La capacità di raccogliere, gestire ed elaborare le informazioni rappresenta oggi la chiave di successo per qualsiasi azienda digitalizzata. Gli Analytics for Business sono le applicazioni che permettono alle imprese di trasformare i dati grezzi in evidenze utili alle attività lavorative, con diversi obiettivi tra cui 

  • ottimizzare i processi recuperando efficienza e tagliando sui costi;  
  • innovare l’offerta differenziando il portafoglio e raggiungendo nuovi target; 
  • capire il cliente per proporre esperienze interessanti e comunicazioni mirate; 
  • costruire modelli operativi disruptive e più efficaci. 

 

Implementare i processi analitici 

Dal punto di vista tecnologico e procedurale, per ottenere gli insights utili al business, occorrono:  

  • un sistema di data governance efficace alla base, che permetta di raccogliere, archiviare, tracciare e organizzare le informazioni;  
  • software analitici al livello superiore dell’architettura, che permettono di estrarre conoscenza a seconda degli obiettivi. 

Le analisi infatti possono avere finalità diverse rispetto a un determinato fenomeno o evento: descrivere i dettagli, diagnosticare le cause, predire le conseguenze, prescrivere azioni correttive o migliorative. Le aziende più mature dal punto di vista dell’utilizzo degli analytics sono in grado di sfruttare gli insights per trasformare radicalmente i processi e dell’offerta di business, ricavando spazi competitivi nuovi e incontrastati.  

Indipendentemente dalla tipologia di analisi (descrittiva, diagnostica, predittiva o prescrittiva), il processo di estrazione degli insights risulta vincente a patto di utilizzare dati sempre puliti e tracciati. La qualità delle informazioni è infatti un fattore critico di successo e si ottiene implementando una procedura corretta per mappare il ciclo di vita delle informazioni (data lineage). Così è possibile risalire al dato originario e avere visibilità sulle sue trasformazioni nel corso del tempo. 

 

Analytics for Business, come aiutano le aziende 

Scendendo nel concreto, gli Analytics for Business possono riguardare diversi campi di indagine e aree aziendali. 

Grazie all’analisi avanzata dei dati, i software analitici non solo permettono di approfondire la conoscenza di un fenomeno, portando alla luce evidenze nascoste, ma anche di predire scenari e suggerire interventi. 

La Business Intelligence tradizionale si occupa tipicamente di analizzare gli eventi accaduti elaborando i dati storici. Permette ad esempio di monitorare a posteriori le performance di un’azione (i ritorni di una campagna di marketing, i risultati di una decisione strategica e così via) permettendo di raddrizzare il tiro per i piani futuri. 

Le applicazioni analitiche più avanzate invece utilizzano dati continuamente aggiornati per prendere decisioni immediate, prevedere eventi, prescrivere o addirittura eseguire azioni secondo logiche razionali. 

Ad esempio, le soluzioni di analisi predittiva coniugano un insieme di tecniche statistiche e strumenti IT che permettono di predire tendenze future e modelli di comportamento, sulla base dell’elaborazione di dati storici e attuali. Diventa così possibile sfruttare i dati per pianificare le prossime strategie aziendali, riducendo i margini di errore e accelerando il decision making.  

Grazie alle tecniche di Intelligenza Artificialeun sistema computazionale può addirittura emulare il ragionamento umano, sfruttando funzionalità analitiche che consentono ad esempio di effettuare operazioni di data mining e pattern recognition. 

Per citare qualche applicazione pratica, i Recommender System sono sistemi che permettono di tracciare il comportamento e le preferenze degli utenti online, quindi suggerire automaticamente prodotti e servizi potenzialmente interessanti grazie alle funzionalità di machine learning. Il vantaggio è ovviamente un aumento delle vendite, oltre all’acquisizione di nuova clientela con offerte personalizzate. 

Insomma, gli Analytics for Business, soprattutto nelle declinazioni più avanzate di intelligenza artificiale, oltre a trasformare e ottimizzare i processi aziendali, possono davvero innovare le attività di business contribuendo alla differenziazione dell’offerta e all’aumento dei profitti. 

New call-to-action

Approfondimenti da BNext:

Data Preparation: cos’è e come si esegue la preparazione dei dati

Data Preparation, una disciplina che si occupa di preparare i dati all’utilizzo che si intende effettuare in ambito aziendale. Vediamo cos’è

Cos’è la Data Governance e come implementarla efficacemente

I dati costituiscono la materia prima dell’azienda digitale. Implementarli e gestirli in maniera strategicamente efficiente si rivela fondamentale per successo di un business, ai fini di estrarre il maggior valore possibile in termini di informazioni utili a...

Prevenire l’abbandono dei clienti: le churn analysis in Niky

Le churn analysis sono analisi avanzate dei dati che non solo offrono una previsione della tendenza all’abbandono da parte dei clienti, ma consente di trarre efficaci strategie per migliorare la Customer eXperience.

Erwin: dalla data governance alla data democratization

Democratizzazione del dato. Ne abbiamo parlato sotto tante declinazioni. Sicuramente una è quella legata alla Data Governance. Lo strumento leader per fare ciò è Erwin che permette di progettare e creare un’esperienza di organizzazione dati a livello aziendale.

Niky Analytics, analisi avanzate dei dati per il Retail Marketing

Gli analytics nel retail: Niky Analytics per migliorare l’esperienza del cliente, aumentare le vendite e ottimizzare le operations

Dataiku: le novità della release 9

Dataiku, tante novità. Le energie si concentrano sul processo di trasformazione e analisi del dato e sulla collaborazione con altri tool, come Tableau

Predictive Analytics nel Retail marketing, i casi d’uso

Retail marketing, i casi d’uso delle predictive analytics. Alcuni esempi applicativi delle analisi predittive nell’ambito del Retail marketing

Retail Analytics, la Data Science applicata al settore del commercio

Cosa sono i Retail Analytics, a cosa servono e per chi sono utili. Scopri come sfruttare al meglio la Retail Data Analysis

Data Governance: governare processi e responsabilità sui dati. Un use case in ambito finance.

Secondo Gartner erwin by Quest è la soluzione di Data Governance leader di mercato. Ecco i vantaggi in un use case in ambito finance

Le tecnologie di data virtualization e di metadata management

Le tecnologie di data virtualization e di metadata management sono fondamentali per una data governance efficace in azienda. Ecco perché