Nel mondo di oggi, le aziende devono avere una comprensione approfondita dei dati che circondano la loro azienda e le loro attività. È qui che entra in gioco la business analytics. La business analytics è il processo di raccolta, analisi e interpretazione dei dati per prendere decisioni aziendali migliori. Può aiutarvi a capire tutto, da chi sono i vostri clienti a quanto profitto state realizzando su prodotti specifici. Questo può includere l’utilizzo dei dati per migliorare l’esperienza dei clienti, le strategie di marketing, lo sviluppo dei prodotti, ecc. La business analytics è diventata uno strumento essenziale per le aziende di tutte le dimensioni e la base della gestione strategica guidata dai dati (DDSM).

Ma la conoscenza dei dati è solo una parte dell’equazione. Bisogna anche essere in grado di utilizzare i dati per guidare la gestione e il processo decisionale all’interno dell’azienda. È qui che entra in gioco la gestione guidata dai dati. La gestione guidata dai dati è la pratica di prendere decisioni basate su dati reali piuttosto che su intuizioni o congetture. Se eseguita correttamente, può portare a operazioni più efficienti, a un migliore servizio clienti e a un aumento dei profitti.

Che cos’è la Business Analytics?

La business analytics (BA) è il processo di conversione dei dati in approfondimenti che possono essere utilizzati per prendere decisioni aziendali migliori. Si tratta di utilizzare una serie di tecniche analitiche per esaminare i dati, identificare modelli e tendenze e raccomandare azioni basate su tale analisi.

La business analytics può essere utilizzata in vari modi, a seconda delle esigenze dell’organizzazione. Può essere utilizzata per migliorare il processo decisionale, ottimizzare le operazioni, comprendere il comportamento dei clienti, valutare le minacce della concorrenza e altro ancora.

Gli strumenti e le tecniche di business analytics sono molteplici e l’approccio specifico utilizzato dipende dalle esigenze dell’azienda. Alcuni metodi comuni includono il data mining, la modellazione predittiva e la segmentazione del mercato.

Differenziazione della Business Analytics

Business Analytics vs. Data Analytics

L’analisi dei dati è il processo di analisi dei dati per trovare informazioni utili. Questo può essere fatto per un’azienda, ma anche per altri scopi, come la ricerca scientifica o il monitoraggio delle partite di calcio. La business analytics è un tipo di analisi dei dati utilizzata specificamente per aiutare le aziende a prendere decisioni migliori. Utilizza i dati per capire, ad esempio, quali sono i prodotti che le persone sono più propense ad acquistare, quanto denaro un’azienda dovrebbe spendere per il marketing o quali sono le modifiche da apportare a un prodotto o servizio per renderlo più popolare.

Business Analytics vs. Data Science

La linea di demarcazione tra business analytics e scienza dei dati è molto labile. Molti li usano in modo intercambiabile. Tuttavia, esistono alcune differenze fondamentali.

La scienza dei dati si concentra maggiormente sulla comprensione del “perché” dei dati. La business analytics si concentra maggiormente su cosa fare con i dati per prendere decisioni che aiutino un’azienda ad avere più successo. La scienza dei dati tende inoltre a utilizzare metodi più sofisticati per analizzare i dati, come l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. La business analytics è più propensa a utilizzare metodi come l’analisi di regressione e gli alberi decisionali.

Tuttavia, esistono molte analogie tra l’analisi aziendale e la scienza dei dati. Entrambe utilizzano i dati per migliorare il processo decisionale. Entrambi utilizzano la statistica e la modellazione per comprendere i dati. Ed entrambi si affidano a strumenti software per l’analisi dei dati.

Business Analytics vs. Business Intelligence

I termini “business analytics” e “business intelligence” sono spesso usati in modo intercambiabile, ma esistono alcune differenze fondamentali tra i due. La business analytics (BA) è il processo di analisi dei dati per comprendere e migliorare le prestazioni aziendali, fare previsioni e scenari futuri. Ciò può includere l’analisi delle prestazioni passate per capire cosa ha funzionato e cosa no, nonché la previsione delle prestazioni future sulla base delle tendenze attuali. La business intelligence (BI), invece, è il processo di raccolta, organizzazione e analisi dei dati per prendere decisioni aziendali migliori. Ciò include l’utilizzo dei dati per identificare opportunità e minacce, nonché per valutare le prestazioni e prendere decisioni sulle linee d’azione future.

Esistono alcune analogie tra la business analytics e la business intelligence. Entrambe prevedono l’uso dei dati per migliorare le prestazioni aziendali ed entrambe possono essere utilizzate per prendere decisioni migliori sul futuro di un’azienda. Tuttavia, esistono anche alcune differenze fondamentali. La business analytics tende a concentrarsi maggiormente sulle prestazioni passate e sulla previsione dei risultati futuri, mentre la business intelligence si concentra maggiormente sull’identificazione delle opportunità e delle minacce che un’azienda deve affrontare attualmente. Inoltre, la business analytics si concentra maggiormente sull’analisi dei dati, mentre la business intelligence può includere anche il reporting, il data mining e il supporto alle decisioni.

Per saperne di più: Business Intelligence (BI) vs Business Analytics (BA) – Capire la differenza

3 tipi di Business Analytics

La business analytics è di tre tipi diversi: descrittiva, prescrittiva e predittiva.

Business Analytics descrittiva

La business analytics descrittiva è un modo per capire cosa è già successo nella vostra azienda. Può aiutare a comprendere le prestazioni passate, a identificare le tendenze e a diagnosticare i problemi. Con l’analisi descrittiva è possibile rispondere a domande quali:

• Quali modelli di vendita sono emersi?
• Quali prodotti si vendono meglio?
• Quali campagne di marketing sono più efficaci?
• Quali sono i reclami più comuni dei clienti?

Business Analytics prescrittivo

L’analisi prescrittiva va oltre la semplice descrizione di ciò che è accaduto, ma guida anche le azioni da intraprendere per migliorare i risultati. Utilizzando l’analisi prescrittiva, è possibile rispondere a domande come:

• Che cosa dovremmo produrre adesso?
• Come possiamo aumentare le vendite del 10%?
• Qual è il modo migliore per allocare il nostro budget di marketing?

Business Analytics predittivo

La business analytics predittiva utilizza i dati passati per fare previsioni sugli eventi futuri. Può essere utilizzata per anticipare i problemi, pianificare gli imprevisti e persino prendere decisioni sulle azioni da intraprendere. L’analisi predittiva può rispondere a domande quali:

• Quante probabilità ci sono di andare in bancarotta nel prossimo anno?
• Quanto è probabile che si verifichi un’interruzione della catena di fornitura?
• Qual è la probabilità che un determinato cliente si rivolti contro di noi?

Elementi di Business Analytics

La business analytics ha diversi elementi e coinvolge molti concetti su come acquisire, organizzare, analizzare e interpretare i dati, che spiegheremo ora.

Aggregazione dei dati

L’aggregazione dei dati è il processo di raccolta dei dati da varie fonti e di riunirli in un unico repository. Si tratta di un primo passo importante nella business analytics, in quanto consente di raccogliere dati da tutte le aree dell’azienda e di creare una visione completa delle prestazioni. Con tutti i dati in un unico posto, è possibile iniziare ad analizzarli e trovare tendenze e modelli che possono aiutare a prendere decisioni migliori su come gestire l’azienda.

Estrazione del testo

Il text mining è il processo di estrazione delle informazioni dai dati testuali. Può essere fatto manualmente, ma spesso si utilizza un software in grado di estrarre automaticamente le informazioni rilevanti. Il text mining può essere utilizzato per estrarre dati su clienti, concorrenti, prodotti e altri aspetti dell’azienda.

Pulizia dei dati

La pulizia dei dati è il processo di rimozione o correzione delle imprecisioni presenti nei dati. Si tratta di una fase importante della business analytics, in quanto garantisce che i dati siano accurati e affidabili. La pulizia dei dati può essere eseguita manualmente, ma spesso si utilizza un software in grado di correggere o rimuovere automaticamente le imprecisioni.

Organizzazione dei dati

Uno degli elementi chiave della business analytics è l’organizzazione dei dati. Si tratta di organizzare i dati in modo che siano facilmente accessibili e analizzabili. Organizzando i dati, è più facile individuare tendenze e modelli e prendere decisioni in base ai dati.

Esistono molti modi per organizzare i dati e il modo migliore per farlo varia a seconda del tipo di dati e delle esigenze dell’azienda. Alcuni metodi comuni di organizzazione dei dati sono

• Tabelle
• Grafici
• Tabelle pivot
• Magazzini dati

Utilizzando il giusto metodo di organizzazione dei dati, è possibile semplificare l’accesso e l’utilizzo dei dati da parte di tutti i membri dell’azienda.

Estrazione dei dati

Il data mining è il processo di estrazione di informazioni preziose da grandi insiemi di dati. Ciò può essere fatto identificando modelli e tendenze nei dati e interpretando poi questi risultati per aiutarvi a prendere decisioni migliori su come gestire la vostra azienda.

Il data mining è un tipo più specifico di analisi dei dati, utilizzato per estrarre informazioni preziose da grandi insiemi di dati. Ciò può essere fatto identificando modelli e tendenze nei dati e interpretando questi risultati per aiutarvi a prendere decisioni migliori su come gestire la vostra azienda.

Associazione e identificazione delle sequenze

L’associazione e l’identificazione delle sequenze sono due metodi che possono essere utilizzati per trovare relazioni nei dati. L’associazione è il processo di identificazione delle relazioni tra gli elementi di un insieme di dati. Ciò può essere fatto cercando modelli nei dati e utilizzando questi modelli per identificare le relazioni tra gli elementi.

L’identificazione delle sequenze è il processo di identificazione delle relazioni tra gli elementi nel tempo. Questo può essere fatto cercando modelli nei dati nel tempo e poi utilizzando questi modelli per identificare le relazioni tra gli elementi.

Previsioni

La previsione è il processo di previsione di eventi futuri sulla base di dati passati. Ciò può avvenire utilizzando i dati storici per sviluppare modelli che prevedano gli eventi futuri. Le previsioni possono essere utilizzate per prevedere cose come le vendite, il comportamento dei clienti e altri aspetti dell’azienda.

La previsione è un tipo di analisi predittiva, ovvero il processo di utilizzo dei dati passati per prevedere gli eventi futuri. L’analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere aspetti quali le vendite, il comportamento dei clienti e altri aspetti dell’azienda.

La differenza principale tra previsione e analisi predittiva è che la previsione utilizza i dati storici per sviluppare modelli che prevedono eventi futuri, mentre l’analisi predittiva utilizza i dati passati per prevedere eventi futuri.

Analisi predittiva

L’analisi predittiva è un tipo di previsione che utilizza il data mining e l’apprendimento automatico per fare previsioni. L’analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere qualsiasi cosa, dal comportamento dei clienti ai prezzi delle azioni, fino all’insorgenza di malattie.

Ottimizzazione

L’ottimizzazione è il processo decisionale che minimizza o massimizza un determinato obiettivo. Ciò può avvenire trovando la soluzione migliore a un problema o il modo migliore per raggiungere un determinato obiettivo.

Esistono diversi tipi di ottimizzazione e il modo migliore per ottimizzarla varia a seconda della situazione. Alcuni metodi comuni di ottimizzazione includono:

• Ottimizzazione matematica
• Ottimizzazione algoritmica
• Ricerca operativa
• Ottimizzazione statistica

Ognuno di questi metodi ha i suoi punti di forza e di debolezza e il metodo di ottimizzazione migliore varia a seconda della situazione.

Visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati è il processo di presentazione dei dati in un formato visivo. Ciò può avvenire utilizzando grafici, diagrammi e altri metodi per presentare i dati in modo facilmente comprensibile.

La visualizzazione dei dati può essere utilizzata per presentare i dati in vari modi, tra cui:

• Grafici a barre
• Grafici a linee
• Grafici a torta
• Grafici a dispersione
• Grafici a punti
• Grafici a bolle d’aria

Ognuno di questi tipi di grafici ha i suoi punti di forza e di debolezza e il tipo di grafico migliore varia a seconda della situazione.

Conclusione

La business analytics è un settore importante che può aiutare le aziende a prendere decisioni e creare strategie basate sui dati. Il data mining, la previsione, l’analisi predittiva e l’ottimizzazione sono tutti metodi di business analytics che possono essere utilizzati per migliorare il processo decisionale in azienda. Con la giusta visualizzazione dei dati, è persino possibile fornire a ogni dipendente e manager le informazioni necessarie per svolgere il proprio lavoro in modo più efficace. L’insieme di questi elementi può contribuire a creare una cultura orientata ai dati, in cui le decisioni vengono prese sulla base di prove e dati piuttosto che sull’intuito e sulla sensazione di pancia.

Nel complesso si può affermare che, utilizzando la business analytics, le aziende possono prendere decisioni migliori su come gestire le proprie attività e raggiungere i propri obiettivi.

Informazioni su MoreThanDigital Insights

MoreThanDigital Insights è una piattaforma di business analytics che aiuta le aziende a prendere decisioni guidate dai dati e basate su una valutazione olistica e neutrale. La piattaforma è gratuita e facile da usare e fornisce una serie di strumenti per aiutare le aziende a prendere decisioni guidate dai dati, dall’analisi finanziaria fino alla maturità aziendale. MoreThanDigital Insight è uno strumento importante per le aziende che desiderano prendere decisioni e creare strategie basate sui dati.