Cosa sono gli analytics dei dati?
Gli insight sul mercato e sui clienti sono essenziali per il successo aziendale. Ma ci sono sempre state sfide per ottenere questi insight. Nell'era digitale di oggi, hai bisogno di una soluzione di analytics dei dati che integri il meglio delle funzionalità di analisi e gestione dei dati per accedere rapidamente e facilmente ai dati e analizzare le informazioni di cui hai bisogno, quando e dove ne hai bisogno.
In che modo gli analytics possono migliorare le decisioni aziendali?
La capacità di derivare determinati parametri o indicatori KPI dai dati può essere difficile. Con i dati sparsi in tutta un'organizzazione, ottenere informazioni integrate in modo tempestivo può anche rivelarsi problematico. In genere, ottenere le informazioni desiderate o gli insight di cui la tua azienda ha bisogno per competere spesso richiede troppo tempo e richiede troppo sforzo.
Questo spesso è dovuto a una probabile mancanza di funzionalità di analytics. I dati sono facilmente disponibili, ma non esiste uno strumento disponibile che fornisce un accesso rapido. In caso affermativo, i dati o gli analisti aziendali potrebbero eseguire una visualizzazione dei dati e un'analisi rapide e self-service. E ancora, i dati sono spesso sparsi, il che significa che il personale deve prima raccogliere manualmente i dati prima che possano persino iniziare la loro analisi.
Ad esempio, a causa dell'uso di più applicazioni di vendita, è probabile che le aziende abbiano accesso a diverse origini di dati, tra cui estrazioni di dati di marketing o finanziari in formato CSV o Excel. Possono anche ottenere dati aggiuntivi ottenuti su base ad hoc da altrove. Prima di eseguire qualsiasi analisi, tuttavia, i dati devono essere uniti, molto probabilmente cercando di utilizzare un foglio di calcolo come un database, quindi creando metriche o analisi da tale database.
Questo processo di raccolta dei dati è molto più difficile e richiede molto tempo rispetto agli analytics effettivi. E dato che è anche molto manuale, non è ripetibile, quindi quando è necessaria una nuova analisi tre settimane dopo, questo processo difficile e dispendioso in termini di tempo deve essere fatto di nuovo.
Questo approccio crea anche un problema di coerenza dei dati. Troppo spesso, i colleghi condividono un foglio di calcolo che viene aggiornato nel tempo. Di conseguenza, il foglio di calcolo originale non viene sincronizzato, poiché i team diversi hanno utilizzato versioni diverse senza che nessuno acceda a un'origine comune e corrente. Si è verificato questo problema con errori di formula tra versioni e collegamenti non funzionanti inerenti alla condivisione dei fogli di calcolo. Tutti i problemi tipici che si presentano con i fogli di calcolo entrano in gioco qui, ma ancora di più quando si cerca di utilizzare un foglio di calcolo come un database makeshift.
Ci sono anche problemi di governance e sicurezza. Per i membri del team responsabili della pianificazione e dell'analisi finanziaria, inviare tramite e-mail le informazioni finanziarie di base sui fogli di calcolo o condividerle tramite SharePoint (o un altro strumento di collaborazione) sono pratiche di sicurezza rischiose che potrebbero esporre la tua azienda al crimine informatico.
Che cos'è la preparazione dei dati self-service
Per iniziare a utilizzare gli analytics per la tua attività, si consiglia alle organizzazioni di iniziare automatizzando alcuni di questi processi mediante la preparazione dei dati self-service. Si tratta di una funzionalità integrata di strumenti di analytics che documenta e automatizza il processo in modo da renderlo ripetibile, riducendo notevolmente i tempi necessari per analisi e risultati.
Grazie a una soluzione autonoma, gli analisti aziendali consapevoli dei dati possono attivare un repository di dati sicuro e condivisibile in pochi minuti, con semplici passi. Le aziende possono quindi utilizzare la funzionalità di preparazione dei dati self-service all'interno della piattaforma cloud di analitica per automatizzare non solo il processo di preparazione dei dati, ma anche per inserire automaticamente un repository di dati sicuro e condivisibile. Quando i dati vengono aggiornati, tutti vedranno tali aggiornamenti man mano che vengono eseguiti, risolvendo i problemi di coerenza e sicurezza dei dati.
Dal punto di vista della governance, un team di dati e analitica centralizzato può vedere quali dati, trasformazioni, metriche, report e analisi vengono utilizzati, il che significa che possono essere monitorati tutti, inclusi i data set ad hoc, all'interno e tra le funzioni aziendali. I set di dati e i dati utilizzati più di frequente possono essere incorporati in un data warehouse e in metriche dipartimentali o aziendali, nonché in dashboard e report standard. I processi isolati e ad hoc sono integrati nei processi dipartimentali e aziendali, garantendo maggiore coerenza, accesso ed efficienza.
Storia degli analytics e della roadmap tecnologica
Storicamente, il confronto tra le statistiche e gli analytics per le informazioni aziendali approfondite è stato un esercizio manuale che richiedeva molto tempo, con fogli di calcolo come strumento di riferimento. A partire dagli anni 1970, le aziende hanno iniziato ad utilizzare la tecnologia elettronica, tra cui database relazionali, data warehouse, algoritmi di apprendimento automatico (ML), soluzioni di ricerca Web, visualizzazione dei dati e altri strumenti con il potenziale per facilitare, accelerare e automatizzare il processo di analitica.
Tuttavia, insieme a questi progressi tecnologici e all'aumento della domanda di mercato, sono emerse nuove sfide. Un numero crescente di soluzioni di analisi e gestione dei dati competitive e talvolta incompatibili ha creato silos tecnologici, non solo all'interno di dipartimenti e organizzazioni, ma anche con partner e fornitori esterni. Tra l'altro, alcune di queste soluzioni sono così complicate che richiedono competenze tecniche oltre l'utente business medio, che ne limita l'usabilità all'interno dell'organizzazione.
Le origini dati moderne hanno inoltre tassato la capacità dei database relazionali convenzionali e di altri strumenti di input, ricerca e manipolazione di grandi categorie di dati. Questi strumenti sono stati progettati per gestire informazioni strutturate, come nomi, date e indirizzi. I dati non strutturati prodotti da fonti di dati moderne, tra cui e-mail, testo, video, audio, elaborazione di testi e immagini satellitari, non possono essere elaborati e analizzati con strumenti convenzionali.
L'accesso a un numero crescente di fonti di dati e la determinazione di ciò che è prezioso non è facile, soprattutto perché la maggior parte dei dati prodotti oggi è semistrutturata o non strutturata.
Quali sono i tipi migliori di analytics dei dati?
Il tipo migliore di analytics dei dati per un'azienda dipende dalla fase di sviluppo. È probabile che la maggior parte delle aziende stia già utilizzando quale tipo di analytics, ma in genere offre solo insight per prendere decisioni aziendali reattive e non proattive.
Sempre più aziende stanno adottando sofisticate soluzioni di analytics dei dati con funzionalità di apprendimento automatico per prendere decisioni aziendali più efficaci e determinare le tendenze e le opportunità del mercato. Le organizzazioni che non iniziano a utilizzare gli analytics dei dati con funzionalità di previsione proattive e future potrebbero giudicare carenti le prestazioni aziendali perché non in grado di scoprire schemi nascosti e di ottenere altri insight.
Quattro tipi principali di analytics dei dati
1. Analytics predittivi dei dati
Gli analytics predittivi potrebbero essere la categoria di analytics più utilizzata. Le aziende utilizzano gli analytics predittivi per identificare tendenze, correlazioni e causalità. La categoria può essere ulteriormente suddivisa in modellamento predittivo e modellamento statistico. È tuttavia importante sapere che i due vanno di pari passo.
Ad esempio, una campagna pubblicitaria per le t-shirt su Facebook potrebbe applicare analytics predittivi per determinare quanto il tasso di conversione sia strettamente correlato all'area geografica, alla fascia di reddito e agli interessi di un pubblico target. Da lì, la modellazione predittiva potrebbe essere utilizzata per analizzare le statistiche per due (o più) destinatari e fornire possibili valori di fatturato per ogni demografia.
2. Analytics prescrittivi
Gli analytics prescrittivi sono dove si combinano AI e big data per aiutare a prevedere i risultati e identificare quali azioni intraprendere. Questa categoria di analytics può essere ulteriormente suddivisa in ottimizzazione e test casuali. Utilizzando i progressi nel ML, gli analytics prescrittivi possono aiutare a rispondere a domande come "Cosa succede se proviamo questo?" e "Qual è l'azione migliore?" È possibile testare le variabili corrette e persino suggerire nuove variabili che offrono maggiori possibilità di generare un risultato positivo.
3. Analytics diagnostici dei dati
Sebbene non emozionante come prevedere il futuro, analizzare i dati del passato può servire a uno scopo importante nel guidare il tuo business. Gli analytics diagnostici dei dati è il processo di esame dei dati per comprendere la causa e l'evento o il motivo per cui è successo qualcosa. Tecniche come il drill-down, la ricerca automatica dei dati, il data mining e le correlazioni vengono spesso utilizzate.
Gli analytics diagnostici dei dati consentono di rispondere al motivo dell'evento. Analogamente alle altre categorie, anche queste vengono suddivise in due categorie più specifiche: ricerca e avvisi e query ed drill-down. Le query e i drill-down vengono utilizzati per ottenere ulteriori dettagli da un report. Ad esempio, un funzionario commerciale che ha chiuso in modo significativo meno contratti di un mese. Un drill-down potrebbe mostrare meno giorni lavorativi, a causa di una vacanza di due settimane.
Rilevamento e avvisi avvisano di un potenziale problema prima che si verifichi, ad esempio un avviso relativo a un numero inferiore di ore del personale, che potrebbe determinare una diminuzione delle trattative chiuse. È inoltre possibile utilizzare gli analytics diagnostici dei dati per "scoprire" informazioni come il candidato più qualificato per una nuova posizione presso la propria azienda.
4. Analytics descrittivi dei dati
Gli analytics descrittivi sono la spina dorsale dei report: è impossibile disporre di strumenti e dashboard di business intelligence (BI) senza di essi. Fa riferimento alle importanti domande "quanti, quando, dove e cosa".
Ancora una volta, gli analytics descrittivi possono essere ulteriormente divisi in due categorie: report ad hoc e report precompilati. Un report precompilato è un report progettato in precedenza e contiene informazioni su un determinato argomento. Un esempio di questo è un report mensile inviato dall'agenzia pubblicitaria o dal team pubblicitario che fornisce informazioni dettagliate sulle metriche delle prestazioni relative alle iniziative pubblicitarie più recenti.
I report ad hoc, invece, sono progettati da voi e di solito non sono programmati. Vengono generati quando è necessario rispondere a una domanda aziendale specifica. Queste segnalazioni sono utili per ottenere informazioni più approfondite su una specifica query. Un report ad hoc potrebbe concentrarsi sul profilo dei social media aziendali, esaminando i tipi di persone che hanno apprezzato la tua pagina e altre pagine del settore, nonché altre informazioni demografiche e di coinvolgimento. La sua iperspecificità aiuta a fornire un quadro più completo del tuo pubblico di social media. È probabile che non sarà necessario visualizzare questo tipo di report una seconda volta (a meno che non ci sia un cambiamento importante per il tuo pubblico).
Insight orientati al business e gestione di un mercato in rapida evoluzione
In un ambiente aziendale in costante evoluzione, potrebbe essere difficile prevedere la tua prossima mossa. È qui che entrano in gioco gli analytics. Accedendo rapidamente ai dati tra i team e l'azienda, puoi prendere decisioni migliori ottenendo informazioni più approfondite su:
- Chi sono i tuoi clienti e come raggiungerli
- Il mercato, compresi i competitor
- Cosa è successo in passato
- Che cosa sta succedendo adesso
- Cosa riserva il futuro per il tuo business
Sfrutta i dati per prendere decisioni informate
Se avessi a che fare con un solo cliente, sarebbe facile raccogliere le informazioni necessarie e agire su di esse. Ma quante aziende hanno un solo cliente? Per ottenere il tipico pool di clienti, dovresti moltiplicare quel cliente per cento, mille o molte altre volte. Aggiungi i dati di marketing e dei clienti forniti in vari modi e da diverse fonti, e scoprirai che ottenere le informazioni di cui hai bisogno - e sapere come andare avanti - può essere difficile. Richiede una soluzione di analytics dei dati che sia all'altezza del compito.
Cosa considerare per la tua soluzione di analytics dei dati
Se desideri creare un'organizzazione più basata sugli insight, oggi sul mercato sono disponibili molti prodotti di analytics dei dati. In definitiva, la soluzione ideale offre strumenti di analitica moderni predittivi, intuitivi, basati sull'autoapprendimento e adattivi.
Per supportare tutti i modi in cui la tua organizzazione utilizzerà i dati, ecco alcune cose da tenere a mente:
- Desideri una singola piattaforma che integri le funzionalità di analytics e gestione dei dati. Questa soluzione evita i problemi di compatibilità e accesso di un ambiente legacy con molteplici soluzioni per report, ricerca automatica, analisi e suggerimenti. Tutto è integrato e incluso, quindi sarà più facile effettuare il provisioning e portare valore aziendale più velocemente.
- Una piattaforma che risiede nel cloud, ma può accedere ai dati in ambienti on premise e/o ibridi è la chiave. L'accesso rapido e semplice ai dati e agli analytics consente a tutti i membri dell'organizzazione di ottenere insight e prendere decisioni informate.
Una soluzione di analytics end-to-end
Cerca una soluzione che supporti l'intero processo di analitica, dalla raccolta dei dati alla fornitura di insight e azioni prescrittive, con sicurezza, flessibilità, affidabilità e velocità.
Sfrutta tutti i dati
Scegli una soluzione che abbia accesso a, e analizzi, i dati disponibili di qualsiasi dimensione e in qualsiasi posizione, dalle applicazioni (incluso Internet of Things), dai dipartimenti, da terze parti, strutturati e non strutturati, in loco e nel cloud. Una soluzione di questo tipo semplifica l'elaborazione dei dati per sbloccare il vero valore dei tuoi dati, scoprendo modelli nascosti e informazioni pertinenti per aiutare gli utenti a prendere decisioni informate e guidate dai dati.
Migliora la produttività e l'integrazione dei dati
La soluzione ideale per gli analytics ottimizza tutte le fasi del tuo flusso di lavoro. Ciò velocizza i processi di dati e Analytics. Le funzionalità integrate, come il Machine Learning, accelerano la creazione di modelli. L'efficienza viene migliorata ovunque nel processo, inclusi la raccolta dei dati, la ricerca di insight e il miglioramento del processo decisionale.
Approfitta di un'unica fonte di dati
Per analytics affidabili, insight e risultati, i dati dovrebbero essere consolidati in un'unica fonte. In questo modo si ottiene coerenza e precisione grazie a una visione unificata di dati, metriche e informazioni dettagliate.
Accelera gli insight sui dati
Cerca una soluzione con augmented analytics, come l'intelligenza artificiale incorporata e il machine learning, per semplificare, accelerare e automatizzare le attività, cosa che ti permette di andare più a fondo, e più velocemente, nel tuo mercato. Raccoglie e consolida automaticamente i dati da più origini e consiglia nuovi set di dati per l'analisi.
Analytics self-service, liberi dall'IT
Per realizzare il suo potenziale come strumento aziendale, gli analytics devono essere democratizzati. Ciò significa avere una soluzione che non richiede l'assistenza IT. Chiunque nell'organizzazione disponga dell'autorizzazione appropriata deve essere in grado di utilizzarla. La soluzione di analitica ideale è progettata per le funzionalità self-service, con funzionalità point-and-click o drag-and-drop e navigazione guidata e passo-passo. Senza l'assistenza dell'IT, gli utenti dovrebbero poter caricare e importare facilmente i dati e analizzarli da qualsiasi angolazione.
Le migliori soluzioni di analytics dei dati offrono agli utenti la funzionalità self-service per trovare, comprendere, governare e tenere traccia degli asset di dati in tutta l'azienda in base ai metadati e al contesto aziendale. In questo modo si accelera il time-to-value e si possono trovare facilmente dati idonei all'uso. La ricerca automatica, la collaborazione e la gestione del controllo dei dati possono essere migliorate con annotazioni, tag e termini del glossario business definiti dall'utente.
Visualizzare i dati
Gli analytics hanno il potenziale per offrirti un'immagine dettagliata del tuo panorama aziendale. Per sfruttare al meglio questo potenziale, desideri una soluzione intelligente in grado di trasformare automaticamente i dati in presentazioni visive. In questo modo è possibile visualizzare e comprendere pattern, relazioni e tendenze che potrebbero mancare con un foglio di calcolo di numeri non elaborati. Inoltre, ti consente di creare mashup di dati per ottenere nuovi insight unici. Puoi farlo senza formazione specializzata, grazie alla tecnologia intelligente.
Analytics mobile
Vuoi una soluzione in grado di offrire ai tuoi utenti l'accesso alle informazioni di cui hanno bisogno quando sono in viaggio. Ma non tutte le soluzioni di mobile analytics sono uguali. Prendi in considerazione una soluzione di analytics mobile che non solo offre accesso vocale e avvisi in tempo reale, ma fornisce funzionalità avanzate per aiutare il tuo personale ad essere ancora più produttivo.
Queste funzionalità includono la creazione di applicazioni analitiche mobili con visualizzazioni interattive da telefono o tablet, senza scrittura di codice. Oppure immagina una soluzione che guardi la tua impronta digitale, sappia che stai per partecipare a una riunione fuori città e che offre insight per aiutare quell'incontro a essere un successo.
Gli analytics accolgono l'automazione e l'autonomia
Milioni di fogli di calcolo preparati manualmente vengono utilizzati per diversi settori, tra cui Finance, scienze ed economia. Tuttavia, secondo ZDNet, il 90% di tutti i fogli di calcolo presenta errori che influiscono sui risultati. Problemi di taglia-e-incolla, celle nascoste e altri errori hanno un costo di milioni di dollari per le aziende.
Le soluzioni e i processi di analisi tradizionali possono anche causare ritardi nel fornire alle aziende gli insight necessari per prendere decisioni tempestive. Spesso i dati vengono raccolti da più applicazioni e piattaforme, richiedendo a un dipartimento aziendale di: creare l'ETL (estrazione, trasformazione e caricamento), le connessioni e le interfacce; trasferire i dati da un database all'altro; analizzare la qualità dei dati e immettere i dati in fogli di calcolo. Tutti questi compiti possono richiedere tempo e risorse preziose.
Inoltre, con soluzioni e processi tradizionali, in genere devi essere un esperto in IT o analytics per condurre l'analisi. Non è un'esperienza self-service per il digirente con molti impegni che richiede analytics di fine mese. Ciò significa attendere che l'esperto IT o di analytics fornisca le informazioni necessarie.
L'automazione dei processi di analisi e l'implementazione dei processi nel cloud possono fare la differenza per aziende di tutte le dimensioni e in tutti i settori. Ad esempio, una soluzione di analytics moderna con intelligenza artificiale e apprendimento automatico incorporati e un data warehouse autonomo integrato che viene eseguito in un cloud autonomo, sicuro e con patch automatiche.
Quando lavori con una moderna soluzione di analisi, tutto può essere automatizzato. Identifica alcuni parametri di ciò che si desidera esaminare, il modello da applicare e la colonna da prevedere, quindi lascia fare alla soluzione. I dati possono essere inclusi da più applicazioni, piattaforme e cloud. Possono essere raccolti, puliti, preparati, trasformati e analizzati per le previsioni, il tutto automaticamente, accelerando l'elaborazione e riducendo la possibilità di errori umani.
Scegli Oracle e avrai una singola piattaforma integrata che combina Oracle Analytics e Oracle Autonomous Database. Si tratta di una soluzione semplice e ripetibile con i migliori elementi di analytics e potenti servizi di dati autonomi. Ciò significa che vengono rimossi gli ostacoli, i dati vengono riuniti in un'unica fonte affidabile e gli insight altamente fruibili vengono sbloccati rapidamente, il che la rende una soluzione di analytics dei dati ideale per guidare le decisioni aziendali strategiche.