Analytics e BI: le nuove prospettive

01/03/2018
Analytics e BI: le nuove prospettive
Dalle informazioni che provengono sia dagli analisti internazionali che da quelli italiani, emerge una fortissima richiesta da parte delle aziende di strumenti non solo tecnologici, ma anche metodologici attraverso i quali poter tradurre i dati e generare quelle informazioni e quella conoscenza utili alla crescita del proprio business.

In questo senso, l’innovazione risulta essere una delle leve gestionali più importanti per mantenere i vantaggi competitivi dell’azienda e incrementarne la redditività. Innovare può portare a nuovi modelli organizzativi e a un miglioramento delle capacità di relazione con il mercato e i propri clienti o una maggiore efficienza nella proposta di nuovi servizi, ma alla base di qualsiasi processo di innovazione ci sono decisioni informate e una grande sensibilità da parte del management.

Già molte aziende in Italia, infatti, hanno inserito in organico uno o più Data Scientist, una figura capace non solo di analizzare, ma soprattutto di interpretare ed estrarre il valore nascosto dietro i dati aziendali. La presenza di queste figure nelle aziende più all’avanguardia è la dimostrazione che per cavalcare l’onda dell’innovazione c’è bisogno anche di nuove competenze e modelli organizzativi, approcci tecnologici differenti e prospettive progettuali di lungo periodo.

Questo è uno dei segnali che evidenziano come il mercato degli Analytics in Italia sia in pieno fermento.

La crescita del mercato degli Analytics, conferma come la capacità di diventare una ‘data driven company’ non sia più un’opzione per le imprese, ma una necessità per rispondere ai repentini cambiamenti del mercato. Un’azienda ‘data driven’ è un'organizzazione in cui ogni persona può utilizzare i dati per prendere decisioni migliori, può aver accesso ai dati di cui ha bisogno quando ne ha bisogno. Essere “guidati dai dati” non significa limitarsi a visionare alcuni report preconfezionati all'inizio di ogni giorno o settimana, ma si tratta di dare ai responsabili delle decisioni aziendali il potere di esplorare i dati in modo indipendente, anche se stanno lavorando con fonti dati di grandi dimensioni o disparate.

Sono le aziende che utilizzano i dati per qualsiasi decisione, a tutti i livelli, che riescono ad avere una visione approfondita sul proprio business. Si parte da una data exploration attraverso strumenti di visualizzazione per poi proseguire nello sviluppo di modelli e algoritmi predittivi per efficientare i processi, anche attraverso automatismi, per giungere ad una reale monetizzazione del dato, grazie alla rivendita delle informazioni stesse e allo sviluppo di nuovo business.

Attualmente tra gli Analytics è ormai consolidata la diffusione dei cosiddetti Descriptive Analytics, cioè l’insieme di strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e delle aree funzionali. Tali strumenti permettono di accedere ai dati secondo visualizzazioni logiche flessibili e di proporre in modo sintetico o tramite dei grafici i principali indicatori di performance.

Molto più interessanti sono i Predictive Analytics, strumenti avanzati che effettuano l’analisi dei dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere in futuro; sono caratterizzati da tecniche matematiche quali regressione, forecasting, modelli predittivi che sulla base delle serie storiche riescono a prevedere i trend futuri.

Ancora poco diffusi sono i Prescriptive Analytics, tool avanzati che, insieme all’analisi dei dati, sono capaci di proporre al decision maker soluzioni operativo/strategiche sulla base delle analisi svolte.

In aziende con un elevato livello di teconologia e automazione è possibile l’introduzione anche dei cosiddetti Automated Analytics, capaci di implementare autonomamente l’azione proposta secondo il risultato delle analisi svolte.

Questi esempi di Analytics, oggi così tanto attuali, diventano quindi fondamentali in un’azienda che vuole comprendere la direzione e gli obiettivi aziendali, esplorare il significato reale che c’è dietro i numeri e le cifre dei dati, analizzare le cause che hanno generato determinati eventi, presentare approfondimenti tecnici usando un linguaggio facile da capire e contribuire al processo decisionale aziendale offrendo uno strumento adeguato.


A cura di Francesco Iannucci / Big Data Analyst

 

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