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I Big Data stanno trasformando il processo decisionale all’interno delle aziende. Multinazionali, istituti di istruzione, agenzie governative: i dati supportano tutte le organizzazioni nell’espansione del loro business, nell’incremento delle vendite e nell’individuazione dei metodi più efficienti per lanciare nuovi prodotti o servizi.
La Business Analytics riguarda la gestione e manipolazione dei dati, l'estrazione di informazioni dagli stessi e l'utilizzo di tali informazioni per migliorare le prestazioni aziendali.
In particolare, la Business Analytics si concentra sulle implicazioni aziendali più ampie dei dati e sulle azioni che le aziende dovrebbero implementare a partire dall’analisi di questi dati: ad esempio se un'azienda debba sviluppare una nuova linea di prodotto o dare priorità a un progetto piuttosto che a un altro. Il termine Business Analytics si riferisce a una combinazione di competenze, strumenti e applicazioni che consente alle aziende di misurare e migliorare l'efficacia delle funzioni aziendali di marketing, servizio clienti, vendite o IT.
La Business Analytics richiede volumi adeguati di dati di alta qualità; quindi, le organizzazioni che cercano di ottenere risultati accurati devono integrare e riconciliare i dati tra i diversi sistemi e determinare quali sottoinsiemi di dati rendere disponibili all'analisi.
I dati rappresentano per le aziende una vera e propria miniera d’oro di informazioni: il compito della Business Analytics è riuscire ad estrarne il massimo valore possibile.
Esistono tre tipi di Business Analytics: Descriptive, Predictive e Prescriptive. Di solito vengono implementati in diverse fasi e possono risolvere praticamente qualsiasi domanda o problema di un'azienda.
La Descriptive Analytics risponde alla domanda “Cos’è successo?”. Questo tipo di analisi valuta i dati storici per ottenere informazioni su come pianificare il futuro. Grazie alla disponibilità diffusa di strumenti self-service per l'accesso e lo studio dei dati e di dashboard, i dirigenti e i professionisti non tecnici possono trarre vantaggio dalle intuizioni generate dai Big Data per migliorare le prestazioni aziendali.
La Predictive Analytics è il passo successivo nel percorso verso l'insight. Utilizza l'apprendimento automatico e metodi statistici per supportare le aziende nel prevedere la probabilità di eventi futuri. Tuttavia, poiché la Predictive Analytics è di natura probabilistica, non è in grado di prevedere effettivamente il futuro, ma può solo suggerire il risultato più probabile in base a ciò che è accaduto in passato.
La Prescriptive Analytics esplora le possibili azioni da intraprendere sulla base dei risultati della Descriptive Analytics e della Predictive Analytics. Questo tipo di analisi combina modelli matematici e regole aziendali per ottimizzare il processo decisionale, consigliando più risposte possibili a diversi scenari e compromessi.
Le organizzazioni possono utilizzare una o tutte queste tecniche, anche se non necessariamente in questo ordine. La Business Analytics può essere implementata in qualsiasi reparto, dalle vendite allo sviluppo del prodotto al servizio clienti, grazie a strumenti facilmente reperibili con interfacce intuitive e una profonda integrazione con molte fonti di dati. Molte di queste soluzioni offrono agli utenti la possibilità di applicare modelli analitici avanzati senza l'aiuto di un Data Scientist, creando nuove opportunità per trovare intuizioni nascoste in grandi insiemi di dati.
In concreto, in cosa può essere utile la Business Analytics? Abbiamo raccolto tre esempi che testimoniano l’efficacia ed i benefit derivanti dalla Business Analytics:
I Business Analyst raccolgono i dati, li manipolano, ne identificano le informazioni utili e trasformano le loro scoperte in approfondimenti utili al progresso dell’azienda. I Business Analyst sono amanti dei dati, hanno una mente analitica e una buona capacità di risolvere i problemi.
I Business Analyst passano la maggior parte del tempo a raccogliere dati grezzi da varie fonti, a pulirli e trasformarli e ad applicare una serie di tecniche specializzate per estrarre informazioni utili e sviluppare conclusioni. Hanno in genere un'ampia esperienza di settore in aree come l'eCommerce, la produzione o la sanità. Le persone che ricoprono questo ruolo si affidano meno agli aspetti tecnici dell'analisi rispetto ai Data Analyst, anche se hanno bisogno di una conoscenza pratica degli strumenti statistici, dei linguaggi di programmazione, delle reti e dei database.
Per i Business Analyst, avere un solido background in economia aziendale rappresenta un vero vantaggio. Molti Business Analyst provengono infatti da un background in Management, Business, IT, informatica o campi correlati.
I dati stanno acquisendo sempre maggior rilevanza all’interno delle aziende. Sulla base dei dati storici è infatti possibile mettere in atto, tramite metodi statistici e tecnologie di Big Data Analytics, un’analisi che permetta di ottenere nuovi insights e migliorare il processo decisionale.
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