Che cos'è la Data Analytics e come usarla in azienda

Secondo un recente sondaggio di settore, oltre alla riduzione dei costi, il 57% delle organizzazioni sfrutta la data analytics per guidare la strategia aziendale e il 52% per migliorare i risultati finanziari. Nel concreto, l'analisi dei big data permette di scoprire tendenze, modelli e correlazioni nascosti in grandi quantità di informazioni non elaborate.

Inoltre, tecnologie come il cloud computing, l'intelligenza artificiale e il machine learning stanno trasformando radicalmente l'approccio all'analisi dei dati. Con il mercato della Business Intelligence self-service previsto raggiungere i 19,70 miliardi di dollari entro il 2028, comprendere come implementare efficacemente la data analytics in azienda è diventato essenziale per rimanere competitivi.

Definizione di Data Analytics e significato per il business

La data analytics rappresenta la scienza che applica principi matematici, statistici e logici per trasformare dati grezzi in informazioni utilizzabili. Si tratta di un processo essenziale che permette alle aziende di esaminare set di dati per estrarre conclusioni significative e scoprire modelli nascosti.

Cos’è la data analytics: definizione e obiettivi

L'analisi dei dati è il processo che esamina dataset per ricavare valore e rispondere a domande specifiche. In sostanza, trasforma i dati grezzi in informazioni concrete che supportano decisioni strategiche. Le origini dell'analisi dei dati possono essere ricondotte al periodo tra il XVIII e XIX secolo, quando economisti come Charles Joseph Minard e William Playfair iniziarono a raccogliere sistematicamente dati sulle attività commerciali europee.

Oggi, grazie all'evoluzione tecnologica, l'analisi dei dati segue un percorso strutturato che inizia con l'identificazione di un problema o obiettivo. Successivamente, si procede con la raccolta dei dati da varie fonti, seguita dalla loro elaborazione, classificazione e verifica di coerenza (fase conosciuta come data cleansing). Solo a questo punto il data analyst può iniziare l'analisi vera e propria, scegliendo la metodologia più adeguata al caso specifico.

Gli obiettivi principali della data analytics includono:

• Ottimizzare i processi aziendali e ridurre i costi
• Guidare strategie e cambiamenti organizzativi
• Monitorare e migliorare i risultati finanziari
• Prendere decisioni basate su evidenze concrete invece che su intuizioni

Differenza tra data analytics e data science

Nonostante vengano spesso utilizzati in modo intercambiabile, data analytics e data science rappresentano due ambiti distinti. La data analytics si concentra sull'interpretazione di dati esistenti per identificare pattern e tendenze, rispondendo a domande specifiche con analisi immediate. In altre parole, se la data analytics ci dice cosa è successo e perché, focalizzandosi sull'interpretazione dei dati già esistenti per decisioni immediate.

Al contrario, la data science va oltre, applicando modelli predittivi e tecniche di machine learning per estrarre insight più complessi. Il data scientist ci dice cosa succederà in futuro e come possiamo intervenire per raggiungere gli obiettivi, creando modelli avanzati per prevedere e influenzare il futuro.

Tuttavia, entrambe le discipline condividono competenze tecniche di base, come l'utilizzo di linguaggi SQL, Python e R per manipolare e analizzare i dati. Inoltre, tanto i data analyst quanto i data scientist devono avere un'attenzione meticolosa ai dettagli e capacità di collaborazione con altre figure professionali.

Cosa sono gli analytics in ambito aziendale

Gli analytics in ambito aziendale (business analytics) rappresentano l'applicazione dei principi di analisi dei dati specificamente al contesto del business. A differenza della generica data analytics, la business analytics si inserisce nel contesto degli insight aziendali, spesso con contenuti predefiniti che accelerano il processo analitico.

In particolare, la business analytics si riferisce a tre processi principali:

• Acquisire ed elaborare dati aziendali storici
• Analizzare tali dati per identificare tendenze, modelli e cause principali
• Prendere decisioni aziendali basate sui dati ricavati

Questi processi consentono alle aziende di comprendere meglio i propri clienti, ottimizzare le operazioni e individuare nuove opportunità di mercato. Secondo recenti ricerche, i benefici principali che le organizzazioni ottengono dagli analytics includono maggiore efficienza e produttività, processi decisionali più rapidi ed efficaci, migliori performance finanziarie e migliore acquisizione e fidelizzazione dei clienti.

In definitiva, i dati rappresentano una vera e propria "miniera d'oro" per le aziende, ma solo se organizzati e interpretati correttamente. L'analisi dei dati trasforma questa risorsa grezza in conoscenza applicabile, rendendo visibili storie nascoste nei numeri e supportando decisioni strategiche che generano valore concreto per il business.

Le quattro tipologie principali di analisi dei dati

Quando analizziamo i dati aziendali, possiamo sfruttare quattro principali tipologie di analisi, ciascuna con uno scopo specifico e un livello crescente di complessità. Queste tipologie rispondono a domande diverse e, usate insieme, forniscono una comprensione completa e approfondita della realtà organizzativa, dei clienti e del mercato.

Analisi descrittiva: cosa è successo

L'analisi descrittiva rappresenta il primo passo fondamentale in qualsiasi attività di analisi dei dati. Questa forma basilare di analisi risponde alle domande "Cosa è successo?" e "Cosa sta succedendo?", esaminando dati attuali e passati. Attraverso tecniche statistiche descrittive, come medie, mediane, mode, varianze e deviazioni standard, otteniamo una panoramica dettagliata delle proprietà dei dati, evidenziando la loro centralità, dispersione e forma distributiva.

In ambito aziendale, l'analisi descrittiva permette di:

• Quantificare le relazioni tra i dati
• Individuare pattern e anomalie
• Segmentare la customer base
• Confrontare periodi o aree di business diverse

Gli strumenti tipici includono dashboard, report periodici o ad hoc, e data analytics di base. Sebbene rappresenti la forma più semplice di Business Intelligence, l'analisi descrittiva fornisce la base per analisi più approfondite e costituisce il punto di partenza per ulteriori indagini. Infatti, senza comprendere cosa è accaduto, risulta impossibile diagnosticare cause o prevedere sviluppi futuri.

Analisi diagnostica: perché è successo

Mentre l'analisi descrittiva ci informa su cosa è accaduto, l'analisi diagnostica va oltre, esaminando il perché determinati eventi si sono verificati. Questo tipo di analisi più avanzata identifica cause, problemi o anomalie attraverso l'esame di correlazioni, dipendenze e trend.

Il processo di analisi diagnostica generalmente segue tre fasi:

• Innanzitutto, l'identificazione di anomalie;
• successivamente la raccolta delle informazioni relative a tali anomalie;
• infine, l'applicazione di tecniche statistiche per individuare correlazioni e dipendenze che spieghino le anomalie rilevate.

Le tecniche impiegate includono data drilling (esplorazione dei dati con diverse visualizzazioni), data mining (identificazione di anomalie e modelli in set di dati) e analisi della correlazione. L'analisi diagnostica si dimostra particolarmente utile quando occorre eliminare le cause di malfunzionamenti, evitare reclami frequenti o comprendere i fattori dietro specifici trend di performance.

Analisi predittiva: cosa potrebbe accadere

L'analisi predittiva utilizza dati storici per formulare previsioni su eventi o comportamenti futuri. Risponde alla domanda "Cosa potrebbe accadere in futuro?" analizzando dati passati per identificare pattern e tendenze che potrebbero ripetersi.

Per realizzare previsioni accurate, questa forma di analisi sfrutta tecniche avanzate come machine learning, reti neurali, alberi decisionali, regressione lineare, data mining e teoria dei giochi. Con questi strumenti si elaborano modelli predittivi e statistici che aiutano a ottimizzare scelte e decisioni, trasformando i dati in informazioni preziose e azionabili.

In ambito aziendale, l'analisi predittiva trova applicazione nella prevenzione delle frodi (identificando comportamenti sospetti), nell'ottimizzazione delle campagne di marketing, nel miglioramento delle operazioni (prevedendo rimanenze di magazzino e gestendo risorse) e nella riduzione dei rischi (come la valutazione dell'affidabilità creditizia).

Analisi prescrittiva: cosa fare in base ai dati

Al vertice della piramide analitica troviamo l'analisi prescrittiva, che non solo anticipa ciò che accadrà, ma suggerisce anche le azioni più vantaggiose da intraprendere. Risponde alla domanda "Cosa dovremmo fare?" e rappresenta il livello più avanzato di analisi dei dati.

Combinando big data, scienze matematiche, regole aziendali e machine learning, l'analisi prescrittiva fornisce raccomandazioni specifiche basate sulle previsioni formulate. In senso stretto, sono proprio questi insights a dare vita alle decisioni realmente data-driven, permettendo alle aziende di scegliere in modo informato anche in ambienti incerti e volatili come i mercati attuali.

Le applicazioni dell'analisi prescrittiva includono il pricing dinamico (ottimizzazione delle strategie di prezzo in base a domanda e comportamenti dei consumatori), l'allocazione ottimale di risorse (forza lavoro, attrezzature, inventario), l'ottimizzazione del marketing mix e la segmentazione avanzata dei consumatori.

In definitiva, sebbene la maggior parte delle analisi condotte nelle aziende siano ancora di tipo descrittivo e diagnostico, l'intero spettro di queste quattro tipologie offre una visione completa che consente di passare dalla semplice osservazione del passato alla pianificazione strategica del futuro.

Il processo di analisi dei dati in azienda

Per trasformare i dati aziendali in valore concreto, è necessario seguire un processo strutturato di analisi che comprende diverse fasi fondamentali. Questo processo rappresenta la spina dorsale di ogni iniziativa di data analytics e determina l'efficacia delle decisioni basate sui dati.

Raccolta e categorizzazione dei dati

La raccolta dei dati costituisce il punto di partenza di ogni progetto di analisi. Le aziende attingono principalmente a due tipi di fonti: i dati interni (transazioni aziendali, interazioni con clienti) e i dati esterni (banche dati pubbliche, social media, sensori IoT). La qualità e varietà delle fonti influenzano direttamente l'affidabilità dell'analisi finale.

Dopo la raccolta, i dati devono essere categorizzati in base a criteri oggettivi come formato, provenienza e frequenza di aggiornamento. Questo passaggio permette di organizzarli in modo da facilitare le successive analisi e creare una base solida per l'interpretazione.

Pulizia e validazione dei dati

Prima dell'analisi vera e propria, i dati richiedono un accurato processo di pulizia per garantirne l'accuratezza. Questa fase prevede la rimozione di duplicati, la gestione dei valori mancanti e l'eliminazione di dati irrilevanti. Secondo alcune ricerche, i data scientist dedicano fino al 60% del loro tempo proprio alla pulizia e organizzazione dei dati.

La validazione verifica che i dati rispettino specifici criteri di qualità: devono essere accurati, aggiornati, completi e coerenti. Questo passaggio è cruciale poiché dati "sporchi" possono costare alle aziende oltre il 12% del fatturato complessivo.

Data warehouse e strumenti ETL

I dati puliti vengono archiviati in un data warehouse, un sistema centrale integrato con strumenti ETL (Extract, Transform, Load) che estraggono i dati dalle sorgenti originali, li trasformano in formati compatibili e li caricano nel sistema centrale. Questo approccio si basa su tecnologie come i Database Management System (DBMS), fondamentali per organizzare e gestire grandi volumi di dati in modo strutturato.

Il processo ETL può utilizzare due modalità principali di caricamento: refresh (sostituzione completa dei dati) o update (aggiunta di nuovi dati mantenendo quelli esistenti). Questi strumenti sono fondamentali per creare una base dati strutturata e ridurre errori e incongruenze.

Visualizzazione e interpretazione dei risultati

La fase finale consiste nella visualizzazione dei dati attraverso grafici, tabelle e dashboard interattive che permettono di interpretare rapidamente i risultati. Una rappresentazione efficace deve bilanciare forma e funzionalità: troppo semplice rischia di essere noiosa, mentre eccessivamente complessa può risultare dispersiva.

I tipi di visualizzazione più comuni includono:

• Diagrammi e grafici (barre, torta, dispersione)
• Mappe e rappresentazioni geografiche
• Dashboard interattive con funzionalità di drill-down

Questa fase è essenziale per comunicare chiaramente i risultati agli stakeholder e facilitare il processo decisionale basato sui dati.

Applicazioni pratiche della Data Analytics in azienda

La data analytics trasforma radicalmente le operazioni quotidiane delle aziende moderne, passando dalla teoria alla pratica. In numerosi settori - dal retail alla manifattura, dal finanziario alla logistica - l'analisi dei dati si traduce in applicazioni concrete che generano valore tangibile.

Ottimizzazione del processo decisionale

Le decisioni basate sui dati riducono significativamente i bias personali e garantiscono maggiore obiettività. Le aziende che adottano una cultura data-driven ottengono vantaggi competitivi concreti, dalla soddisfazione del cliente alla pianificazione strategica più efficace. Ad esempio, un rivenditore multinazionale può utilizzare l'analisi dei dati per gestire le scorte in previsione di determinati eventi climatici, avendo scoperto pattern di acquisto specifici prima dell'arrivo di condizioni metereologiche avverse.

Infatti, le decisioni supportate dai dati non solo affrontano sfide immediate ma contribuiscono a delineare strategie aziendali di lungo periodo. Quando i dati tra reparti si consolidano in un'unica fonte, tutti i team aziendali si sincronizzano nel processo end-to-end, eliminando lacune nei dati e nella comunicazione.

Miglioramento del servizio clienti

Il customer analytics, ovvero l'analisi dei dati dei clienti, permette di tracciare, analizzare e rispondere efficacemente alle esigenze dell'utenza. Monitorando metriche come la cronologia degli acquisti e i feedback dei sondaggi, le aziende comprendono meglio abitudini e percezioni dei loro clienti.

Un aspetto cruciale è l'identificazione precoce dei segnali d'abbandono. Le aziende possono individuare quali problemi precedenti hanno causato la perdita di clienti e dare priorità alla loro risoluzione. Anche metriche specifiche come il tempo di prima risposta (FRT) e il tasso di risoluzione della prima chiamata (FCR) diventano fondamentali per valutare e migliorare l'esperienza del cliente.

Strategie di marketing basate sui dati

Il data-driven marketing rappresenta un approccio che integra i dati in ogni fase delle decisioni strategiche. Secondo uno studio recente, l'89% degli esperti di marketing ritiene fondamentale anticipare le esigenze dei consumatori durante il percorso d'acquisto.

I professionisti che adottano strategie basate sui dati possono:

• Risparmiare fino al 30% sui costi di marketing
• Aumentare i ricavi fino al 20%
• Personalizzare le comunicazioni con i clienti
• Migliorare il ROI delle campagne

Inoltre, l'analisi dei dati consente di segmentare accuratamente il pubblico target, trasformando informazioni in campagne mirate e ottimizzando le conversioni.

Controllo qualità e gestione operativa

Nel settore manifatturiero, la data analytics aiuta a prevenire guasti e interruzioni nella catena produttiva, evitando costose perdite. L'analisi in tempo reale permette di prendere decisioni più rapide e precise, aumentando l'efficienza complessiva.

Anche le aziende retail sfruttano questi strumenti per ottimizzare la gestione dell'inventario e fornire previsioni accurate dell'andamento della domanda. In ambito logistics, l'analisi supporta lo stoccaggio e la distribuzione delle merci, mentre nel settore finanziario aiuta a prevenire frodi e monitorare rischi.

Pertanto, la data analytics non è più esclusiva delle grandi corporazioni: anche piccole e medie imprese la utilizzano per monitorare competitività ed esperienza utente, trasformando i dati in un reale vantaggio competitivo. Inoltre, l’integrazione con servizi IT evoluti consente di sfruttare al meglio il potenziale dei dati, migliorando operazioni, sicurezza e capacità decisionali.

Tecnologie e strumenti per la Data Analytics moderna

Nel panorama tecnologico attuale, gli strumenti per l'analisi dei dati si sono evoluti rapidamente, passando da semplici software statistici a piattaforme sofisticate e interconnesse. Questi progressi hanno trasformato il modo in cui le aziende estraggono valore dai propri dati.

AI e machine learning per l'analisi predittiva

L'intelligenza artificiale applicata alla data analytics offre capacità uniche di estrarre insight avanzati e formulare previsioni con precisione sorprendente. Attraverso l'automazione dei processi analitici complessi, le tecnologie AI consentono ai team di concentrarsi sulle decisioni strategiche anziché sulle attività operative.

Gli algoritmi di machine learning permettono di identificare pattern nascosti nei dati che sfuggirebbero all'analisi tradizionale, rivelando opportunità di ottimizzazione altrimenti invisibili. Inoltre, le tecnologie AI permettono analisi in tempo reale, fornendo informazioni aggiornate proprio quando servono.

L'analisi predittiva sfrutta algoritmi statistici e tecniche di machine learning come reti neurali, alberi decisionali e regressione lineare per prevedere tendenze future basandosi su dati storici. In particolare, queste tecnologie consentono di anticipare comportamenti dei clienti, ottimizzare la supply chain e persino prevenire il churn attraverso l'identificazione precoce di segnali di insoddisfazione.

Big Data Analytics e cloud computing

I Big Data richiedono necessariamente tecnologie di calcolo avanzato, come l'elaborazione distribuita e l'uso di infrastrutture cloud. Il cloud computing fornisce le risorse on-demand indispensabili per archiviare ed elaborare dati su larga scala, offrendo due vantaggi fondamentali: accesso a servizi avanzati per il data management e scalabilità della potenza di calcolo.

Le principali piattaforme come Google Cloud, Microsoft Azure e AWS offrono soluzioni economiche e flessibili che permettono alle aziende di gestire e analizzare enormi volumi di dati. Significativamente, il cloud consente di scalare orizzontalmente le risorse durante i picchi di lavoro, pagando solo per ciò che serve e ottimizzando così la spesa IT.

Google Data Analytics e strumenti self-service

Il settore si è orientato verso la self-service analytics, un approccio che permette anche agli utenti business di effettuare analisi complesse. Questa democratizzazione dell'analisi dei dati ha portato allo sviluppo di piattaforme che integrano tecnologie di machine learning per semplificare operazioni come la preparazione dei dati e l'analisi predittiva.

Per implementare efficacemente una pratica di self-service analytics, tre elementi fondamentali sono necessari: data storage (con soluzioni come BigQuery), data preparation (attraverso strumenti come Cloud Dataprep) e data visualization (con piattaforme come Data Studio). Questi strumenti consentono di costruire soluzioni analitiche scalabili e comprensive.

Data mining e NLP per dati non strutturati

Poiché circa l'80% dei dati nel mondo è non strutturato, tecniche come il text mining e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono diventate essenziali. Il text mining converte testo non strutturato in formato strutturato per identificare pattern significativi, utilizzando algoritmi come Naïve Bayes e SVM.

L'NLP, evoluta dalla linguistica computazionale, consente ai computer di comprendere il linguaggio umano sia scritto che verbale. Tecniche come la tokenizzazione, il tagging della parte del discorso e il riconoscimento delle entità nominate (NER) aiutano a creare strutture dati grammaticalmente corrette, essenziali per analizzare documenti, e-mail e post sui social media.

Sfruttare il futuro della Data Analytics

La Data Analytics è ormai essenziale per restare competitivi: non è solo una tendenza, ma uno strumento strategico che trasforma dati grezzi in decisioni concrete. Le aziende che investono in tecnologie analitiche, formazione e cultura data-driven ottengono vantaggi in termini di efficienza, risparmio e customer experience.

Con l’evoluzione di AI, machine learning e strumenti self-service, l’accesso ai dati diventa sempre più diffuso e potente. La vera sfida non è raccogliere dati, ma saperli usare in modo intelligente.

Il futuro è di chi integra l’intelligenza umana con quella artificiale per guidare l’innovazione e il valore aziendale, anche attraverso un digital workplace capace di abilitare collaborazione e decisioni data-driven in ogni area aziendale.