Non importa quale sia il tuo business o il tuo settore, Data Analytics può aiutarti a prendere decisioni.

I dati correttamente analizzati, allineati con gli obiettivi di business, possono trasformare la realtà di una società.

Ecco perché la domanda di soluzioni di Data Science e Data Analytics è aumentata nel tempo. Questo perché la comprensione dei modelli che influenzano le iniziative può fare la differenza tra il successo e il fallimento di strategie aziendali di successo, soprattutto in tempi di crisi. 

Vuoi sapere perché la Data Analytics è diventata una possibilità in crescita per le aziende? Seguiteci e scoprite perché sempre più aziende stanno diventando data-driven! 

Passo 1: Iniziare con la cultura!

Nell’ultimo decennio, i dati sono diventati il bene più prezioso per comprendere il comportamento degli utenti. Questo assicura la preminenza di discipline come Data Analytics e Data Science anche nei modelli di business più diversi.

Tuttavia, questo concetto di game-changing non è avvenuto dall’oggi al domani. Per creare una dinamica capace di trasformare costantemente i numeri in intuizioni, è necessario avere una direzione, investire in infrastrutture e professionisti preparati.

Ma il requisito più indispensabile è la cultura. 

La cultura è la base di tutto. Anche in termini di diventare abili nel processo decisionale guidato dai dati. Stiamo parlando, ovviamente, della cultura dei dati. 

È praticamente impossibile che i team pensino in modo analitico ai dati prima di aver stabilito degli obiettivi intorno ai quali organizzarsi.

Quindi, partiamo dall’inizio: il primo passo nel viaggio verso la cultura dei dati è diffondere una cultura analitica all’interno della vostra azienda. 

Che cos’è Data Analytics

Data Analytics è il processo di pulizia, trasformazione e modellazione di dati non strutturati (Big Data) al fine di scoprire informazioni utili.

Parte di questo obiettivo viene raggiunto attraverso i processi ETL (extract – transform – load), strategie altamente efficienti che standardizzano i dati provenienti da diverse fonti secondo regole specifiche.

L’idea è quella di trasformare i dati in informazioni di valore e, con queste informazioni, generare conoscenza aziendale.

Se la vostra azienda non è ancora data-driven, vi starete chiedendo perché questo processo è così importante. È semplice: perché garantisce:

Vuoi immergerti nel mondo dei dati e iniziare a costruire una cultura dei dati sostenibile? Leggi il nostro articolo “3 passi di data science da applicare alla tua azienda”

Ma prima, andiamo a conoscere i tre tipi di analisi più utilizzati nella Data Analytics. 

Che cos’è l’analisi dei Data Analytics?

I dati non sono uniformi. A differenza del codice, variano costantemente. Questo è dovuto alla sua origine, che è totalmente suscettibile di cambiamenti: il mondo reale.

Pertanto, anche la vostra analisi deve adattarsi e variare in funzione di alcuni fattori. Evidenzieremo tre fattori importanti perché una strategia di Data Analytics abbia successo:

Per comprendere meglio i benefici che le aziende possono ottenere quando implementano una strategia di Data Analytics, controlla la nostra lista dei tre tipi di analisi più comuni.

Mentre ne presentiamo solo tre in questo articolo, l’elenco può essere molto più lungo. Se state cercando maggiori informazioni, non esitate a contattare uno dei nostri esperti per saperne di più sulle molte possibilità che circondano la Data Analytics.

1. Analisi predittiva: aumentare la prevedibilità del business

Quando un’azienda investe nella strutturazione dei propri dati, può lavorare con quella che chiamiamo analitica predittiva.

Fondamentalmente, con l’aiuto dei data scientist, è possibile utilizzare tecnologie come il Machine Learning e l’intelligenza artificiale per trasformare i dati in intuizioni che forniscono previsioni più accurate sul futuro.

Questo aumenta la prevedibilità del business e può aiutarvi a prendere decisioni oggi che avranno un impatto positivo sul futuro del vostro business.

2. Analisi prescrittiva: utilizzare le prestazioni passate per generare raccomandazioni per il futuro

L’obiettivo qui è determinare le probabilità per una data decisione.

Per esempio, un manager potrebbe chiedersi quanto ritorno avrebbe se aumentasse del 10% il suo investimento nella formazione alle vendite. L’analisi prescrittiva può fornire.

3. Analisi descrittiva: Tracciare gli indicatori chiave di performance per capire lo stato attuale del business

L’analisi descrittiva, come implica il nome, si occupa di descrivere esattamente quello che sta succedendo in questo momento. L’oggetto di questo studio è il presente.

Potrebbe non sembrare così utile in un ambiente sano, ma le aziende perdono una grande quantità di denaro e risorse per sfide invisibili, che possono causare colli di bottiglia che influenzano i processi per anni. 

L’analisi descrittiva si concentra sull’interrogazione di ciò che sta accadendo per rispondere al perché sta accadendo. Identificare la radice del problema rende le sfide molto più facili da risolvere. 

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Le cinque aree principali che utilizzano Data Analytics

1. Istruzione

Uno dei più grandi dolori nel settore dell’istruzione è l’abbandono degli studenti. Nel contesto della pandemia, questi numeri sono aumentati. Mentre allo stesso tempo abbiamo assistito a un aumento esponenziale dell’offerta di corsi.

Mentre un aumento dell’offerta di corsi è molto positivo, aumenta anche il numero di abbandoni. Un gran numero di studenti si iscrive e finisce per interrompere i corsi a metà strada per iniziarne un altro. Questo causa un danno immenso alle istituzioni che hanno investito in infrastrutture digitali.

Tra le altre possibilità, Data Analytics può aiutare utilizzando i dati per prevedere quali e quanti studenti hanno maggiori probabilità di abbandonare i corsi. Le scuole possono utilizzare queste informazioni per generare strategie mirate a trattenere questi studenti, garantendo la sopravvivenza dell’attività. 

2. Settori bancario e finanziario

Questi due settori si basano sul risparmio di denaro e sulla riduzione dei rischi. Data Analytics può aiutare con le due maggiori sfide di questi settori: prevedere le frodi e tracciare e gestire le inadempienze.

In termini semplici, la strategia consiste nell’analizzare il profilo di consumo dei clienti che chiedono prestiti o stipulano assicurazioni.

In pochi secondi, Data Analytics può identificare e rispondere se questa persona sarà in grado di pagare ciò che deve e il miglior tasso di interesse per il suo profilo.

3. Vendita al dettaglio + Logistica

Avrai notato che molti negozi online sanno già cosa prima ancora che tu esprima un interesse. Come è possibile? Data Analytics e i suoi enormi database.

Il settore del retail è stato uno dei primi a investire in strategie di analisi dei dati. Quando si capisce il profilo del consumatore, è facile anticipare i suoi bisogni.

Estendendo questa strategia al settore della logistica, i rivenditori sono in grado di ridurre il prezzo dei loro prodotti grazie alla riduzione dei tempi e dei costi di consegna. Attraverso il Data Analytics, le aziende possono rendere disponibili in magazzino i prodotti in base alle preferenze dei consumatori di una particolare regione. Prima ancora che effettuino l’acquisto.

4. Sicurezza

I Data Analytics possono essere usati per prevedere i crimini prima che accadano. Potrebbe sembrare una scena di Minority Report, ma tutto ciò che sta facendo è determinare le aree in cui un aumento degli agenti di polizia in servizio può aiutare a ridurre i tassi di criminalità.

Questo è già una realtà in alcune città degli Stati Uniti. 

5. Salute

I costi dei trattamenti medici sono estremamente alti. Mentre il costo della prevenzione è molto più basso. Stiamo parlando di clienti, piani sanitari, ospedali e cliniche.

Quindi è abbastanza ovvio che il settore sanitario ha bisogno di Data Analytics per aiutare a prevenire le malattie. Negli Stati Uniti, questo è già una realtà: l’analisi dei dati è usata come un modo per prevedere la possibilità che una persona sviluppi una certa malattia.

I profili di Data Analytics si basano su enormi quantità di dati, tenendo conto delle procedure precedenti e della storia familiare. Con questo, il sistema sanitario può agire in modo preventivo, riducendo il costo dei piani sanitari.

Data Analytics può anche raccogliere dati da certe regioni per calcolare la probabilità di sviluppare focolai di malattie. Qualcosa che diventerà sempre più necessario in futuro.

Porta Data Analytics nel tuo business!

Se sei arrivato fin qui, probabilmente hai già qualche idea su come la Data Analytics può aiutare il tuo business.

Sappiamo che il viaggio di Data Analytics non è una passeggiata, richiede tempo e impegno. Per accorciare il percorso, chiedete aiuto! Le società di consulenza possono identificare le opportunità e aiutarvi a implementare una strategia di Data Analytics. Contattaci e parla con i nostri data scientist dei tuoi obiettivi e delle tue sfide!