analisi del sentiment, il machine learning, le reti neurali, gli algoritmi statistici, l'elaborazione complessa degli eventi e altro ancora.
L'analisi dei Big Data è un tipo di analisi avanzata che esamina volumi di dati molto elevati, tra cui dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, provenienti da una vasta gamma di fonti. Grazie a tecniche e a strumenti complessi come la modellazione predittiva, l'analisi ipotetica e gli algoritmi del machine learning, l'analisi dei Big Data può far emergere tendenze nascoste, correlazioni sconosciute e altre informazioni significative da volumi di dati troppo elevati o eterogenei per poter essere gestiti mediante l'analisi tradizionale.
L'augmented analytics è una funzione di analisi che è stata “aumentata” con le tecnologie di intelligenza artificiale, come il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questa potente analisi basata sull'AI è in grado non solo di rilevare informazioni migliori e in modo più rapido, ma anche di democratizzare l'analisi avanzata automatizzando i processi complessi e consentendo agli utenti di porre domande e comprendere le risposte con una formazione minima.
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