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;
- – i 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 Artificiale, un 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.
Approfondimenti da BNext:
Data Science Lifecycle, le 6 (+1) fasi del processo
La Data Science è un campo di studi interdisciplinare il cui obiettivo finale è estrarre informazione e conoscenza utili da dati strutturati o non strutturati. Non esiste un framework unico e universalmente condivido per definire i processi di Data Science, tuttavia, dal punto di vista tecnico lo standard KDD è quello a cui ci si ispira maggiormente, perché indica l’intero processo di ricerca di nuova conoscenza dai dati.