Data Analytics: cos’è?
Per Data Analytics si intende il processo di ottimizzazione dei dati grezzi finalizzato ad offrire informazioni comprensibili e interpretabili all’uomo. Prendendo in considerazione lo storico dei dati, si parte da una valutazione di carattere descrittivo, la quale restituisce l’andamento delle performance e talvolta, necessita dell’ausilio di metriche tradizionali come il ROI (Return on Investment) o di altri indicatori specifici in base al settore di riferimento. Questa tipologia è fondamentale per apprendere dai comportamenti del passato e capire come migliorare gli eventi futuri.
Tramite un’analisi avanzata è possibile realizzare delle previsioni e scoprire nuove tendenze, avvalendosi di strumenti complessi per l’estrazione dati. Tra quelli disponibili vi sono per esempio le statistiche classiche, i sistemi di apprendimento automatici come l’analisi sentimentale, le reti neurali e l’elaborazione del linguaggio naturale.
Data Analytics: applicazioni e vantaggi
I campi di applicazione di questa tecnologia sono apparentemente infiniti in quanto il suo potenziale è ormai noto alle aziende di numerosi settori. Si può spaziare dalla scienza, al settore finanziario, sanitario e IT. In merito a quest’ultimo l’analisi dei dati è fondamentale per conoscere le tendenze di mercato, definire una roadmap strategica e anticiparne i bisogni, comprendere le esigenze dei propri partner in maniera proattiva al fine di ottimizzare la loro esperienza e sviluppare relazioni di lungo periodo. Ciò si traduce in una crescente e sempre più mirata personalizzazione e realizzazione su misura di prodotti e servizi da parte delle aziende di questo settore, le quali riescono ad essere più reattive nei confronti delle esigenze in continuo mutamento non solo dei propri clienti ma anche del mercato.
L’applicazione della Data Analytics, l’ottimizzazione dei processi e delle performance aziendali garantisce maggior efficienza ed efficacia nel soddisfare le aspettative dei partner e ambire all’eccellenza operativa, fornisce sicurezza contro eventuali frodi proteggendo qualsiasi tipo di risorsa fisica, finanziaria e intellettuale. Utilizzando modelli predittivi di analisi sarà pertanto possibile inviare risposte tempestive innescate da processi di rivelamento delle minacce in tempo reale e avvisi automatici.
Per garantire maggiore chiarezza su questo argomento, di seguito vengono approfondite le tipologie di processi che possono essere adottati dalle aziende e dalle istituzioni ottenendone grandi vantaggi in termini economici e competitivi.
Tipologia di Data Analytics
Come anticipato, la Data Analytics è caratterizzata da diverse fasi e processi. L’analisi descrittiva restituisce dati sul passato e può essere utile se, dato un arco temporale, si ha la necessità di realizzare un report sull’incremento delle views di una pagina oppure se di deve effettuare un confronto sulle vendite rispetto ad un periodo precedente.
Partendo da input e domande differenti, l’analisi diagnostica invece, cerca di comprendere la motivazione di un determinato evento interrogandosi su quali siano i fattori, positivi o negativi, che hanno contribuito al raggiungimento di un obiettivo. Per una società che opera nel settore IT, potrebbe essere utile per esempio, domandarsi quali siano stati i fattori scatenanti che hanno portato al successo o all’insuccesso, di una campagna marketing. Diversamente, se si monitora il traffico e le conversioni sul proprio e-commerce si dovrà analizzare il comportamento degli utenti ed ottimizzarne la loro esperienza così da incrementare il tasso di Conversion Rate. Ulteriori tipologie di analisi sono quella predittiva, la quale offre una previsione su quello che avverrà nel breve termine, e quella prescrittiva che indica l’azione più idonea da mettere in atto al fine di ottimizzare i processi. Per esempio, se al termine di una campagna marketing si registra un cpc (cost per conversion) più alto rispetto alla media, si dovranno implementare soluzioni strategiche al fine di ridurlo.
In conclusione, in corrispondenza della progressiva evoluzione tecnologica e del mutamento delle richieste del mercato, anche i sistemi e i processi di analisi devono sapere misurare, interpretare e ottimizzare correttamente i dati. In questo modo i professionisti del settore e le aziende possono sfruttare a loro vantaggio il loro significato e convertirli in valore per il proprio business.
