Che cos'è la Data Analytics?

Sempre più aziende aumentano i ricavi offrendo valore aggiunto al cliente in tempi più rapidi e riducendo i costi attraverso l'ottimizzazione delle attività operative. Come ci riescono? Mettendo a punto il loro margine competitivo con l'analisi dei dati.

Definizione di analisi dei dati

L'analisi dei dati è il processo con cui si ricavano informazioni da dati che vengono estratti, trasformati e centralizzati per scoprire e analizzare schemi nascosti, relazioni, tendenze, correlazioni e anomalie, oppure per convalidare una teoria o un'ipotesi.

In passato i dati venivano analizzati per prendere decisioni future. Oggi i dati possono essere analizzati per prendere decisioni in tempo reale, individuare trend emergenti e svelare condizioni che non sarebbero evidenti utilizzando processi di gestione dei dati obsoleti.

Principali utilizzi dell'analisi dei dati

In un recente sondaggio di settore, gli intervistati in cinque Paesi hanno indicato gli utilizzi principali dei dati e dell'analisi: aumentare l'efficienza di processi e costi (60%), guidare la strategia e il cambiamento (57%), monitorare e migliorare i risultati finanziari (52%).

Gli intervistati hanno indicato anche i tre sviluppi principali che hanno l'impatto più rilevante sui loro progetti nell'ambito dell'analisi dei dati: cloud computing, big data e intelligenza artificiale/machine learning. Il cloud computing, in particolare, incide sulla velocità con cui le aziende possono ricavare informazioni dai loro dati e questo fenomeno ha favorito una cultura nella quale i clienti sono portati ad alzare continuamente le loro aspettative. Si aspettano prodotti migliori e servizi migliori, e se li aspettano subito.

Vantaggi dell'analisi dei dati

L'analisi dei dati può contribuire a migliorare i processi operativi. I dati possono fornire un'immagine più chiara di ciò che è efficiente e di ciò che non lo è, mentre gli analisti possono scendere più a fondo nei dati per scoprire le cause originali.

L'analisi dei dati aumenta i ricavi consentendo alle persone di prendere decisioni più rapide e meglio informate. Con una quantità sufficiente di dati da analizzare, le imprese possono prevedere il comportamento dei clienti, comprendere le loro esigenze e rispondere in tempo reale, cambiando o aggiungendo prodotti per soddisfare la domanda individuata. Questo approccio si può tradurre in un vantaggio competitivo, una migliore esperienza per il cliente e un incremento del tasso di acquisizione e ritenzione dei clienti stessi.

Processo di analisi dei dati

Per sfruttare i vantaggi dell'analisi dei dati serve una business unit che metta ordine nel patrimonio di dati, in modo da rendere disponibili informazioni accurate e affidabili per la successiva analisi.

Il primo passo nel processo di analisi dei dati è stabilire quali dati sono necessari per perseguire gli obiettivi dell'organizzazione. In generale, le aziende usano dati interni arricchiti con dati provenienti da sorgenti esterne. I dati vengono quindi organizzati per categorie logiche.

Il passo successivo è raccogliere i dati in un archivio centralizzato per l'analisi, solitamente un data warehouse. Questo processo tecnico comporta l'associazione degli elementi di dati provenienti dai database sorgente con il data warehouse. In pratica, ogni campo del database deve essere mappato dalla sorgente alla destinazione, applicando formule per convertire i formati di dati affinché rispettino i requisiti del data warehouse.

Analizzare diversi tipi di dati

I sistemi esistenti sono efficaci nell'analizzare dati strutturati, ma i metodi tradizionali non sono progettati per estrarre valore da dati non strutturati. La moderna analisi dei dati riesce invece a combinare dati strutturati e non per aggiungere dettaglio e contesto.

I dati strutturati sono organizzati in un database relazionale in modo che sia facile elaborarli e manipolarli utilizzando tecnologie tradizionali. Esempi di dati strutturati sono numeri di telefono, CAP, valute o date. I dati strutturati tendenzialmente fotografano il passato, pertanto sono ottimi per l'analisi storica.

I dati non strutturati comprendono e-mail, post sui social media, articoli, immagini da satellite o dati raccolti da sensori. Possono essere conservati in database non relazionali come NoSQL. I dati non strutturati fotografano meglio il presente e possono persino aiutare a prevedere il futuro.

Una volta raccolti, i dati vengono validati per individuare e correggere eventuali problemi di qualità che possono compromettere la qualità dell'analisi. Questo processo prevede ad esempio la profilazione dei dati per assicurarsi che il set di dati sia omogeneo e completo, e la pulizia dei dati per eliminare informazioni duplicate ed errori.

A questo punto i dati sono pronti per l'analisi con strumenti di visualizzazione che consentono di individuare correlazioni, schemi o trend nascosti, utili per le decisioni aziendali.

Sei tipi di analisi dei dat

Le tipologie di analisi dei dati variano da quelle descrittive a quelle più avanzate: ogni organizzazione può scegliere una (o più) di queste tipologie in base al proprio stadio di sviluppo o ai propri processi decisionali. Le organizzazioni che non sono guidate dai dati, o quelle che prendono decisioni in modo reattivo, possono utilizzare l'analisi descrittiva a scopo di reportistica. Le organizzazioni guidate dai dati che devono invece prendere decisioni velocemente si affideranno molto probabilmente all'analisi predittiva/prescrittiva.

L'analisi descrittiva racconta ciò che è successo nel passato ed è il tipo di analisi più comune offerto dalle tecnologie tradizionali. Come esempio possiamo citare i conteggi di inventario, i numeri della produzione, la spesa media per cliente e le variazioni annuali delle vendite

L'analisi predittiva prevede ciò che potrebbe accadere in futuro sulla base di dati presenti. Ad esempio, l'analisi predittiva può prevedere il comportamento dei clienti, i guasti delle apparecchiature o l'incidenza del meteo sulle vendite. L'analisi predittiva viene utilizzata anche per individuare le frodi, ottimizzare le campagne di marketing e fare previsioni per l'inventario. Un esempio di analisi predittiva sono i punteggi di solvibilità creditizia, che mostrano la probabilità di fallimento sulla base dei comportamenti pregressi.

L'analisi prescrittiva è la forma più evoluta di analisi dei dati. Essa prescrive come intervenire per risolvere un problema o sfruttare un'opportunità. Consente di valutare diversi esiti potenziali derivanti da specifici interventi. Si tratta di un'estensione dell'analisi predittiva: dopo aver previsto ciò che accadrà in futuro, l'analisi prescrittiva suggerisce possibili azioni per evitare un problema o cogliere un'opportunità.

Il data mining è una forma di analisi avanzata. È il processo di trasformazione di dati non strutturati in informazioni utili come schemi ricorrenti (pattern), correlazioni e anomalie. Il data mining consente di trovare il proverbiale ago nel pagliaio.

Intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML) sono considerate altre forme di analisi avanzata. L'IA è la capacità di un computer di elaborare informazioni in modo simile al cervello umano, ad esempio capire una domanda e rispondere correttamente. ML si riferisce invece alla capacità di un computer di "imparare", o programmarsi da solo. IA e ML sono una combinazione potente in grado di eliminare gli attriti nel processo di analisi dei dati, rendendolo quasi completamente automatico, includendo anche la ricerca di nuove sorgenti di dati, la strutturazione dei dati per l'analisi e il suggerimento di possibili modalità di intervento.

Il Text mining è un'altra forma di analisi avanzata che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), cioè la capacità di un computer di leggere un testo o ascoltare un discorso. I sistemi IA scandagliano continuamente il web alla ricerca di nuove informazioni che possano supportare gli obiettivi di analisi dell'azienda, oppure si possono scannerizzare testi di libri e documenti per fornire materiale di ricerca al sistema.

Che cos'è l'analisi dei Big Data?

Big Data è il termine generico utilizzato per descrivere la raccolta, l'analisi e la memorizzazione di enormi quantità di informazioni digitali strutturate e non strutturate per migliorare le attività operative.  L'analisi dei Big Data è il processo di valutazione di queste informazioni digitali per trasformarle in business intelligence.

Poiché i Big Data diventano sempre più grandi, emergono nuovi strumenti e tecniche per rendere tale processo più semplice ed efficiente. Il cloud è l'ambiente più comodo per analizzare i Big Data, perché è concepito per conservare enormi quantità di dati a costi ragionevoli. Inoltre il cloud rende l'analisi dei dati accessibile alle figure decisionali in tutta l'organizzazione (non solo agli esperti di informatica o gestione dei dati), favorendo la collaborazione. Gli strumenti migliori per l'analisi dei dati si stanno spostando sul cloud e i fornitori di tali strumenti stanno potenziando le versioni cloud dei loro software.

Inoltre, la migrazione e l'integrazione dei dati in un data warehouse possono essere effettuate nel migliore dei modi nel cloud. I processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) funzionano perfettamente in cloud per estrarre dati da una sorgente, trasformarli in un formato compatibile con la destinazione e caricarli nel data warehouse.

L'analisi dei Big Data per le aziende è focalizzata sull'estensione della tradizionale business intelligence e della reportistica all'elaborazione di dati analitici online (OLAP), che consente l'analisi delle tendenze, e a forme avanzate di analisi come quella predittiva e prescrittiva.

Esistono numerosi strumenti di analisi in cloud, come Hadoop e NoSQL, che sono studiati per conservare, strutturare e recuperare Big Data velocemente. Hadoop è una piattaforma open-source per l'analisi dei dati progettata per elaborare velocemente i Big Data. Il software è gratuito e progettato per girare su hardware comune (workstation desktop a basso costo o semplici server che possono gestire database su scala ridotta senza bisogno di passare a server più costosi), contribuendo a contenere i costi.

Analisi dei dati e cloud: l'evoluzione del business

L'analisi dei dati, inclusa quella dei Big Data, aiuta le aziende a sostenere la crescita. Un'impresa che può trasformare i dati in informazioni fruibili può cogliere i benefici di processi migliori, decisioni più rapide, maggiore produttività, maggiore visibilità sulle modalità di utilizzo dei prodotti da parte dei clienti, sviluppo di nuovi prodotti e servizi, e altro ancora. Le aziende scoprono modi sempre nuovi in cui possono trarre beneficio da analisi avanzate in tempo reale.

Per raggiungere questo obiettivo, la maggior parte delle aziende avrà bisogno di una piattaforma di integrazione dei dati per far confluire i propri dati storici in nuove sorgenti di dati collegando sorgenti tradizionali, on-premise ed esterne a un data warehouse in cloud.

Gli strumenti di Talend per la gestione e l'analisi dei dati in cloud snelliscono il processo di trasferimento dei dati nel data warehouse e di estrapolazione delle informazioni per i processi decisionali. Talend Data Fabric è una suite di app per la gestione dei dati con strumenti evoluti che consentono di effettuare la migrazione al cloud con successo. La piattaforma fornisce l'accesso a tutte le soluzioni e le funzionalità di Talend attraverso un'unica interfaccia, assicurando omogeneità e controllo per tutti i dati aziendali.

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