L'importanza dell'analisi dei dati nel mondo digitale

Da quando la pandemia ha sconvolto il nostro mondo, le aziende in più settori si stanno evolvendo rapidamente per guidare trasformazioni digitali di successo. Hanno più o meno imparato a lavorare e prosperare online, aiutano la loro forza lavoro a trovare un equilibrio tra lavoro e vita domestica e continuano a ottenere maggiori profitti.

L'aumento dell'attività online ha naturalmente comportato un enorme picco di dati che le aziende possono raccogliere, utilizzare e analizzare per vari scopi:

• per aumentare le vendite
• comprendere meglio il pubblico previsto e i mercati target
• perfezionare i propri prodotti e servizi
• e così via.

Tuttavia, l'afflusso di dati pone una nuova sfida (e un'enorme opportunità, dipende da come la vedi) per le aziende : come convertono questa ricchezza di nuovi dati in informazioni fruibili? Con l'aiuto dell'analisi dei dati, ovviamente.

È vero che le aziende non esitano a sfruttare modi diversi per registrare e utilizzare i dati per prendere decisioni aziendali migliori. E l'analisi dei dati offre loro una piattaforma per estrarre valore dalla vasta scala dei dati.

Ma cos'è l'analisi dei dati?

L'analisi dei dati è il processo di analisi dei dati grezzi per recuperare informazioni significative e fruibili, che possono essere utilizzate per informare e guidare decisioni aziendali intelligenti. Inoltre, si riferisce agli strumenti e alle metodologie che entrano in gioco per l'elaborazione dei dati.

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Dalla produzione e marketing all'automotive e all'energia verde, all'istruzione e alle risorse umane: tutti i settori utilizzano l'analisi dei dati in un modo o nell'altro. Secondo Splunk, le aziende che danno molta importanza ai dati registrano un aumento medio annuo del 5,32% .

HBR riferisce che il 74% dei leader aziendali si aspetta guadagni di produttività a lungo termine rendendo disponibili informazioni dettagliate sui dati ai dipendenti in prima linea. L'analisi dei dati aiuta le aziende a sviluppare solide campagne pubblicitarie, modificare le offerte in anticipo sulla curva e migliorare le relazioni con i clienti.

Ciò non sorprende poiché ogni giorno vengono creati 2,5 quintilioni di byte di dati. Questa statistica aumenterà solo quando l'Internet of Things (IoT) nell'analisi dei dati assumerà un ruolo centrale e le aziende si affretteranno a comprendere le complessità emergenti della gestione dei dati.

Sfortunatamente, non tutto è hunky-dory.

Uno studio di Deloitte afferma che il 67% dei dirigenti non si sente a proprio agio nell'accesso o nell'utilizzo dei dati con gli strumenti e le risorse esistenti e il 55% dei dati raccolti dalle aziende non viene mai utilizzato. Vi è una maggiore necessità di ricorrere all'analisi dei dati in modo che le aziende sappiano come utilizzare i dati nel modo in cui dovrebbero.

Tipi di analisi dei dati

Per comprendere meglio il concetto di analisi dei dati, è fondamentale scoprire i diversi tipi di analisi dei dati:

1. Analisi descrittiva

L' analisi descrittiva risponde alle domande del quadro generale e aiuta a creare un riepilogo dei grandi set di dati. Aiuta le aziende a scoprire le informazioni essenziali utilizzando la visualizzazione e l'analisi dei dati. L'analisi dei dati basata sull'IoT ruota attorno a questo.

2. Analisi diagnostica

Questo tipo di analisi esplora le informazioni ricevute dall'analisi descrittiva in modo più dettagliato. L'analisi diagnostica aiuta a identificare anomalie e tendenze sfruttando la scienza dei dati, un campo di studio che combina capacità di programmazione, esperienza nel settore e conoscenza delle statistiche per ottenere informazioni significative da grandi volumi di dati.

3. Analisi predittiva

È una branca dell'analisi avanzata che prevede i risultati utilizzando dati storici combinati con modellazione statistica, ML e tecniche di data mining.

Le aziende utilizzano l'analisi predittiva per trovare modelli nei dati per identificare rischi e opportunità nei loro cicli di vita aziendali e dei clienti.

Componenti dell'analisi dei dati

Esistono essenzialmente quattro metodi che puoi scegliere per elaborare qualsiasi insieme di dati, tra cui:

1. Estrazione di dati

Il data mining scompone enormi volumi di dati grezzi in blocchi granulari di informazioni da utilizzare. Aiuta anche a identificare le anomalie nei gruppi di dati e valuta le dipendenze tra i diversi gruppi di dati per arrivare a correlazioni tra di loro.

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2. Visualizzazione dei dati

Come suggerisce il nome, la visualizzazione dei dati stabilisce i dati visivamente per una migliore valutazione . In parole semplici, rende i dati complessi facilmente comprensibili, anche da un principiante. Ciò potrebbe includere grafici a torta, istogrammi, grafici a barre e grafici.

3. Analisi del testo

In poche parole, l'analisi del testo viene utilizzata per la digitazione predittiva per le tue e-mail e lo sviluppo della correzione automatica per il tuo telefono . Elabora enormi porzioni di testi non strutturati per la costruzione di algoritmi, inclusa l'analisi linguistica e il riconoscimento di schemi nei dati testuali.

4. Business Intelligence (BI)

La BI comprende tecnologie e strategie utilizzate dalle aziende per l'analisi dei dati e la gestione delle informazioni aziendali. Aiuta a rilevare le tendenze del settore, monitorare il comportamento dei clienti e monitorare il sentimento pubblico . La BI è utile nei posizionamenti di prodotti e nella fissazione dei prezzi di prodotti o servizi. Utilizza strumenti visivi come tabelle pivot e mappe termiche per svolgere il lavoro.

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Analisi dei dati vs analisi aziendale: differenze comuni

Contrariamente alla credenza popolare, le due terminologie differiscono a passi da gigante nonostante la manipolazione dei dati, l'estrazione di informazioni da essi e l'utilizzo delle informazioni per migliorare l'efficienza operativa. Potresti pensare: fondamentalmente fanno lo stesso lavoro! No.

Quindi, in che modo l'analisi dei dati e l'analisi aziendale differiscono l'una dall'altra?

Analisi dei dati

L'analisi dei dati implica l'analisi di enormi set di dati per identificare modelli e tendenze e arrivare a conclusioni su ipotesi, che, a loro volta, aiutano a prendere decisioni aziendali.

Con l'aiuto dell'analisi dei dati, le aziende possono rispondere a domande del tipo: "Qual è la probabilità che il cliente passi a un concorrente? " o "Qual è l'influenza dei disordini politici in un paese x sulle preferenze dei consumatori?" Sfrutta varie tecniche come la modellazione dei dati, il data mining e la scienza dei dati .

L'analisi è più ad hoc, con fonti di dati aggiunte in movimento man mano che le correlazioni vengono scoperte. L'analisi dei dati è in genere più predittiva che prescrittiva perché mira a trovare risposte a domande specifiche e scoprire nuove informazioni per un vantaggio competitivo.

Analisi aziendale

D'altra parte, l'analisi aziendale si concentra sulla gestione delle implicazioni aziendali più significative dei dati e delle relative azioni, che potrebbero essere lo sviluppo di un nuovo prodotto o la priorità di un'attività rispetto a un'altra.

L'analisi aziendale supporta il miglioramento continuo della tecnologia e dei processi operativi. Le fonti di dati sono definite in anticipo sulla base degli obiettivi del progetto o degli obiettivi aziendali. Questa forma di analisi è più retrospettiva e descrittiva.

I membri comuni del team di analisi aziendali includono:

• CDO
• CIO
• analisti aziendali
• ingegneri del data warehouse
• e così via.

Diciamo che l'analisi dei dati è una versione più di nicchia dell'analisi aziendale.

Per eseguire l'analisi dei dati, è necessario un algoritmo per scoprire i modelli nei dati e determinare quali variabili sono cruciali e quali non lo sono per il bene dei risultati aziendali. L'analisi dei dati utilizza l'apprendimento automatico per prevedere meglio i set di dati e fornire risultati più accurati.

Analisi dei dati nel marketing digitale

Comprensibilmente, il nucleo dell'analisi digitale ruota attorno alla sua capacità di individuare i modelli . Dato il numero di fonti di marketing che abbiamo ora - social media, e-mail, traffico del sito Web - è possibile solo disporre di uno strumento solido che possa aiutarti a raccogliere tutti i punti dati e dargli un senso.

Ad esempio, le aziende possono studiare attentamente i visitatori del proprio sito e ottimizzare l'esperienza utente e il flusso del sito. Allo stesso modo, raccogliendo dati su prodotti simili ai prodotti di un'altra azienda, puoi modificare i tuoi prezzi per un vantaggio più competitivo.

Come l'analisi dei dati può dare impulso alla tua attività nel mondo digitale

Nel mondo digitale, l'analisi dei dati è vantaggiosa in quanto offre molti vantaggi alle aziende. Al giorno d'oggi, non puoi certamente prosperare senza studiare e sfruttare i dati per il miglioramento delle loro operazioni, dovremmo conoscere diversi modi in cui l'analisi dei dati aiuta:

1. Esperienza del cliente

Man mano che le aziende sono diventate più digitalizzate, anche la quantità di dati disponibili sui clienti è aumentata in un breve lasso di tempo.

Ora puoi combinare posizione, interazioni chatbot, Internet of Things (IoT), utilizzo di soluzioni di app mobili e feed di social media marketing con dati provenienti da cronologie di transazioni, telefonate, conversazioni e-mail, chat e interazioni in negozio.

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Questi canali, combinati, possono acquisire tonnellate di dati che comprendono preziose informazioni su dove e come i clienti amano interagire con le aziende. Ad esempio, se ai chatbot vengono poste domande specifiche dei clienti, ha senso apportare le modifiche di conseguenza e offrire ai clienti un livello di servizio più elevato dando accesso alle domande più frequenti.

2. Attenuazione del rischio

L'uso dell'analisi dei dati non si limita solo all'identificazione e alla previsione delle opportunità di business. In effetti, evidenzia anche potenziali rischi e aiuta le aziende o i dipartimenti ad adottare misure preventive .

Ad esempio, le società della catena di vendita al dettaglio possono applicare modelli statistici basati sui dati sulla criminalità. In questo modo, possono determinare quali dei loro negozi fisici corrono il rischio più elevato di essere presi di mira dai taccheggiatori in modo da aumentare la sicurezza di conseguenza.

Allo stesso modo, l'analisi dei dati evidenzia anche i rischi finanziari . I dati possono limitare le perdite determinando il prezzo ottimale per la vendita di azioni più vecchie.

3. Maggiore sicurezza

Le minacce alla sicurezza dei dati non sono rare in questi giorni. Anche se nessuna azienda può prevedere il futuro, soprattutto per quanto riguarda le minacce alla sicurezza, l'implementazione di strumenti di analisi per analizzare gli eventi di sicurezza aiuta a molteplice.

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Con l'aiuto di tali strumenti, è possibile rilevare una minaccia prima ancora che abbia la possibilità di avere un impatto sull'infrastruttura e sui profitti . Ad esempio, il traffico di rete monitorato può essere utilizzato per identificare indicatori di compromissione o comportamenti anomali e adottare misure correttive prima che si verifichi una minaccia effettiva.

4. Gestione semplificata della catena di approvvigionamento

Le aziende possono migliorare l'efficienza operativa attraverso l'analisi dei dati raccogliendo e analizzando i dati sulla catena di approvvigionamento . I dati possono mostrare dove hanno origine i ritardi di produzione o i colli di bottiglia e aiutare a prevedere dove potrebbero sorgere problemi futuri.

Ad esempio, se una previsione della domanda mostra che un fornitore specifico non sarebbe in grado di gestire il volume del prodotto "A" richiesto per le festività natalizie, è possibile trovare un sostituto per il fornitore per procurarsi quel prodotto ed evitare ritardi nella produzione.

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Nel mondo della vendita al dettaglio, molte aziende faticano a mantenere livelli di inventario ottimali. L'analisi dei dati è utile per garantire una fornitura ottimale di tutti i prodotti in base a molteplici fattori, come ad esempio:

• periodi di vacanza
• stagionalità
• comportamenti dei consumatori
• e così via.

Questo tipo di analisi ti prepara a gestire meglio la tua attività. Chi non lo vuole?

5. Migliori opportunità di affari

Il vantaggio più evidente dell'analisi dei dati è che aiuta a individuare le principali opportunità di business .

Questo di solito viene fatto in due passaggi. In primo luogo, l'analisi predittiva aiuta a suggerire cosa potrebbe accadere in futuro sulla base dei dati raccolti. Successivamente, l'analisi prescrittiva può indicare come la tua azienda dovrebbe reagire a quei cambiamenti, tendenze o opportunità previsti. Ad esempio, la tua azienda può adattare le sue offerte e i prezzi in base ai dati dei clienti e aumentare direttamente le vendite.

Il gigante dell'e-commerce Amazon mostra i consigli sui prodotti sulla home page per ogni visitatore abituale che torna al proprio sito o all'app mobile. Questi suggerimenti si basano su ciò che hanno sfogliato o acquistato in passato.

Passaggi coinvolti nell'analisi dei dati

Ora che conosci l'analisi dei dati, i suoi principali tipi e componenti e come può aiutare a migliorare la tua attività nel mondo digitale, ti sei mai chiesto quali passaggi sono coinvolti nell'analisi dei dati? Incuriosito? Vieni, diamo un'occhiata:

Immagina uno scenario: hai un'azienda di eCommerce di successo con 1 milione di clienti nel tuo gattino. Tutto è eccellente, ma non puoi ancora rilassarti o alzare i piedi. Ci sono ancora delle crepe specifiche nella tua armatura che vorresti correggere. BENE!

Vuoi identificare problemi specifici relativi alla tua attività di eCommerce e sviluppare soluzioni personalizzate basate sui dati per la crescita del business. Ecco i cinque passaggi concreti che seguirai per raggiungere i tuoi obiettivi tramite l'analisi dei dati:

1. Comprendi il problema

Per prima cosa: quali sono i problemi visibilmente più comuni nelle tue operazioni? Le aziende di e-commerce spesso affrontano problemi, come:

• prevedere la restituzione degli articoli
• numero di ordini annullati
• ottimizzazione del percorso del veicolo
• identificazione delle frodi
• e così via.

Cos'è che ti preoccupa? Cosa deve essere riparato?

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2. Raccogli i dati

Raccogli i dati aziendali transazionali e le informazioni relative ai clienti degli ultimi anni. In questo modo puoi affrontare i problemi che la tua azienda sta affrontando. I dati possono avere informazioni sulle unità totali vendute per un prodotto e sui profitti realizzati in una sequenza temporale specifica. I dati passati svolgono un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro del business. Pertanto, recuperare il maggior numero possibile di set di dati.

3. Pulisci i dati

Non tutti i set di dati raccolti saranno degni di analisi. In effetti, quando scegli i dati, molto probabilmente saranno in uno stato disordinato e disordinato. Alcuni set di dati non saranno adatti o rilevanti per alcuna analisi e quindi devono essere rimossi dal mix. Pulisci i dati per rimuovere i valori ridondanti, indesiderati e mancanti e preparali per l'analisi.

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4. Esplorazione dei dati

Una volta che i dati raccolti, sono stati puliti e preparati, eseguire l'analisi esplorativa dei dati. Utilizza la visualizzazione dei dati, gli strumenti di data mining e le tecnologie di business intelligence per analizzare e prevedere i risultati futuri dei set di dati. Ci sono risultati specifici che puoi aspettarti completando il passaggio per la tua azienda di e-commerce. Puoi:

• Determina quando un cliente acquista il prodotto successivo.
• Prevedi le vendite e il profitto per il prossimo trimestre.
• Calcola il percorso più breve per consegnare il prodotto.
• Identifica quanto tempo impieghi per completare una spedizione.

5. Interpreta i risultati

Il passaggio finale è interpretare i risultati e verificare se i risultati soddisfano le tue aspettative. Inoltre, puoi scoprire modelli nascosti e tendenze future, che ti aiuteranno a integrare il processo decisionale aziendale.

I migliori strumenti di analisi dei dati

Ora comprendiamo i vari passaggi che fanno parte di un tipico processo di analisi dei dati. Per iniziare il tuo viaggio, discutiamo i migliori strumenti da utilizzare per svolgere questa funzione:

• Tableau aiuta a sviluppare varie visualizzazioni per presentare i dati in modo interattivo e creare report e dashboard per mostrare tendenze e approfondimenti aziendali. Offre capacità di esplorazione dei dati illimitate senza interrompere il flusso di analisi.
• Apache Spark è una macchina di analisi dei dati open source che aiuta a elaborare i dati in tempo reale. Esegue analisi sofisticate con l'aiuto di query SQL e algoritmi di apprendimento automatico.
• R è un linguaggio di programmazione open source utilizzato per l'analisi statistica e numerica. Aiuta nell'analisi e nella visualizzazione dei dati.
• Power BI, come suggerisce il nome, è uno strumento di business intelligence con una semplice funzionalità di trascinamento della selezione, che supporta varie origini dati e ti aiuta a porre domande sui tuoi dati, ottenendo informazioni dettagliate immediate.
• SAS aiuta a visualizzare i dati, scrivere query SQL ed eseguire analisi che aiutano a creare modelli di machine learning per previsioni e previsioni.
• Python, un linguaggio di programmazione open source orientato agli oggetti, supporta varie librerie per la visualizzazione, la modellazione e la manipolazione dei dati.

A voi

Il mondo dei dati è davvero affascinante. L'analisi dei dati aiuta le aziende a dare un senso a grandi volumi di informazioni per lo sviluppo. Statista riferisce che il mercato globale dei Big Data sarà valutato a $ 103 miliardi entro il 2027. Il futuro dell'analisi dei dati è luminoso!

Con una quota del 45%, il segmento dei software (strumenti di analisi dei dati) diventerebbe il grande segmento di mercato dei Big Data entro lo stesso anno. In che modo la tua azienda trae vantaggio dai dati? Stai ricevendo aiuto da qualche strumento di analisi dei dati?

Sicuramente, i processi e gli strumenti sopra menzionati ti aiuteranno a ottenere il massimo supporto dall'analisi dei dati. Se non hai ancora dato molta enfasi ai dati, ora è il momento di iniziare, per non rimanere indietro. Ti auguro il meglio!