Analytics

L'Analytics è il processo scientifico di scoperta e comunicazione dei modelli significativi che possono essere trovati nei dati. In pratica, i dati grezzi vengono trasformati in insights (intuizioni) utili per prendere decisioni migliori. Essa si basa su un insieme di scienze, tecniche e tecnologie che vanno dalla statistica, alla matematica, alle tecnologie di business intelligence di base, al reporting, all'elaborazione analitica online (Olap) e varie forme di analisi avanzate. Il valore dell'Analytics in azienda consiste nella possibilità di trarre preziose informazioni dai propri dati per fare innovazione, affrontando molteplici aspetti non solo tecnologici ma anche di business, con obiettivi precisi e coinvolgendo numerose competenze.

FAQ generata da AI

La differenza principale tra Analytics e Business Intelligence sta nel concetto di modellazione insito nella prima. L'Analytics si concentra sul perché è successo qualcosa e su cosa succederà dopo, mentre la Business Intelligence è focalizzata sulla comprensione del passato. Questa necessità di sviluppare modelli non si sarebbe manifestata se non si fosse consolidato il fenomeno dei big data. Ecco perché analytics, modelli e big data sono termini indissolubilmente legati tra loro. Non bisogna però pensare che la Business Intelligence sia un termine obsoleto o un insieme di tecniche superate: l'Analytics, per essere efficace, ha anche bisogno di tecniche di Business Intelligence più tradizionali per garantire la qualità del dato.

FAQ generata da AI

I Big Data sono caratterizzati dal modello di crescita tridimensionale delle 3V definito nel 2001 dall'analista Douglas Laney. La prima V è il Volume, che si riferisce alla quantità di dati generati ogni secondo da sorgenti eterogenee quali sensori, log, eventi, email, social media e database tradizionali. La seconda V è la Varietà, ovvero la tipologia differente dei dati generati, che include dati strutturati (tabelle di database), semi-strutturati (CSV, XML, JSON) e non strutturati (email, documenti, PDF). La terza V è la Velocità, che si riferisce alla rapidità con cui i nuovi dati vengono generati e alla necessità che questi arrivino in tempo reale. Con il tempo, sono state aggiunte una quarta V, quella di Veridicità, e una quinta, quella di Valore, che si riferisce alla capacità di trasformare i dati in valore concreto per l'azienda.

FAQ generata da AI

Un Data Lake è un bacino in cui i dati, come l'acqua, fluiscono liberamente dalle fonti che li generano e vengono esaminati nei loro formati originari. Solo quando vengono interrogati, sono convertiti in formati leggibili dai sistemi aziendali. Questo concetto, coniato nel 2010 da James Dixon, si differenzia dal Data Warehouse tradizionale che utilizza un processo ETL (Extract, Transform, Load) tipico dello "schema on write", dove viene definita a priori la struttura del database e i dati vengono scritti in questa struttura definita prima di essere analizzati. Il Data Lake invece utilizza lo "schema on read", dove i dati vengono letti senza dover essere "scritti" secondo uno specifico modello. Il Data Lake ha il vantaggio di essere molto duttile, non richiede lunghi tempi di implementazione, ha una gestione più semplice ed è reversibile senza problemi. È ideale per effettuare analisi sempre più profonde e scoprire relazioni inimmaginabili, ma richiede figure specializzate come i Data Scientist.

FAQ generata da AI

Gli strumenti di Analytics vengono solitamente suddivisi in 4 macro categorie. La prima è la Descriptive Analytics, che comprende l'insieme di strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali. La seconda è la Predictive Analytics, che include strumenti avanzati che effettuano l'analisi dei dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro, caratterizzati da tecniche matematiche quali regressione, forecasting e modelli predittivi. La terza è la Prescriptive Analytics, che comprende tool avanzati che, insieme all'analisi dei dati, sono capaci di proporre al decision maker soluzioni operative/strategiche sulla base delle analisi svolte. Infine, c'è l'Automated Analytics, che include strumenti in grado di implementare autonomamente l'azione proposta secondo il risultato delle analisi svolte.

FAQ generata da AI

Il mercato dell'Analytics in Italia ha raggiunto i 3,42 miliardi di euro nel 2024, secondo l'Osservatorio Big Data Analytics e Business Intelligence. Questo aumento è trainato dall'interesse per l'intelligenza artificiale generativa, con i settori manifatturiero e delle utilities che mostrano tassi di crescita rispettivamente del 28% e del 23%. Il settore finanziario rappresenta la parte più grande del mercato, con un terzo della spesa totale. Le grandi imprese costituiscono il 75% degli investimenti in Big Data, mentre la Pubblica Amministrazione, sebbene rappresenti solo il 6%, mostra un aumento del 25% rispetto all'anno precedente. Le grandi organizzazioni italiane stanno consolidando le loro strategie di gestione dei dati, con il 46% che ha ruoli ben definiti per il Data Management e una diffusa adozione di strumenti di Business Intelligence (93%). Il futuro della data analytics in Italia si concentra sulle tecnologie avanzate, con un crescente interesse per le iniziative di Generative AI e l'integrazione di tecnologie come Vector DB e Graph DB.

FAQ generata da AI

Nel mondo dell'Analytics, diversi trend stanno emergendo. Uno è lo Stream Analytics, che consente di elaborare i dati in streaming mentre continuano ad arrivare, utilizzato in applicazioni come il marketing di prossimità, l'identificazione delle frodi e la manutenzione proattiva. Un altro trend è l'Augmented Analytics, che utilizza machine learning e algoritmi di analisi contestualizzata per alimentare nuovi servizi analitici più capaci di approfondimento. La Self-Service Data Analytics sta diventando un driver tecnologico che permette agli utenti di business di gestire in autonomia il processo d'interrogazione dei dati. Stanno emergendo anche le Insight Platform, che unificano tutto ciò che serve per creare tool che gestiscono e analizzano i dati, integrando e provando gli insight per tradurli in azioni di business. Infine, l'adozione della metodologia Agile sta diventando cruciale per superare le difficoltà nei progetti di big data analytics, permettendo di arrivare rapidamente a un Minimum Viable Product attraverso un approccio iterativo ed empirico.

FAQ generata da AI

Nel campo dell'Analytics, tre figure professionali sono particolarmente rilevanti. Il Data Scientist ha un ruolo cruciale in molti settori, tra cui tecnologia, finanza, sanità e marketing, poiché aiuta le organizzazioni a prendere decisioni basate su dati concreti. Il Data Engineer si occupa della progettazione dell'infrastruttura e della costruzione e manutenzione della data pipeline, attività preliminari fondamentali per l'estrazione e la consegna degli insight. Il Data Analyst si concentra sulla ricerca di evidenze quantitative all'interno di grandi moli di dati, supportando le decisioni di business. È fondamentale che questi ruoli non siano considerati a compartimenti stagni: le competenze delle persone che li svolgono devono essere in parte sovrapposte, in modo che possano dialogare efficacemente, con una formazione comprensiva di vari elementi che diano una visione più ampia.

FAQ generata da AI

L'Analytics ha trasformato il marketing da processo creativo a processo altamente guidato dai dati. Le organizzazioni di marketing utilizzano l'analisi per determinare i risultati delle campagne e guidare le decisioni per l'investimento e il targeting dei consumatori. Gli studi demografici, la segmentazione della clientela, l'analisi congiunta e altre tecniche consentono ai professionisti del marketing di utilizzare grandi quantità di dati per capire e comunicare la strategia di marketing. Uno strumento basilare è la Web Analytics, che raccoglie informazioni a livello di sessione su un sito web, tracciando il referrer, le parole chiave di ricerca, l'indirizzo IP e le attività del visitatore. Le tecniche frequentemente utilizzate includono la modellazione del marketing mix, le analisi dei prezzi e delle promozioni, l'ottimizzazione della forza vendita e l'analisi dei clienti. Tra gli strumenti più utilizzati c'è Google Analytics, che permette di analizzare il comportamento dei visitatori di un sito web e può essere integrato con Google Ads per analizzare le campagne online.

FAQ generata da AI

La Customer Data Analytics, anche nota come customer analytics, è il processo di raccolta e analisi dei dati dei clienti al fine di ottenere insights sui loro comportamenti. Questo processo aiuta a capire le esigenze in continua evoluzione dei clienti e permette alle imprese data-driven di accompagnarli nella maniera più efficace nel loro customer journey. La customer analytics consente di misurare l'engagement nei vari canali, ridurre il churn rate (tasso di abbandono), aumentare la retention (fidelizzazione) e ottimizzare la customer experience omnichannel. Lo scopo è realizzare un'unica visione accurata della customer base di un'azienda, con cui prendere decisioni informate su come acquisire e trattenere efficacemente i clienti futuri. Inoltre, consente di identificare i clienti ad alto valore e suggerisce modalità proattive per interagire con loro. Secondo una ricerca di McKinsey, le aziende che utilizzano in maniera estensiva la customer analytics registrano un aumento significativo del ROI e dei profitti.

FAQ generata da AI

Il mercato dei Data Analytics tool è densamente popolato di alternative che assumono una propria utilità a seconda delle attività a cui sono destinati. Tra le soluzioni più interessanti troviamo Posit (ex RStudio), che offre circa 10mila packages ed estensioni per l'analisi statistica e il data modeling, con librerie come plotly e ggplot per la visualizzazione grafica. Jenkins è un tool per l'automazione che può essere utilizzato per eseguire algoritmi e software con una certa periodicità. Maxqda è un software di analisi qualitativa dei dati che offre la possibilità di apporre contrassegni alle informazioni più importanti. Datapine consente di interagire con query e database mediante drag and drop, facilitando operazioni complesse anche in assenza di conoscenze di programmazione. Altri strumenti notevoli includono Talend, una soluzione scalabile orientata all'ETL (Extract-Transform-Load), Erwin DM per l'automatizzazione dei processi di generazione di modelli, IBM SPSS Predictive Analytics per l'analisi predittiva avanzata, Qualtrics per le ricerche di mercato, Rapidminer che unisce diversi prodotti per semplificare i processi di analisi dei dati, e OpenRefine per la pulizia e la trasformazione dei dati.

FAQ generata da AI

I Big Data Analytics rappresentano il processo di raccolta e analisi dei grandi volumi di dati per eseguire modelli predittivi, estrarre pattern sconosciuti, correlazioni nascoste e tendenze di mercato, ottenendo preziosi insights mirati anche sulle preferenze dei clienti. Questo approccio data-driven permette alle aziende di analizzare i big data raccolti e offrire risposte tempestive rispetto alle soluzioni di business intelligence tradizionali. L'analytics big data aiuta a segmentare i clienti, scoprire come varia il loro engagement con i servizi, ascoltarli attivamente, ridurre il churn rate e favorirne la fidelizzazione. Le aziende possono utilizzare questi strumenti per implementare il "precision marketing", segmentando le offerte su misura dei clienti e offrendo esperienze iper-personalizzate. L'elaborazione dei dati permette alle società di acquisire un vantaggio competitivo, semplificando l'attuazione di efficaci strategie commerciali, organizzative e gestionali. I big data analytics vengono utilizzati in vari settori, dalle "aziende 4.0" al settore healthcare, dal turismo al marketing digitale, con cinque principali tipologie di analisi: descriptive, diagnostic, predictive, prescriptive e cyber analytics.

FAQ generata da AI

La Deep Analytics è l'applicazione di sofisticate tecniche di data processing per produrre informazione da ampi data set, di solito provenienti da molteplici sorgenti, contenenti non solo dati strutturati, ma anche non strutturati e semi-strutturati. Si differenzia dallo "shallow analytics" perché è in grado di trovare risposte a domande semplici che richiedono un'esplorazione in profondità, organizzando e condividendo ciò che è stato scoperto, mentre l'analisi superficiale è più focalizzata nel costruire metriche generiche e condividere insights via dashboard. La deep analytics permette di capire cosa abbia contribuito a generare un'improvvisa crescita di un dato, scomponendo la questione in molteplici, specifiche query. I deep data sono un sottoinsieme dei big data, con cui condividono alcune elementi affini, ma la deep analytics si concentra sui flussi di lavoro profondi, che generano la maggior parte dei risultati aziendali. Gli insights non si materializzano fissando le dashboard, ma provengono dall'analisi dei dati in modi nuovi e non banali, che non possono essere svolti in modalità standard e uniforme.

FAQ generata da AI

La Descriptive Analytics analizza i dati per descrivere processi in corso, rispondendo alle domande: "Cosa è successo?" e "Cosa sta succedendo?". È considerata la forma di Business Intelligence più semplice, perché trova le correlazioni tra passato e presente senza spiegare le cause dei fenomeni. Utilizza varie forme di analisi statistica per identificare quanto alcuni parametri chiave (KPI) cambino nel tempo e quindi individuare le tendenze storiche e in atto. Le principali tecniche includono analisi statistiche classiche (statistiche descrittive, test di normalità, test di omogeneità, analisi di correlazione, inferenza statistica, analisi univariata, analisi multivariata, bootstrapping), text mining (riordino del testo, sentiment analysis, TF-IDF, n-grammi, elaborazione del linguaggio naturale) e apprendimento non supervisionato (analisi delle componenti principali, clustering K-means, clustering gerarchico). Il processo di descriptive analytics prevede cinque fasi: quantificare gli obiettivi e le metriche di business, identificare i dati rilevanti, estrarre e organizzare i dati, analizzarli e infine presentarli in report, dashboard o infografiche comprensibili dai decision maker.

FAQ generata da AI

La scelta tra una Data Analytics Web App e un Business Intelligence Tool dipende da vari fattori. Una Web app ha il vantaggio di offrire una soluzione estremamente flessibile e totalmente aderente alle esigenze specifiche del progetto, con aspetti di esperienza utente, interattività e veste grafica personalizzabili. I tool di Business Intelligence, come Microsoft PowerBI, Tableau e QlikSense, sono invece progettati per abbracciare il maggior numero possibile di utenti, consentendo l'integrazione di regole di business anche complesse e permettendo agli utilizzatori finali, anche con poche competenze tecniche, di utilizzarli in autonomia. Per fare la scelta giusta, è necessario considerare sette aspetti fondamentali: gli obiettivi di business, il budget disponibile, le tempistiche di realizzazione, le competenze necessarie, la scalabilità della soluzione, la manutenzione richiesta e la flessibilità dell'output. Una Web app offre vantaggi come la personalizzazione totale, l'integrazione con sistemi legacy, la possibilità di incorporare algoritmi proprietari e una user experience su misura, ma non è dotata di elementi di self-service e richiede oneri di manutenzione. Un tool di BI offre invece vantaggi come la rapidità di implementazione, l'aggiornamento continuo, la presenza di community di supporto e la facilità di formazione degli utenti, ma potrebbe mancare di alcune funzionalità specifiche per i processi aziendali.

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L'Analytics è il processo scientifico di scoperta e comunicazione dei modelli significativi che possono essere trovati nei dati. In pratica, i dati grezzi vengono trasformati in insights (intuizioni) utili per prendere decisioni migliori. Essa si basa su un insieme di scienze, tecniche e tecnologie che vanno dalla statistica, alla matematica, alle tecnologie di business intelligence di base, al reporting, all'elaborazione analitica online (Olap) e varie forme di analisi avanzate. Il valore dell'Analytics in azienda consiste nella possibilità di trarre preziose informazioni dai propri dati per fare innovazione, affrontando molteplici aspetti non solo tecnologici ma anche di business, con obiettivi precisi e coinvolgendo numerose competenze.

FAQ generata da AI

La differenza principale tra Analytics e Business Intelligence sta nel concetto di modellazione insito nella prima. L'Analytics si concentra sul perché è successo qualcosa e su cosa succederà dopo, mentre la Business Intelligence è focalizzata sulla comprensione del passato. Questa necessità di sviluppare modelli non si sarebbe manifestata se non si fosse consolidato il fenomeno dei big data. Ecco perché analytics, modelli e big data sono termini indissolubilmente legati tra loro. Non bisogna però pensare che la Business Intelligence sia un termine obsoleto o un insieme di tecniche superate: l'Analytics, per essere efficace, ha anche bisogno di tecniche di Business Intelligence più tradizionali per garantire la qualità del dato.

FAQ generata da AI

I Big Data sono caratterizzati dal modello di crescita tridimensionale delle 3V definito nel 2001 dall'analista Douglas Laney. La prima V è il Volume, che si riferisce alla quantità di dati generati ogni secondo da sorgenti eterogenee quali sensori, log, eventi, email, social media e database tradizionali. La seconda V è la Varietà, ovvero la tipologia differente dei dati generati, che include dati strutturati (tabelle di database), semi-strutturati (CSV, XML, JSON) e non strutturati (email, documenti, PDF). La terza V è la Velocità, che si riferisce alla rapidità con cui i nuovi dati vengono generati e alla necessità che questi arrivino in tempo reale. Con il tempo, sono state aggiunte una quarta V, quella di Veridicità, e una quinta, quella di Valore, che si riferisce alla capacità di trasformare i dati in valore concreto per l'azienda.

FAQ generata da AI

Un Data Lake è un bacino in cui i dati, come l'acqua, fluiscono liberamente dalle fonti che li generano e vengono esaminati nei loro formati originari. Solo quando vengono interrogati, sono convertiti in formati leggibili dai sistemi aziendali. Questo concetto, coniato nel 2010 da James Dixon, si differenzia dal Data Warehouse tradizionale che utilizza un processo ETL (Extract, Transform, Load) tipico dello "schema on write", dove viene definita a priori la struttura del database e i dati vengono scritti in questa struttura definita prima di essere analizzati. Il Data Lake invece utilizza lo "schema on read", dove i dati vengono letti senza dover essere "scritti" secondo uno specifico modello. Il Data Lake ha il vantaggio di essere molto duttile, non richiede lunghi tempi di implementazione, ha una gestione più semplice ed è reversibile senza problemi. È ideale per effettuare analisi sempre più profonde e scoprire relazioni inimmaginabili, ma richiede figure specializzate come i Data Scientist.

FAQ generata da AI

Gli strumenti di Analytics vengono solitamente suddivisi in 4 macro categorie. La prima è la Descriptive Analytics, che comprende l'insieme di strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali. La seconda è la Predictive Analytics, che include strumenti avanzati che effettuano l'analisi dei dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro, caratterizzati da tecniche matematiche quali regressione, forecasting e modelli predittivi. La terza è la Prescriptive Analytics, che comprende tool avanzati che, insieme all'analisi dei dati, sono capaci di proporre al decision maker soluzioni operative/strategiche sulla base delle analisi svolte. Infine, c'è l'Automated Analytics, che include strumenti in grado di implementare autonomamente l'azione proposta secondo il risultato delle analisi svolte.

FAQ generata da AI

Il mercato dell'Analytics in Italia ha raggiunto i 3,42 miliardi di euro nel 2024, secondo l'Osservatorio Big Data Analytics e Business Intelligence. Questo aumento è trainato dall'interesse per l'intelligenza artificiale generativa, con i settori manifatturiero e delle utilities che mostrano tassi di crescita rispettivamente del 28% e del 23%. Il settore finanziario rappresenta la parte più grande del mercato, con un terzo della spesa totale. Le grandi imprese costituiscono il 75% degli investimenti in Big Data, mentre la Pubblica Amministrazione, sebbene rappresenti solo il 6%, mostra un aumento del 25% rispetto all'anno precedente. Le grandi organizzazioni italiane stanno consolidando le loro strategie di gestione dei dati, con il 46% che ha ruoli ben definiti per il Data Management e una diffusa adozione di strumenti di Business Intelligence (93%). Il futuro della data analytics in Italia si concentra sulle tecnologie avanzate, con un crescente interesse per le iniziative di Generative AI e l'integrazione di tecnologie come Vector DB e Graph DB.

FAQ generata da AI

Nel mondo dell'Analytics, diversi trend stanno emergendo. Uno è lo Stream Analytics, che consente di elaborare i dati in streaming mentre continuano ad arrivare, utilizzato in applicazioni come il marketing di prossimità, l'identificazione delle frodi e la manutenzione proattiva. Un altro trend è l'Augmented Analytics, che utilizza machine learning e algoritmi di analisi contestualizzata per alimentare nuovi servizi analitici più capaci di approfondimento. La Self-Service Data Analytics sta diventando un driver tecnologico che permette agli utenti di business di gestire in autonomia il processo d'interrogazione dei dati. Stanno emergendo anche le Insight Platform, che unificano tutto ciò che serve per creare tool che gestiscono e analizzano i dati, integrando e provando gli insight per tradurli in azioni di business. Infine, l'adozione della metodologia Agile sta diventando cruciale per superare le difficoltà nei progetti di big data analytics, permettendo di arrivare rapidamente a un Minimum Viable Product attraverso un approccio iterativo ed empirico.

FAQ generata da AI

Nel campo dell'Analytics, tre figure professionali sono particolarmente rilevanti. Il Data Scientist ha un ruolo cruciale in molti settori, tra cui tecnologia, finanza, sanità e marketing, poiché aiuta le organizzazioni a prendere decisioni basate su dati concreti. Il Data Engineer si occupa della progettazione dell'infrastruttura e della costruzione e manutenzione della data pipeline, attività preliminari fondamentali per l'estrazione e la consegna degli insight. Il Data Analyst si concentra sulla ricerca di evidenze quantitative all'interno di grandi moli di dati, supportando le decisioni di business. È fondamentale che questi ruoli non siano considerati a compartimenti stagni: le competenze delle persone che li svolgono devono essere in parte sovrapposte, in modo che possano dialogare efficacemente, con una formazione comprensiva di vari elementi che diano una visione più ampia.

FAQ generata da AI

L'Analytics ha trasformato il marketing da processo creativo a processo altamente guidato dai dati. Le organizzazioni di marketing utilizzano l'analisi per determinare i risultati delle campagne e guidare le decisioni per l'investimento e il targeting dei consumatori. Gli studi demografici, la segmentazione della clientela, l'analisi congiunta e altre tecniche consentono ai professionisti del marketing di utilizzare grandi quantità di dati per capire e comunicare la strategia di marketing. Uno strumento basilare è la Web Analytics, che raccoglie informazioni a livello di sessione su un sito web, tracciando il referrer, le parole chiave di ricerca, l'indirizzo IP e le attività del visitatore. Le tecniche frequentemente utilizzate includono la modellazione del marketing mix, le analisi dei prezzi e delle promozioni, l'ottimizzazione della forza vendita e l'analisi dei clienti. Tra gli strumenti più utilizzati c'è Google Analytics, che permette di analizzare il comportamento dei visitatori di un sito web e può essere integrato con Google Ads per analizzare le campagne online.

FAQ generata da AI

La Customer Data Analytics, anche nota come customer analytics, è il processo di raccolta e analisi dei dati dei clienti al fine di ottenere insights sui loro comportamenti. Questo processo aiuta a capire le esigenze in continua evoluzione dei clienti e permette alle imprese data-driven di accompagnarli nella maniera più efficace nel loro customer journey. La customer analytics consente di misurare l'engagement nei vari canali, ridurre il churn rate (tasso di abbandono), aumentare la retention (fidelizzazione) e ottimizzare la customer experience omnichannel. Lo scopo è realizzare un'unica visione accurata della customer base di un'azienda, con cui prendere decisioni informate su come acquisire e trattenere efficacemente i clienti futuri. Inoltre, consente di identificare i clienti ad alto valore e suggerisce modalità proattive per interagire con loro. Secondo una ricerca di McKinsey, le aziende che utilizzano in maniera estensiva la customer analytics registrano un aumento significativo del ROI e dei profitti.

FAQ generata da AI

Il mercato dei Data Analytics tool è densamente popolato di alternative che assumono una propria utilità a seconda delle attività a cui sono destinati. Tra le soluzioni più interessanti troviamo Posit (ex RStudio), che offre circa 10mila packages ed estensioni per l'analisi statistica e il data modeling, con librerie come plotly e ggplot per la visualizzazione grafica. Jenkins è un tool per l'automazione che può essere utilizzato per eseguire algoritmi e software con una certa periodicità. Maxqda è un software di analisi qualitativa dei dati che offre la possibilità di apporre contrassegni alle informazioni più importanti. Datapine consente di interagire con query e database mediante drag and drop, facilitando operazioni complesse anche in assenza di conoscenze di programmazione. Altri strumenti notevoli includono Talend, una soluzione scalabile orientata all'ETL (Extract-Transform-Load), Erwin DM per l'automatizzazione dei processi di generazione di modelli, IBM SPSS Predictive Analytics per l'analisi predittiva avanzata, Qualtrics per le ricerche di mercato, Rapidminer che unisce diversi prodotti per semplificare i processi di analisi dei dati, e OpenRefine per la pulizia e la trasformazione dei dati.

FAQ generata da AI

I Big Data Analytics rappresentano il processo di raccolta e analisi dei grandi volumi di dati per eseguire modelli predittivi, estrarre pattern sconosciuti, correlazioni nascoste e tendenze di mercato, ottenendo preziosi insights mirati anche sulle preferenze dei clienti. Questo approccio data-driven permette alle aziende di analizzare i big data raccolti e offrire risposte tempestive rispetto alle soluzioni di business intelligence tradizionali. L'analytics big data aiuta a segmentare i clienti, scoprire come varia il loro engagement con i servizi, ascoltarli attivamente, ridurre il churn rate e favorirne la fidelizzazione. Le aziende possono utilizzare questi strumenti per implementare il "precision marketing", segmentando le offerte su misura dei clienti e offrendo esperienze iper-personalizzate. L'elaborazione dei dati permette alle società di acquisire un vantaggio competitivo, semplificando l'attuazione di efficaci strategie commerciali, organizzative e gestionali. I big data analytics vengono utilizzati in vari settori, dalle "aziende 4.0" al settore healthcare, dal turismo al marketing digitale, con cinque principali tipologie di analisi: descriptive, diagnostic, predictive, prescriptive e cyber analytics.

FAQ generata da AI

La Deep Analytics è l'applicazione di sofisticate tecniche di data processing per produrre informazione da ampi data set, di solito provenienti da molteplici sorgenti, contenenti non solo dati strutturati, ma anche non strutturati e semi-strutturati. Si differenzia dallo "shallow analytics" perché è in grado di trovare risposte a domande semplici che richiedono un'esplorazione in profondità, organizzando e condividendo ciò che è stato scoperto, mentre l'analisi superficiale è più focalizzata nel costruire metriche generiche e condividere insights via dashboard. La deep analytics permette di capire cosa abbia contribuito a generare un'improvvisa crescita di un dato, scomponendo la questione in molteplici, specifiche query. I deep data sono un sottoinsieme dei big data, con cui condividono alcune elementi affini, ma la deep analytics si concentra sui flussi di lavoro profondi, che generano la maggior parte dei risultati aziendali. Gli insights non si materializzano fissando le dashboard, ma provengono dall'analisi dei dati in modi nuovi e non banali, che non possono essere svolti in modalità standard e uniforme.

FAQ generata da AI

La Descriptive Analytics analizza i dati per descrivere processi in corso, rispondendo alle domande: "Cosa è successo?" e "Cosa sta succedendo?". È considerata la forma di Business Intelligence più semplice, perché trova le correlazioni tra passato e presente senza spiegare le cause dei fenomeni. Utilizza varie forme di analisi statistica per identificare quanto alcuni parametri chiave (KPI) cambino nel tempo e quindi individuare le tendenze storiche e in atto. Le principali tecniche includono analisi statistiche classiche (statistiche descrittive, test di normalità, test di omogeneità, analisi di correlazione, inferenza statistica, analisi univariata, analisi multivariata, bootstrapping), text mining (riordino del testo, sentiment analysis, TF-IDF, n-grammi, elaborazione del linguaggio naturale) e apprendimento non supervisionato (analisi delle componenti principali, clustering K-means, clustering gerarchico). Il processo di descriptive analytics prevede cinque fasi: quantificare gli obiettivi e le metriche di business, identificare i dati rilevanti, estrarre e organizzare i dati, analizzarli e infine presentarli in report, dashboard o infografiche comprensibili dai decision maker.

FAQ generata da AI

La scelta tra una Data Analytics Web App e un Business Intelligence Tool dipende da vari fattori. Una Web app ha il vantaggio di offrire una soluzione estremamente flessibile e totalmente aderente alle esigenze specifiche del progetto, con aspetti di esperienza utente, interattività e veste grafica personalizzabili. I tool di Business Intelligence, come Microsoft PowerBI, Tableau e QlikSense, sono invece progettati per abbracciare il maggior numero possibile di utenti, consentendo l'integrazione di regole di business anche complesse e permettendo agli utilizzatori finali, anche con poche competenze tecniche, di utilizzarli in autonomia. Per fare la scelta giusta, è necessario considerare sette aspetti fondamentali: gli obiettivi di business, il budget disponibile, le tempistiche di realizzazione, le competenze necessarie, la scalabilità della soluzione, la manutenzione richiesta e la flessibilità dell'output. Una Web app offre vantaggi come la personalizzazione totale, l'integrazione con sistemi legacy, la possibilità di incorporare algoritmi proprietari e una user experience su misura, ma non è dotata di elementi di self-service e richiede oneri di manutenzione. Un tool di BI offre invece vantaggi come la rapidità di implementazione, l'aggiornamento continuo, la presenza di community di supporto e la facilità di formazione degli utenti, ma potrebbe mancare di alcune funzionalità specifiche per i processi aziendali.

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