{"id":20691,"date":"2021-11-08T07:48:58","date_gmt":"2021-11-08T10:48:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/?p=20691"},"modified":"2021-11-08T07:49:05","modified_gmt":"2021-11-08T10:49:05","slug":"aree-data-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/it\/blog\/aree-data-analytics\/","title":{"rendered":"Le cinque aree principali che utilizzano Data Analytics"},"content":{"rendered":"\n<p>Non importa quale sia il tuo business o il tuo settore, Data Analytics pu\u00f2 aiutarti a prendere decisioni.<\/p>\n\n\n\n<p>I dati correttamente analizzati, allineati con gli obiettivi di business, possono trasformare la realt\u00e0 di una societ\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p>Ecco perch\u00e9 la domanda di soluzioni di Data Science e Data Analytics \u00e8 aumentata nel tempo. Questo perch\u00e9 la comprensione dei modelli che influenzano le iniziative pu\u00f2 fare la differenza tra il successo e il fallimento di strategie aziendali di successo, soprattutto in tempi di crisi.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Vuoi sapere perch\u00e9 la Data Analytics \u00e8 diventata una possibilit\u00e0 in crescita per le aziende? Seguiteci e scoprite perch\u00e9 sempre pi\u00f9 aziende stanno diventando data-driven!&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Passo 1: Iniziare con la cultura!<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Nell&#8217;ultimo decennio, i dati sono diventati il bene pi\u00f9 prezioso per comprendere il comportamento degli utenti. Questo assicura la preminenza di discipline come Data Analytics e Data Science anche nei modelli di business pi\u00f9 diversi.<\/p>\n\n\n\n<p>Tuttavia, questo concetto di game-changing non \u00e8 avvenuto dall&#8217;oggi al domani. Per creare una dinamica capace di trasformare costantemente i numeri in intuizioni, \u00e8 necessario avere una direzione, investire in infrastrutture e professionisti preparati.<\/p>\n\n\n\n<p>Ma il requisito pi\u00f9 indispensabile \u00e8 la cultura.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La cultura \u00e8 la base di tutto. Anche in termini di diventare abili nel processo decisionale guidato dai dati. Stiamo parlando, ovviamente, della cultura dei dati.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c8 praticamente impossibile che i team pensino in modo analitico ai dati prima di aver stabilito degli obiettivi intorno ai quali organizzarsi.<\/p>\n\n\n\n<p>Quindi, partiamo dall&#8217;inizio: il primo passo nel viaggio verso la cultura dei dati \u00e8 diffondere una cultura analitica all&#8217;interno della vostra azienda.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Che cos&#8217;\u00e8 Data Analytics<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Data Analytics \u00e8 il processo di pulizia, trasformazione e modellazione di dati non strutturati (Big Data) al fine di scoprire informazioni utili.<\/p>\n\n\n\n<p>Parte di questo obiettivo viene raggiunto attraverso i processi ETL (extract &#8211; transform &#8211; load), strategie altamente efficienti che standardizzano i dati provenienti da diverse fonti secondo regole specifiche.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;idea \u00e8 quella di trasformare i dati in informazioni di valore e, con queste informazioni, generare conoscenza aziendale.<\/p>\n\n\n\n<p>Se la vostra azienda non \u00e8 ancora data-driven, vi starete chiedendo perch\u00e9 questo processo \u00e8 cos\u00ec importante. \u00c8 semplice: perch\u00e9 garantisce:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Agilit\u00e0 di integrazione dei dati;<\/li><li>Scalabilit\u00e0;<\/li><li>Sicurezza operativa;<\/li><li>Performance;<\/li><li>Qualit\u00e0 dei dati.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Vuoi immergerti nel mondo dei dati e iniziare a costruire una cultura dei dati sostenibile? Leggi il nostro articolo <a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/it\/blog\/3-passi-di-data-science-da-applicare-nella-tua-azienda\/\">&#8220;3 passi di data science da applicare alla tua azienda\u201d<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Ma prima, andiamo a conoscere i tre tipi di analisi pi\u00f9 utilizzati nella Data Analytics.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Che cos&#8217;\u00e8 l&#8217;analisi dei Data Analytics?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>I dati non sono uniformi. A differenza del codice, variano costantemente. Questo \u00e8 dovuto alla sua origine, che \u00e8 totalmente suscettibile di cambiamenti: il mondo reale.<\/p>\n\n\n\n<p>Pertanto, anche la vostra analisi deve adattarsi e variare in funzione di alcuni fattori. Evidenzieremo tre fattori importanti perch\u00e9 una strategia di Data Analytics abbia successo:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Qualit\u00e0 dei dati;<\/li><li>Analisti qualificati;&nbsp;<\/li><li>Impegno organizzativo nel processo decisionale basato sui dati.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>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 pi\u00f9 comuni.<\/p>\n\n\n\n<p>Mentre ne presentiamo solo tre in questo articolo, l&#8217;elenco pu\u00f2 essere molto pi\u00f9 lungo. Se state cercando maggiori informazioni, non esitate a contattare uno dei nostri esperti per saperne di pi\u00f9 sulle molte possibilit\u00e0 che circondano la Data Analytics.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>1. Analisi predittiva: aumentare la prevedibilit\u00e0 del business<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Quando un&#8217;azienda investe nella strutturazione dei propri dati, pu\u00f2 lavorare con quella che chiamiamo analitica predittiva.<\/p>\n\n\n\n<p>Fondamentalmente, con l&#8217;aiuto dei data scientist, \u00e8 possibile utilizzare tecnologie come il Machine Learning e l&#8217;intelligenza artificiale per trasformare i dati in intuizioni che forniscono previsioni pi\u00f9 accurate sul futuro.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo aumenta la prevedibilit\u00e0 del business e pu\u00f2 aiutarvi a prendere decisioni oggi che avranno un impatto positivo sul futuro del vostro business.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>2. Analisi prescrittiva: utilizzare le prestazioni passate per generare raccomandazioni per il futuro<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>L&#8217;obiettivo qui \u00e8 determinare le probabilit\u00e0 per una data decisione.<\/p>\n\n\n\n<p>Per esempio, un manager potrebbe chiedersi quanto ritorno avrebbe se aumentasse del 10% il suo investimento nella formazione alle vendite. L&#8217;analisi prescrittiva pu\u00f2 fornire.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>3. Analisi descrittiva: Tracciare gli indicatori chiave di performance per capire lo stato attuale del business<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>L&#8217;analisi descrittiva, come implica il nome, si occupa di descrivere esattamente quello che sta succedendo in questo momento. L&#8217;oggetto di questo studio \u00e8 il presente.<\/p>\n\n\n\n<p>Potrebbe non sembrare cos\u00ec utile in un ambiente sano, ma le aziende perdono una grande quantit\u00e0 di denaro e risorse per sfide invisibili, che possono causare colli di bottiglia che influenzano i processi per anni.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;analisi descrittiva si concentra sull&#8217;interrogazione di ci\u00f2 che sta accadendo per rispondere al perch\u00e9 sta accadendo. Identificare la radice del problema rende le sfide molto pi\u00f9 facili da risolvere.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" alt=\"This image has an empty alt attribute; its file name is BP_5_areas_data_analysis_Prancheta_1-1024x576.png\" src=\"https:\/\/lh6.googleusercontent.com\/djHhgZiqbQRkdpJ6ZITATWwB_uUGYWc4oxR8DuxSU6tFmmj4gubELkg2I01kSM1ivYmkgeoy1WcKUYigUDE01VV7_RIUgF0WJeS4PUwVn1ubjxPZL3PmmsvPapNNSdKcQgJIlwDr\" width=\"602\" height=\"339\"><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Le cinque aree principali che utilizzano Data Analytics<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>1. Istruzione<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Uno dei pi\u00f9 grandi dolori nel settore dell&#8217;istruzione \u00e8 l&#8217;abbandono degli studenti. Nel contesto della pandemia, questi numeri sono aumentati. Mentre allo stesso tempo abbiamo assistito a un aumento esponenziale dell&#8217;offerta di corsi.<\/p>\n\n\n\n<p>Mentre un aumento dell&#8217;offerta di corsi \u00e8 molto positivo, aumenta anche il numero di abbandoni. Un gran numero di studenti si iscrive e finisce per interrompere i corsi a met\u00e0 strada per iniziarne un altro. Questo causa un danno immenso alle istituzioni che hanno investito in infrastrutture digitali.<\/p>\n\n\n\n<p>Tra le altre possibilit\u00e0, Data Analytics pu\u00f2 aiutare utilizzando i dati per prevedere quali e quanti studenti hanno maggiori probabilit\u00e0 di abbandonare i corsi. Le scuole possono utilizzare queste informazioni per generare strategie mirate a trattenere questi studenti, garantendo la sopravvivenza dell&#8217;attivit\u00e0.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>2. Settori bancario e finanziario<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Questi due settori si basano sul risparmio di denaro e sulla riduzione dei rischi. Data Analytics pu\u00f2 aiutare con le due maggiori sfide di questi settori: prevedere le frodi e tracciare e gestire le inadempienze.<\/p>\n\n\n\n<p>In termini semplici, la strategia consiste nell&#8217;analizzare il profilo di consumo dei clienti che chiedono prestiti o stipulano assicurazioni.<\/p>\n\n\n\n<p>In pochi secondi, Data Analytics pu\u00f2 identificare e rispondere se questa persona sar\u00e0 in grado di pagare ci\u00f2 che deve e il miglior tasso di interesse per il suo profilo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>3. Vendita al dettaglio + Logistica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Avrai notato che molti negozi online sanno gi\u00e0 cosa prima ancora che tu esprima un interesse. Come \u00e8 possibile? Data Analytics e i suoi enormi database.<\/p>\n\n\n\n<p>Il settore del retail \u00e8 stato uno dei primi a investire in strategie di analisi dei dati. Quando si capisce il profilo del consumatore, \u00e8 facile anticipare i suoi bisogni.<\/p>\n\n\n\n<p>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&#8217;acquisto.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>4. Sicurezza<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>I Data Analytics possono essere usati per prevedere i crimini prima che accadano. Potrebbe sembrare una scena di Minority Report, ma tutto ci\u00f2 che sta facendo \u00e8 determinare le aree in cui un aumento degli agenti di polizia in servizio pu\u00f2 aiutare a ridurre i tassi di criminalit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo \u00e8 gi\u00e0 una realt\u00e0 in alcune citt\u00e0 degli Stati Uniti.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>5. Salute<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>I costi dei trattamenti medici sono estremamente alti. Mentre il costo della prevenzione \u00e8 molto pi\u00f9 basso. Stiamo parlando di clienti, piani sanitari, ospedali e cliniche.<\/p>\n\n\n\n<p>Quindi \u00e8 abbastanza ovvio che il settore sanitario ha bisogno di Data Analytics per aiutare a prevenire le malattie. Negli Stati Uniti, questo \u00e8 gi\u00e0 una realt\u00e0: l&#8217;analisi dei dati \u00e8 usata come un modo per prevedere la possibilit\u00e0 che una persona sviluppi una certa malattia.<\/p>\n\n\n\n<p>I profili di Data Analytics si basano su enormi quantit\u00e0 di dati, tenendo conto delle procedure precedenti e della storia familiare. Con questo, il sistema sanitario pu\u00f2 agire in modo preventivo, riducendo il costo dei piani sanitari.<\/p>\n\n\n\n<p>Data Analytics pu\u00f2 anche raccogliere dati da certe regioni per calcolare la probabilit\u00e0 di sviluppare focolai di malattie. Qualcosa che diventer\u00e0 sempre pi\u00f9 necessario in futuro.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Porta Data Analytics nel tuo business!<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Se sei arrivato fin qui, probabilmente hai gi\u00e0 qualche idea su come la Data Analytics pu\u00f2 aiutare il tuo business.<\/p>\n\n\n\n<p>Sappiamo che il viaggio di Data Analytics non \u00e8 una passeggiata, richiede tempo e impegno. Per accorciare il percorso, chiedete aiuto! Le societ\u00e0 di consulenza possono identificare le opportunit\u00e0 e aiutarvi a implementare una strategia di Data Analytics. Contattaci e parla con i nostri data scientist dei tuoi obiettivi e delle tue sfide!<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/content.mjvinnovation.com\/it-it\/it\/ebook\/data-first\"><img decoding=\"async\" data-src=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/mjv_ebook_guia-data-driven_linkedin-1024x535.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-20693 lazyload\" width=\"512\" height=\"268\" data-srcset=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/mjv_ebook_guia-data-driven_linkedin-1024x535.jpg 1024w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/mjv_ebook_guia-data-driven_linkedin-720x376.jpg 720w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/mjv_ebook_guia-data-driven_linkedin-285x149.jpg 285w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/mjv_ebook_guia-data-driven_linkedin-768x401.jpg 768w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/mjv_ebook_guia-data-driven_linkedin.jpg 1200w\" data-sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 512px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 512\/268;\" \/><\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Il Data Analytics \u00e8 uno dei campi della Data Science e pu\u00f2 cambiare il tuo business in meglio. 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