Approfondimento sul data analytics

Definizione di data analytics

Il data analytics è il processo di analisi, interpretazione ed elaborazione grafica di set di dati complessi e voluminosi allo scopo di trarne insight significativi e assumere decisioni informate. Si articola in una varietà di tecniche che vanno dall'analisi statistica al machine learning, finalizzate all'analisi dei dati passati e attuali per prevedere le tendenze future.

Perché il data analytics è importante?

Nella loro forma grezza, i dati sono poco più di una lista di fatti e cifre. Questo è il motivo per cui vengono spesso paragonati al petrolio, una risorsa il cui valore è latente fino a quando non viene trasformato in qualcosa di utile. Il data analytics è importante perché permette di estrarre valore da quella materia prima che chiamiamo dati.

Immagina di gestire una supply chain globale senza insight sui tuoi dati, o di elaborare un budget per il lancio di un tuo nuovo prodotto basato sull'intuito o sul tuo istinto. Senza il data analytics, ti sarà molto difficile raggiungere l'obiettivo di diventare un'impresa guidata dai dati, con operazioni ottimizzate e una customer experience in continuo miglioramento. Per le organizzazioni che cercano di conquistare e mantenere un vantaggio competitivo, l'analisi dei dati è fondamentale per la continuità del successo.

Come funziona il data analytics?

Il data analytics è un processo di varia natura che si articola in varie fasi finalizzate a estrarre insight significativi dai dati grezzi. Gli strumenti e i team specializzati in analisi dei dati svolgono un ruolo essenziale in questa sequenza, raccogliendo, elaborando e analizzando minuziosamente i dati per ricavarne intelligence fruibile.

Attraverso le cinque fasi illustrate di seguito i dati vengono analizzati accuratamente e si traducono in insight fruibili che guidano il processo decisionale strategico:

Fase 1: raccolta dei dati

Questa fase iniziale consiste nell'acquisizione dei dati da varie fonti, quali database, sensori e transazioni online. La raccolta di set di dati diversi è fondamentale per ottenere informazioni complete.

Fase 2: ripulitura dei dati

I dati così raccolti contengono spesso errori, duplicazioni o valori mancanti. La ripulitura dei dati consiste nell'identificazione e correzione di questi difetti al fine di garantire accuratezza e affidabilità in vista delle analisi successive.

Fase 3: trasformazione dei dati

La trasformazione dei dati prevede la normalizzazione, l'aggregazione e la formattazione dei dati in una struttura coerente e fruibile. Questo passaggio prepara i dati per un'analisi efficiente convertendoli in formati e strutture idonei.

Fase 4: modellazione dei dati

In questa fase, ai dati vengono applicati modelli statistici e algoritmi al fine di individuare schemi, correlazioni e tendenze. La modellazione aiuta a prevedere i risultati futuri e offre una base su cui fondare la presa di decisioni informate.

Fase 5: elaborazione grafica dei dati

Infine, i dati analizzati vengono presentati sotto forma di diagrammi, grafici e cruscotti. L'elaborazione grafica rende intelligibili anche i dati più complessi e mette in evidenza i principali insight, consentendo agli stakeholder di prendere rapidamente decisioni strategiche.

Elaborazione grafica di dati dei primi 100 clienti con pagamenti scaduti

Tipologie e tecniche di data analytics

Tipologie di data analytics

Con la continua crescita dei volumi di dati, per non perdersi negli sconfinati oceani delle informazioni occorrono strumenti di navigazione diversi a seconda della destinazione. Sempre più spesso, le organizzazioni approcciano il data analytics adattando le strategie per rispondere a interrogativi mirati e raggiungere obiettivi specifici. Che si tratti di decifrare quanto accaduto in passato, di scoprire le ragioni alla base di tali eventi, di prevedere le possibilità future o di suggerire la migliore linea d'azione possibile, ogni tipo di data analytics offre insight e soluzioni uniche. Esaminiamo più da vicino le quattro principali tipologie di data analytics: analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva.

Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva interroga i dati storici per individuare tendenze e schemi. Risponde all'interrogativo "Cosa è successo?" utilizzando tecniche quali l'aggregazione dei dati e il data mining per ottenere insight sulle prestazioni passate. Tra gli esempi si possono citare i prospetti mensili sulle prestazioni di vendita, i risultati dei sondaggi sulla soddisfazione dei clienti e le analisi del traffico Web che misurano i tassi di engagement.

Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica scava più in profondità nei dati per comprendere le cause degli eventi passati. Affronta il quesito "Perché è successo?" utilizzando tecniche come il drill-down, l'esplorazione dei dati, il data mining e le correlazioni. Una catena di negozi, per esempio, potrebbe ricorrere all'analisi diagnostica per capire il motivo per cui le vendite sono diminuite in un determinato mese esaminando i fattori d'influenza.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva si avvale di modelli statistici e del machine learning per prevedere i risultati futuri sulla base dei dati storici. Risponde alla domanda "Cosa potrebbe succedere?" individuando le tendenze e prevedendo gli eventi futuri. Una banca, per esempio, potrebbe ricorrere all'analisi predittiva per prevedere la probabilità di insolvenza di un cliente a fronte di un mutuo.

Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva suggerisce azioni in base all'analisi dei dati. Affronta la questione "Cosa dovremmo fare?" affidandosi a tecniche quali gli algoritmi di ottimizzazione e simulazione. Una società di logistica, per esempio, potrebbe sfruttare l'analisi prescrittiva per tracciare l'itinerario più efficiente per i furgoni delle consegne.

Le quattro tipologie di data analytics

Tecniche di data analytics

Il data analytics è una disciplina aziendale in continua evoluzione. Le tecniche impiegate possono essere diverse come i set di dati in esame e come gli obiettivi che le organizzazioni puntano a conseguire. Per eseguire correttamente il data analytics, è indispensabile acquisire familiarità con tutte le tecniche con cui viene espletato, vale a dire:

Data mining

Il data mining sfrutta algoritmi e metodi statistici per estrarre schemi e conoscenze da grandi set di dati. Questa tecnica consente alle organizzazioni di individuare schemi e relazioni nascosti nei dati da utilizzare con vari modelli predittivi.

Analisi testuale

L'analisi testuale elabora sintatticamente i dati di testi non strutturati provenienti da e-mail, post sui social media, recensioni dei clienti e altri tipi di contenuti per ricavarne significati, contesto e insight. È particolarmente utile per l'analisi del sentiment, il riconoscimento delle entità, la modellazione degli argomenti e l'elaborazione del linguaggio naturale.

Analisi statistica

L'analisi statistica si basa su test e modelli statistici per studiare le relazioni e le tendenze che si formano all'interno dei dati. Attraverso test di ipotesi, analisi della regressione e analisi della varianza, questa tecnica consente di formulare inferenze sui dati.

Machine learning

Il machine learning sfrutta algoritmi che apprendono ed elaborano previsioni sui dati, migliorando le prestazioni con l'acquisizione, nel tempo, di maggiori quantità di dati. Può assumere comunemente le forme di apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo, metodi applicati in settori quali i sistemi di raccomandazioni e il riconoscimento di immagini.

Elaborazione grafica dei dati

L'elaborazione grafica dei dati è la loro rappresentazione visiva mediante diagrammi, grafici e cruscotti per rendere più intelligibili anche i dati più complessi. Una efficace elaborazione grafica aiuta le organizzazioni a individuare rapidamente tendenze, schemi e valori anomali, favorendo un migliore processo decisionale.

Analisi dei Big Data

L'analisi dei Big Data si concentra su grandi volumi di dati che con i metodi tradizionali non è possibile gestire in modo efficace. Avviene spesso attraverso soluzioni distribuite di calcolo e storage con cui le organizzazioni elaborano grandi quantità di informazioni, ossia i Big Data da cui ricavano insight strategici.

Esempi e applicazioni di data analytics

Esempi di data analytics

Le organizzazioni sfruttano il data analytics per diverse finalità. Alcune lo utilizzano per prevedere guasti alle attrezzature prima che si verifichino o per adattare le strategie di marketing alle preferenze individuali. Altre vi ricorrono per ottimizzare gli itinerari di consegna con la massima efficienza o per sondare l'umore collettivo degli utenti dei social media. Di seguito sono riportati alcuni degli esempi più comuni di come il data analytics contribuisce a concretizzare queste possibilità in realtà:

Manutenzione predittiva

Il data analytics viene utilizzato regolarmente ai fini della manutenzione predittiva, in cui i dati del funzionamento di impianti o veicoli vengono analizzati per prevedere guasti ai componenti. Le organizzazioni possono così programmare una manutenzione tempestiva e ridurre i fermi imprevisti.

Segmentazione della clientela

Le piattaforme di e-commerce sfruttano il data analytics ai fini della segmentazione dei clienti, ossia il loro raggruppamento in base alle preferenze rilevate studiandone i comportamenti di navigazione e di acquisto. In questo modo è possibile attivare campagne di marketing mirate.

Ottimizzazione della supply chain

Le organizzazioni che eseguono operazioni logistiche analizzano i dati delle spedizioni per ottimizzare gli itinerari delle consegne, ridurre i costi di trasporto e migliorare i tempi di consegna. A trarne vantaggio saranno l'efficienza delle loro operazioni e la soddisfazione dei clienti.

Analisi del sentiment

Le piattaforme di social media ricorrono all'analisi del sentiment per catturare l'opinione del pubblico su vari argomenti. L'analisi di post e commenti permette alle aziende di catturare le opinioni dei clienti e adattare le strategie di conseguenza.

Applicazioni di data analytics

In vari settori, il data analytics non è solo uno strumento, ma una forza trasformativa che stimola il progresso e si fa carico di sfide uniche. A seconda del comparto, il data analytics può rivelare insight critici che si traducono in maggiore efficienza, progressi strategici e persino miglioramenti capaci di migliorare la vita. Di seguito sono riportate alcune applicazioni convincenti di data analytics in vari ambiti:

Settore sanitario

Nel settore sanitario, il data analytics viene impiegato per prevedere i focolai di epidemie, migliorare le cure ai pazienti e ottimizzare il funzionamento degli ospedali. L'analisi dei dati dei pazienti favorisce la diagnosi precoce e i piani terapeutici personalizzati, migliorando nel complesso gli esiti clinici.

Finance

Gli istituti finanziari si affidano al data analytics per il rilevamento delle frodi, la gestione del rischio e servizi bancari personalizzati. Analizzando gli schemi delle transazioni, le banche possono rilevare le attività fraudolente e accertare il rischio creditizio in modo più accurato.

Commercio al dettaglio

Gli operatori del commercio al dettaglio utilizzano il data analytics per ottimizzare la gestione dello stock, migliorare la customer experience e personalizzare i messaggi di marketing. L'analisi dei dati di acquisto dei clienti aiuta i rivenditori a prevedere le tendenze e a personalizzare le offerte in risposta alla domanda dei consumatori.

Settore manifatturiero

Le aziende manifatturiere sfruttano il data analytics per innalzare l'efficienza della produzione, prevedere le esigenze di manutenzione e migliorare la gestione della supply chain. L'analisi dei dati di funzionamento delle macchine aiuta le imprese del comparto a ridurre i tempi di inattività e a preservare una qualità omogenea dei prodotti.

Telecomunicazioni

Le aziende di telecomunicazioni ricorrono al data analytics per migliorare le prestazioni delle reti, ridurre il tasso di abbandono dei clienti e proporre servizi personalizzati. Analizzando gli schemi di utilizzo, possono ottimizzare le risorse delle reti e accrescere la soddisfazione dei clienti.

Casi di utilizzo del data analytics avanzato

In un panorama in continua evoluzione e trasformazione, il data analytics viene utilizzato dalle organizzazioni per essere sempre all'avanguardia e promuovere l'innovazione. Il data analytics è diventato oggi una pratica indispensabile, capace di offrire soluzioni un tempo inimmaginabili. Sempre alla ricerca di un vantaggio competitivo, le aziende esplorano un numero enorme di moderni casi d'uso che avvalorano il potenziale trasformativo dell'analisi di vaste quantità di dati. Queste applicazioni contemporanee del data analytics investono i campi seguenti:

Analisi dei dati IoT

L'Internet of Things (IoT) genera enormi quantità di dati dai dispositivi connessi. Analizzando questi dati diventa possibile tenere sotto controllo le prestazioni dei dispositivi, prevedere i guasti e migliorare le esperienze degli utenti nelle città e nelle abitazioni "smart".

Integrazione di AI e machine learning

Il data analytics evoluto si integra sempre più con l'AI e il machine learning per automatizzare i processi decisionali. Queste tecnologie analizzano voluminosi set di dati per generare insight e suggerimenti in tempo reale.

Analytics in tempo reale

Settori come il finance e il retail stanno adottando analytics in tempo reale per prendere decisioni istantanee. La tecnica consiste nell'analisi dei dati in streaming per rilevare le frodi, gestire i livelli di stock e personalizzare rapidamente le interazioni con i clienti.

Analisi dei dati di blockchain

In settori come il finance e la supply chain, l'analisi della blockchain viene utilizzata per verificare le transazioni, tracciare gli asset e garantire la trasparenza. L'analisi dei dati della blockchain permette di rilevare anomalie e garantire l'integrità delle transazioni.

Insight comparativi

Data analytics vs. data science

Nonostante alcune evidenti sovrapposizioni, i campi del data analytics e della data science restano due discipline distinte. Pensa a due abili artigiani all'opera in campi diversi, utilizzando strumenti e metodi specifici per ricavare oggetti di valore dalle materie prime lavorate. Analogamente, i professionisti del data analytics e della data science divergono nei metodi e negli obiettivi, pur avendo in comune alcuni elementi fondamentali. Di seguito mettiamo in evidenza le differenze che li separano.

Data analytics:

• Ambito: si occupa principalmente di esaminare set di dati per trarne conclusioni e individuare schemi. Si concentra sull'analisi dei dati per comprendere i comportamenti passati, prevedere i risultati futuri e informare il processo decisionale.
• Strumenti e tecniche: utilizza analisi statistiche, elaborazione grafica dei dati e strumenti di business intelligence. Le tecniche comunemente usate sono il data mining, l'analisi testuale e l'analisi del sentiment.
• Obiettivo: fornire insight fruibili che contribuiscano a migliorare le prestazioni aziendali, ottimizzare i processi e sostenere il processo decisionale. È più orientato alle applicazioni e si focalizza su questioni e problemi aziendali specifici.

Data science:

• Ambito: abbraccia un ambito più vasto, che include anche il data analytics, ma prevede anche lo sviluppo di algoritmi, la costruzione di modelli predittivi e la creazione di nuovi prodotti di dati. Integra aspetti di informatica, statistica ed expertise specialistica.
• Strumenti e tecniche: impiega tecniche avanzate come il machine learning, l'intelligenza artificiale e le tecnologie dei Big Data. I data scientist utilizzano spesso linguaggi di programmazione come Python e R, unitamente a framework come TensorFlow e PyTorch.
• Obiettivo: far emergere nuovi insight attraverso l'analisi esplorativa, creare modelli predittivi e prescrittivi e innovare attraverso soluzioni guidate dai dati. Punta a risolvere problemi complessi e a generare nuovi interrogativi dall'esplorazione dei dati.

Vantaggi e sfide del data analytics

Vantaggi del data analytics

Di fronte alla crescente complessità dei mercati, le aziende vedono nel data analytics un faro che le aiuti illuminando la via verso il miglioramento delle prestazioni e il successo. Attingendo in misura crescente alla potenza e al valore dell'analisi dei dati, le organizzazioni acquisiscono la capacità di sfruttare una serie di vantaggi, tra cui:

Miglioramento del processo decisionale

Il data analytics mette a disposizione delle organizzazioni insight fruibili, consentendo loro di prendere decisioni informate. Analizzando tendenze e schemi di dati, le aziende possono ottimizzare le strategie e anticipare meglio i cambiamenti del mercato.

Rafforzamento della customer experience

La comprensione del comportamento dei clienti attraverso il data analytics aiuta le aziende a personalizzare i propri servizi e prodotti. Il risultato è una maggiore soddisfazione e fedeltà dei clienti, in quanto le aziende adattano le loro offerte su misura per soddisfare esigenze e preferenze specifiche.

Efficienza operativa

Il data analytics identifica colli di bottiglia e inefficienze all'interno dei processi aziendali. Affrontando questi problemi, le organizzazioni riescono a razionalizzare le attività operative, a ridurre i costi e ad aumentare la produttività. Il risultato è un utilizzo più efficiente delle risorse e un incremento dei margini di profitto.

Vantaggio competitivo

Il data analytics permette alle aziende di stare al passo con la concorrenza attraverso la ricerca di nuove opportunità e tendenze di mercato. Le aziende possono così innovare e adattarsi più rapidamente alle mutevoli condizioni del mercato, creandosi le condizioni per rimanere competitive nel loro settore.

Sfide del data analytics

Nonostante le organizzazioni continuino a investire nel data analytics per via dei suoi evidenti vantaggi, permangono alcune sfide, in particolare nel settore della gestione dei dati. Prima di intraprendere un viaggio nel data analytics, è bene tenere a mente alcune di queste sfide, in modo da essere pronti a superarle nel percorso verso una maggiore capacità di visione e di affermazione. Queste sfide riguardano i seguenti aspetti:

Qualità dei dati

Garantire l'accuratezza, la completezza e la coerenza dei dati è una sfida significativa. Dati di qualità inadeguata possono tradursi in informazioni e decisioni errate, con un impatto negativo sui risultati aziendali.

Integrazione dei dati

La combinazione di dati provenienti da fonti diverse può essere un'operazione lunga e complessa. Formati, strutture e standard incoerenti nei set di dati rendono difficile creare una vista unificata e ostacolano un'analisi efficace.

Sicurezza dei dati e privacy

Proteggere i dati sensibili dalle violazioni e garantire la conformità a normative come il GDPR è fondamentale. Per salvaguardare i propri asset di dati, le organizzazioni devono implementare solide misure di sicurezza e mantenere una rigorosa governance dei dati.

Scalabilità

Gestire e analizzare set di dati di dimensioni crescenti diventa sempre più difficile. Le organizzazioni hanno bisogno di soluzioni scalabili in grado di gestire i Big Data in modo efficiente senza compromettere le prestazioni o la precisione.

Deficit di competenze

La carenza di professionisti qualificati nel settore dei dati rappresenta un ostacolo significativo. Non di rado le aziende faticano a reperire e trattenere i talenti con le necessarie competenze in data analytics, e questo può rallentare i loro programmi di analisi e incidere sull'efficacia generale.

Tendenze future nel data analytics

Sotto la spinta dei progressi tecnologici e della crescente domanda di insight basati sui dati, il panorama del data analytics è in continua evoluzione. In prospettiva futura è lecito attendersi che il settore venga influenzato dai progressi che nel frattempo registreranno le tecnologie di intelligenza artificiale, machine learning e Big Data.

Parallelamente, le organizzazioni continueranno a investire in piattaforme e strumenti analitici avanzati per ottenere insight più approfonditi dai loro dati e dare corso a decisioni di business più informate. Le organizzazioni punteranno sempre più sull'analisi in tempo reale, per ottenere tempi di risposta più rapidi a condizioni di mercato e richieste dei clienti in continuo mutamento. E con i dati che continueranno a crescere in modo esponenziale, vi sarà una maggiore enfasi sulla governance e sulle normative della privacy per garantire che i dati vengano gestiti e utilizzati in modo sicuro sul piano etico.

Infine, l'inarrestabile diffusione dell'AI generativa e dei dispositivi IoT (Internet of Things) porterà a un aumento dei volumi e della varietà delle fonti di dati, ponendo la necessità di tecniche analitiche più sofisticate per estrarre insight significativi. Il futuro del data analytics è destinato ad essere dinamico e innovativo, in continua evoluzione per soddisfare le esigenze di un mondo guidato dai dati.

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