Che cosa sono i business analytics?

Definizione di business analytics

Iniziamo facendo una distinzione tra analytics dei dati e analytics tradizionale. I termini sono spesso usati in modo intercambiabile, ma esiste una distinzione. Analytics dei dati tradizionale fa riferimento al processo di analisi di enormi quantità di dati raccolti per ottenere insight e previsioni. Gli analytics dei dati aziendali (a volte chiamati business analytics) prendono questa idea, ma la inseriscono nel contesto degli insight aziendali, spesso con contenuti aziendali e strumenti predefiniti che accelerano il processo di analisi.

Nello specifico, business analytics fa riferimento a:

• Acquisire ed elaborare dei dati aziendali storici
• Analizzare tali dati per identificare tendenze, modelli e cause principali
• Prendere decisioni aziendali basate sui dati sulla base di tali insight

In altre parole, gli analytics dei dati possono identificarsi maggiormente con una descrizione generale del moderno processo di analytics. I business analytics implicano un focus più ristretto e sono diventati funzionalmente più prevalenti e più importanti per le organizzazioni di tutto il mondo con l'aumento del volume complessivo dei dati.

Utilizzando gli strumenti di analytics del cloud, le organizzazioni possono consolidare i dati di diversi reparti (vendite, marketing, risorse umane e finanza) per una visualizzazione unificata che mostri come i numeri di un reparto possono influenzare gli altri. Inoltre, strumenti come la visualizzazione, gli insight predittivi e la modellazione degli scenari forniscono tutti i tipi di insight univoci all'interno di un'intera organizzazione.

Utilizzare gli strumenti di business analytics

La business data analytics ha molti componenti individuali che lavorano insieme per fornire insight. Sebbene gli strumenti di business analytics gestiscano gli elementi della raccolta dati e della creazione di insight attraverso report e visualizzazione, il processo inizia di base con l'infrastruttura per l'inserimento di tali dati. Un flusso di lavoro standard per il processo di business analytics è il seguente:

Raccolta dati: qualunque sia l'origine dei dati, che si tratti di dispositivi IoT, app, fogli di calcolo o social media, devono essere tutti raggruppati e centralizzati per l'accesso. L'utilizzo di un database cloud semplifica notevolmente il processo di raccolta.

Data mining: una volta che i dati arrivano e vengono archiviati (di solito in un data lake), devono essere ordinati ed elaborati. Gli algoritmi di machine learning possono accelerare queste operazione tramite il riconoscimento di schemi e azioni ripetibili, come la creazione di metadati per i dati provenienti da fonti specifiche, consentendo ai data scientist di concentrarsi maggiormente sull'acquisizione di insight anziché su attività logistiche manuali.

Analytics descrittivi: cosa sta succedendo e perché? Gli analytics dei dati descritti rispondono a queste domande per offrire una maggiore comprensione della storia dietro i dati.

Analytics predittivi: con dati sufficienti e un'elaborazione sufficiente degli analytics descrittivi gli strumenti di business analytics possono iniziare a creare modelli predittivi basati su tendenze e contesto storico. Questi modelli possono quindi essere utilizzati per informare le decisioni future in merito alle scelte aziendali e organizzative.

Visualizzazione e reporting: contribuiscono a suddividere i numeri e i modelli in modo che l'occhio umano possa facilmente cogliere quanto presentato. Questo non solo semplifica le presentazioni, ma questi tipi di strumenti possono aiutare chiunque, dai data scientist esperti agli utenti aziendali, a scoprire rapidamente nuovi insight.

Business analytics a confronto con business intelligence

A prima vista, potrebbe non sembrare esserci molta differenza tra business analytics e business intelligence. Esiste una certa analogia, ma mettere a confronto i business analytics e la business intelligence crea ancora un divario che necessita spiegazioni.

Certo, i termini sono estremamente connessi, ma la business intelligence utilizza dati storici e attuali per comprendere cosa è successo in passato e cosa sta succedendo ora. I business analytics, invece, si basano sulle fondamenta della business intelligence e provano a effettuare previsioni fondate su ciò che potrebbe accadere in futuro. Per effettuare previsioni basate sui dati in merito alla probabilità di risultati futuri, i business analytics utilizzano tecnologia di ultima generazione, come machine learning, visualizzazione dei dati e query in linguaggio naturale.

Vantaggi dei business analytics

I vantaggi dei business analytics influiscono su ogni aspetto dell'organizzazione. Quando i dati tra i reparti si consolidano in un'unica fonte, sincronizzano tutti nel processo end-to-end. Ciò garantisce che non vi siano lacune nei dati o nella comunicazione, favorendo così vantaggi come:

Decisioni basate sui dati: grazie ai business analytics, le decisioni difficili diventano più smart (cioè sono supportate dai dati). La quantificazione delle cause profonde e l'identificazione chiara delle tendenze creano un modo più intelligente di guardare al futuro di un'organizzazione, che si tratti di budget delle risorse umane, campagne di marketing, esigenze di produzione e supply chain o programmi di sensibilizzazione alle vendite.

Visualizzazione semplice: il software di business analytics può prendere enormi quantità di dati e trasformarli in visualizzazioni semplici, ma efficaci. Ciò porta a due risultati. Innanzitutto, rende gli insight molto più accessibili agli utenti aziendali con pochi semplici clic. In secondo luogo, inserendo i dati in un formato visivo, permette di scoprire nuove idee semplicemente visualizzando i dati in un formato diverso.

Modellazione dello scenario what-if: gli analytics predittivi creano modelli che consentono agli utenti di cercare tendenze e modelli che influenzeranno i risultati futuri. In precedenza questo era il dominio di esperti data scientist, ma grazie al software di business analytics basato sul machine learning, questi modelli possono essere generati all'interno della piattaforma. In questo modo gli utenti aziendali possono modificare rapidamente il modello creando scenari what-if con variabili leggermente diverse, senza la necessità di creare algoritmi sofisticati.

Scegli gli augmented analytics: tutti i punti precedenti considerano i modi in cui gli analytics dei dati aziendali accelerano gli insight basati sugli utenti. Ma quando il software di business analytics si basa sul machine learning e sull'intelligenza artificiale, viene sfruttata al massimo la potenza degli Augmented Analytics. Gli Augmented Analytics utilizzano la capacità di apprendimento autonomo, adattamento ed elaborazione di grandi quantità di dati per automatizzare i processi e generare informazioni senza pregiudizi umani.

Casi d'uso dei business analytics

Sempre più dipartimenti stanno cercando di capire meglio come le loro decisioni e i loro budget influenzano il business in generale. Con il software di business analytics, è possibile utilizzare i dati per promuovere decisioni strategiche, indipendentemente dall'attività o dal reparto:

Marketing: gli analytics per l'identificazione del successo e dell'impatto
Quali clienti hanno maggiori probabilità di rispondere a una campagna e-mail? Qual è stato il ROI dell'ultima campagna? Sempre più dipartimenti di marketing stanno cercando di capire meglio come i loro programmi influenzano il business in generale. Con l'AI e il Machine Learning alla base dell'analisi, è possibile utilizzare i dati per guidare le decisioni di marketing strategiche. Scopri di più

Risorse umane: gli analytics per l'individuazione e la condivisione di insight sui talenti
Cosa guida veramente le decisioni dei dipendente riguardo alla loro carriera? Sempre più responsabili HR stanno cercando di capire meglio come i loro programmi influenzano il business in generale. Con le giuste funzionalità analitiche, i responsabili HR sono in grado di quantificare e prevedere i risultati, comprendere i canali di recruitment e rivedere le decisioni dei dipendenti in massa. Scopri di più

Vendite: gli analytics per l'ottimizzazione delle vendite
Qual è il momento critico che trasforma un lead in una vendita? Gli Analytics approfonditi possono interrompere il ciclo di vendita, prendendo in considerazione tutte le diverse variabili che portano a un acquisto. Prezzo, disponibilità, geografia, stagione e altri fattori possono essere il punto di svolta nel percorso dei clienti e gli Analytics offrono lo strumento per decifrare tale momento chiave. Scopri di più

Finance: gli analytics per la promozione di budget organizzativi predittivi
Come puoi aumentare i margini di profitto? Il Finance collabora con tutti i dipartimenti, che si tratti di HR o Sales. Ciò significa che è sempre fondamentale l'innovazione, soprattutto perché i dipartimenti Finance devono far fronte a maggiori volumi di dati. Con gli analytics, è possibile far fare al Finance un salto nel futuro attraverso modelli predittivi, analisi dettagliate e insight dal machine learning. Scopri di più

Storie di successo degli analytics dei dati aziendali

Le aziende di tutte le dimensioni e tutti i settori possono trasformare le operations, il processo decisionale e le proiezioni utilizzando i business analytics. Ecco alcune storie di come le nostre soluzioni cloud di business analytics leader del settore hanno aiutato le aziende a migliorare i propri profitti.

Western Digital, ad esempio, può accedere ai dati 25 volte più velocemente attraverso le applicazioni aziendali mission-critical, inclusi ERP, EPM e SCM, consentendo alla propria azienda di concentrarsi su insight strategici, innovazione e migliore Customer Experience anziché su come analizzare i dati.

Adventist Health: Adventist Health mira a fornire assistenza sanitaria completa, una strategia supportata attraverso il suo approccio software olistico per l'implementazione di un cloud unificato che include Oracle Cloud EPM, ERP, HCM e Analytics, insieme alla gestione e alla pianificazione dei dati aziendali.

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