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Domande di tendenza

Definizione di Analytics

Analytics Cloud

Il Business Analytics (o analisi dei dati aziendali) è il processo di scoperta, interpretazione e comunicazione di modelli significativi nei dati e l'utilizzo di strumenti per consentire all'intera organizzazione di porre qualsiasi domanda sui dati in qualsiasi ambiente e su qualsiasi dispositivo. L'analisi dei dati aziendali offre ancora più possibilità di raggiungere i risultati desiderati, come l'ottimizzazione, il risparmio sui costi e il coinvolgimento dei clienti. Chi ha successo con l'analisi dei dati, ignora il proprio istinto e sceglie i risultati in base a ciò che i dati rivelano. In uno scenario perfetto, i business leader stabiliscono una metodologia senza pregiudizi, in modo che insight e scoperte possano essere ottenute senza aggiungere a priori nozioni o esperienze nell'equazione.

 

Oggigiorno, ogni organizzazione cerca di sfruttare il più possibile gli Analytics, utilizzando un numero maggiore di dati per ottenere insight più approfonditi più velocemente, per più persone e a costi inferiori. Per raggiungere questi obiettivi, è necessaria una solida piattaforma che supporti l'intero processo analitico con la sicurezza, la flessibilità e l'affidabilità auspicata. La piattaforma deve essere in grado di aiutare gli utenti a eseguire analisi in maniera autonoma senza compromettere la governance. E deve essere facile da gestire. Ma come si possono ottenere i vantaggi di un sistema di classe enterprise senza costi e infrastrutture di livello aziendale? L'analisi dei dati aziendali è onnipresente oggigiorno perché ogni azienda vuole ottenere risultati migliori e, per farlo, analizza i propri dati per prendere decisioni più mirate.

Con i Business Analytics, utilizzando la personalizzazione, il machine learning e la conoscenza del deep domain, le aziende possono ottenere insight pertinenti e utili da dati in applicazioni, data warehouse e data lake. L'analisi dei dati aziendali dovrebbe essere un processo completo che richiede un'azione. Una volta raggiunti gli insight, un'azienda può a questo punto rivalutare, rieseguire e riconfigurare i propri processi. Dipende tutto dalla volontà di intraprendere un'azione.

Aspetti fondamentali di Analytics

I dati di per sé non hanno significato. Possiamo lavorare duramente e imparare ogni lezione possibile, ma se non agiamo, se non troviamo dei riferimenti su cui basarci, se non ci adeguiamo, tutto il nostro lavoro sarà vano. Se non sfruttiamo tutta la tecnologia a nostra disposizione, non stiamo ricevendo ogni singolo dollaro possibile dal nostro investimento. Nel nostro mondo di oggi, siamo effettivamente in grado di parlare con i nostri dati, fare in modo che rispondano alle nostre domande, prevedere i risultati e imparare nuovi modelli. Queste sono le potenzialità dei dati.

Il valore aziendale di Analytics

  • Un nuovo modo di lavorare

    La natura del business sta cambiando e con questo cambiamento arriva un nuovo modo di competere sul mercato. Essere al passo con le esigenze della forza lavoro tecnologicamente avanzata di oggi significa avere un metodo per creare valore ed essere rapidi nell'esecuzione. Offri agli utenti velocità e semplicità, mantenendo al contempo gli standard più elevati in termini di qualità e sicurezza dei dati. Una piattaforma di analisi dei dati centralizzata in cui l'IT svolge un ruolo decisivo dovrebbe essere una parte fondamentale della strategia di analisi dei dati aziendali. La combinazione di iniziative guidate dal business e iniziative guidate dall'IT è ciò che genera maggiori vantaggi in termini di innovazione.

  • Scopri nuove opportunità

    I progressi della tecnologia nell'analisi dei dati stanno creando nuove opportunità per sfruttare al meglio i tuoi dati. Grazie a capacità predittiva, apprendimento autonomo e adattabilità, l'analisi moderna aiuta a scoprire modelli di dati nascosti. Assicura inoltre intuitività, in quanto incorpora eccellenti visualizzazioni che consentono di comprendere milioni di righe e colonne di dati in un istante. La Business Analytics moderna è mobile e semplice da utilizzare e ti connette ai dati giusti nel momento opportuno, richiedendo poca o nessuna formazione.

  • Visualizzazione dei dati

    Desideri vedere i segnali dei dati prima dei tuoi concorrenti? L'analisi dei dati offre la possibilità di vedere un'immagine ad alta definizione del tuo panorama aziendale. Attraverso la combinazione di dati personali, aziendali e Big Data, puoi comprendere velocemente il valore dei dati e condividere la loro storia con i colleghi, il tutto in pochi minuti.

Passato: la storia di Analytics

Il confronto tra statistiche e analisi dei dati è antecedente rispetto alla storia scritta, ma ci sono alcune pietre miliari significative che hanno contribuito a sviluppare il processo di analisi dei dati che conosciamo oggi.

Nel 1785, William Playfair inventò il grafico a barre, una delle funzioni di visualizzazione dei dati di base (e ampiamente utilizzata). La storia racconta che abbia inventato i grafici a barre per mostrare alcune decine di punti di dati.

Nel 1812, il cartografo Charles Joseph Minard tracciò le perdite subite dall'esercito di Napoleone nella marcia su Mosca. A partire dal confine polacco-russo, creò una mappa lineare con linee marcate e più leggere che mostravano come le sconfitte fossero legate al freddo dell'inverno e al periodo di tempo in cui l'esercito era lontano dalle linee di rifornimento.

Nel 1890, Herman Hollerith inventò una "macchina tabulatrice" che registrava i dati su schede perforate. Ciò ha permesso di analizzare i dati più velocemente, accelerando così il processo di conteggio del censimento USA da sette anni a 18 mesi. In tal modo è stato stabilito un requisito aziendale per migliorare costantemente la raccolta e l'analisi dei dati a cui si fa riferimento ancora oggi.

Presente: Analytics oggi

Gli anni '70 e '80 del secolo scorso hanno visto la creazione del database relazionale (RDB) e del software SQL (Standard Query Language) in grado di estrapolare i dati per l'analisi on demand.

Alla fine degli anni '80, William H. Inmon propose l'idea di un “data warehouse” in cui era possibile accedere alle informazioni rapidamente e ripetutamente. Inoltre, l'analista di Gartner, Howard Dresner, ha coniato la frase "business intelligence" che ha spianato la strada a una spinta del settore verso l'analisi dei dati con l'intento di arrivare a una migliore comprensione dei processi di business.

Negli anni '90, il concetto di data mining ha permesso alle aziende di analizzare e scoprire modelli in set di dati estremamente ampi. Data analyst e data scientist si sono dedicati ai linguaggi di programmazione come R e Python per sviluppare algoritmi di machine learning, lavorare con grandi set di dati e creare visualizzazioni di dati complesse.

Negli anni 2000, le innovazioni nella ricerca sul Web hanno consentito lo sviluppo di MapReduce, Apache Hadoop e Apache Cassandra per aiutare a scoprire, preparare e presentare le informazioni.

Futuro: Analytics di prossima generazione

Man mano che le aziende si sono spostate dall'acquisizione della visibilità dei dati e dalla necessità di ulteriori approfondimenti, anche gli strumenti e le loro funzionalità si sono evoluti.

I primi strumenti di Analytics dei dati erano basati sui modelli semantici forgiati dal software di business intelligence. Questi strumenti hanno contribuito a creare una governance e un'analisi dei dati consolidate, nonché l'allineamento tra le funzioni. Uno svantaggio era che i rapporti non erano sempre tempestivi. A volte i decision maker aziendali non erano certi che i risultati fossero allineati alla query originale. Dal punto di vista tecnico, questi modelli vengono utilizzati principalmente on-premise, il che li rende inefficienti dal punto di vista dei costi. Anche i dati sono spesso intrappolati in silos.

Successivamente, l'evoluzione degli strumenti self-service ha fatto conoscere l'analisi dei dati a un pubblico più ampio. Ciò ha accelerato l'uso dell'analisi dei dati visto che non venivano richieste skill particolari. Questi strumenti desktop di analisi dei dati aziendali hanno riscosso successo negli ultimi anni, in particolare nel cloud. Gli utenti aziendali sono entusiasti di esplorare un'ampia varietà di risorse di dati. Sebbene la facilità d'uso sia attraente, la fusione dei dati e la creazione di una "versione unica della verità" diventa sempre più complessa. Gli strumenti desktop per l'analisi dei dati non sono sempre scalabili per gruppi più grandi. Sono anche soggetti a definizioni incoerenti.

Di recente, gli strumenti di analisi dei dati hanno iniziato a consentire una più ampia trasformazione degli insight aziendali con l'aiuto di strumenti che aggiornano e automatizzano il rilevamento, la pulizia e la pubblicazione dei dati. Gli utenti aziendali possono collaborare con qualsiasi dispositivo con contesto, sfruttare le informazioni in tempo reale e ottenere risultati.

Oggi, gli esseri umani fanno ancora gran parte del lavoro, ma l'automazione sta sicuramente guadagnando terreno. I dati da fonti esistenti possono essere abbinati facilmente. Il consumatore lavora eseguendo query, quindi acquisisce insight interagendo con le rappresentazioni visive dei dati e costruisce modelli per prevedere trend o risultati futuri. Queste operazioni sono tutte gestite e controllate da persone a un livello molto granulare. L'inclusione della raccolta dei dati, della discovery dei dati e del machine learning fornisce all'utente finale più opzioni in un lasso di tempo più veloce rispetto al passato.

Adottare la business analytics

L'analisi dei dati permea ogni aspetto della nostra vita. Indipendentemente dalla domanda che ti stai ponendo, che si tratti di dipendenti o di finanze o di ciò che i clienti apprezzano e non apprezzano e in che modo questo influisce sul loro comportamento, gli Analytics ti danno risposte e ti aiutano a prendere decisioni mirate.