Analisi dei dati: a cosa serve e come si svolge

Analisi dei dati: a cosa serve e come si svolge

analisi dei dati

L’analisi dei dati riveste un ruolo fondamentale nel supportare le decisioni aziendali e migliorare le performance. Si tratta di un processo che consente di esaminare, comprendere e interpretare grandi quantità di informazioni raccolte da diverse fonti. 

Oggi esploreremo in dettaglio cosa si intende per analisi dei dati, a cosa serve, chi la svolge, quali tecniche sono utilizzate per analizzare i big data e perché l’analisi dei dati è di interesse per le aziende.

Cosa si intende per analisi di dati?

L’analisi dei dati è un processo che coinvolge la raccolta, l’organizzazione, l’elaborazione e l’interpretazione di informazioni.

 

Consiste nell’identificare i modelli, le relazioni e le tendenze nei dati per trarre conclusioni utili.

L’analisi dei dati può essere effettuata su diversi tipi di dati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. I dati strutturati si riferiscono a informazioni organizzate in tabelle o basi di dati, mentre i dati non strutturati possono includere testi, immagini, audio e video.

Nel contesto del Data Driven, l’analisi dei dati guida le decisioni aziendali basandosi su dati concreti, piuttosto che su intuizioni o esperienze personali.

A cosa serve l'analisi dei dati?

L’analisi dei dati serve a molteplici scopi. Uno dei principali obiettivi è quello di identificare i modelli e le tendenze nei dati per prendere decisioni informate

Ad esempio, le aziende possono utilizzare l’analisi dei dati per comprendere meglio il comportamento dei clienti e le loro esigenze, e quindi adattare le loro strategie di marketing di conseguenza. 

Inoltre, l’analisi dei dati può essere utilizzata per migliorare l’efficienza e la produttività delle operazioni aziendali, nonché per ridurre i costi

In ambito scientifico, l’analisi dei dati può essere utilizzata per testare ipotesi e sviluppare modelli predittivi.

 L’analisi dei dati è quindi importante per diverse ragioni.

  • Miglioramento delle decisioni. L’organizzazione dei dati fornisce informazioni che possono essere utilizzate per prendere decisioni più informate e strategiche. Un e-commerce di prodotti alimentari potrebbe utilizzare l’analisi dei dati per identificare i prodotti più venduti e i periodi di maggior vendita. Con queste informazioni, l’azienda può organizzare al meglio i periodi di promozione, l’assortimento di prodotti e la gestione delle scorte.
  • Identificazione di tendenze e modelli. Verificando i dati si possono rivelare tendenze e modelli, consentendo di approfittare di nuove opportunità di mercato. Un brand di moda potrebbe analizzare i social media e le recensioni dei clienti per scoprire i trend emergenti e le preferenze dei consumatori, anticipando le tendenze del mercato e confezionando nuovi prodotti.
  • Ottimizzazione delle risorse. Analizzare i dati consente alle aziende di gestire le risorse in modo più efficiente, riducendo gli sprechi e aumentando la produttività. Una ditta che produce componenti elettronici potrebbe ad esempio identificare più facilmente situazioni di inefficienza nei processi di produzione e quindi migliorare la pianificazione e l’utilizzo delle risorse.
  • Monitoraggio delle performance. L’analisi dei dati può monitorare le performance aziendali, identificare aree di miglioramento e stabilire obiettivi realistici. Un’azienda nel settore dei servizi telefonici potrebbe utilizzare l’analisi dei dati per valutare l’operato dei dipendenti, tracciando la velocità di risposta e la soddisfazione del cliente. In base ai risultati, l’azienda può decidere di fornire formazione mirata al personale migliorando la qualità del servizio oppure decidere di ridimensionare la propria infrastruttura Tlc in considerazione dell’analisi sul traffico telefonico.

Chi analizza i dati?

Molto spesso in azienda di piccole dimensioni, l’analisi dei dati è un’attività svolta da persone che hanno anche altre mansioni come quelle Tecniche IT oppure quelle finanziare.

In realtà più sviluppate invece si fa riferimento a diverse figure professionali tra cui data analyst, ingegneri dei dati e data scientist. Queste figure professionali sono altamente qualificate nel lavorare con i dati e utilizzano tecniche avanzate per estrarre informazioni utili dai dati. Inoltre possiedono competenze specifiche nel campo della scienza dei dati, della statistica e dell’informatica. 

I data analyst utilizzano strumenti di business intelligence per analizzare dati aziendali e creare report utili per prendere decisioni informate. I data scientist utilizzano metodi di analisi statistica avanzati per estrarre informazioni utili dai dati e sviluppare modelli predittivi. Gli ingegneri dei dati si occupano di sviluppare e mantenere infrastrutture e sistemi di dati scalabili, mentre i data scientist combinano le competenze di analisi dei dati, di programmazione e di business per risolvere problemi aziendali complessi.

Quali sono le tecniche utilizzate per analizzare i big data?

Per analizzare grandi quantità di dati, spesso viene utilizzato il concetto di big data. Ciò richiede l’utilizzo di tecniche avanzate per la gestione dei dati, come l’elaborazione distribuita, la memorizzazione distribuita e l’analisi parallela. 

Tra le tecniche utilizzate per analizzare i big data, troviamo:

  • Data mining. Il data mining consiste nell’esplorare grandi quantità di dati per identificare modelli, tendenze e relazioni nascoste. Un’azienda di telecomunicazioni usa il data mining per analizzare i dati di utilizzo dei propri servizi, identificando comportamenti che indicano criticità. L’azienda può quindi offrire promozioni mirate per trattenere questi clienti prima che decidano di cambiare operatore.
  • Analisi statistica. L’analisi statistica utilizza metodi matematici per analizzare i dati e determinare la probabilità di determinati eventi. Una compagnia di assicurazioni utilizza l’analisi statistica per studiare i dati demografici e il comportamento dei clienti, determinando la probabilità di sinistri e calcolando le tariffe assicurative appropriate.
  • Machine learning. Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere dai dati e migliorare le loro performance senza programmazione esplicita. Una piattaforma di e-commerce che vende libri utilizza algoritmi di machine learning per analizzare il comportamento di acquisto dei clienti e offrire raccomandazioni personalizzate per l’acquisto, aumentando le vendite.
  • Visualizzazione dei dati. La visualizzazione dei dati implica la presentazione di dati in modo grafico o visuale, facilitando la comprensione delle informazioni e permettendo ai decision-maker di cogliere rapidamente intuizioni e tendenze. Una ditta di logistica utilizza strumenti di visualizzazione dei dati per presentare in modo grafico le informazioni sulle spedizioni, permettendo di identificare rapidamente inefficienze e potenziali miglioramenti nella catena di distribuzione.
  • Analisi delle reti. L’analisi delle reti studia le relazioni e le interazioni tra gli elementi di una rete, come ad esempio individui, organizzazioni o sistemi. Un team di professionisti del marketing utilizza questa analisi per esaminare interazioni su diverse piattaforme social. Studiando la struttura della rete e l’influenza degli utenti chiave, l’azienda può identificare gli influencer più adatti a promuovere prodotti o servizi.
  • Analisi del testo: L’analisi del testo estrae informazioni significative dai dati testuali come documenti, post sui social media o feedback, attraverso tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Un team che gestisce social media utilizza queste informazioni per identificare le opinioni prevalenti, i trend e guidare così le proprie strategie di marketing e pianificare il lavoro.

Perché l'analisi dei dati è di interesse per le aziende?

L’analisi dei dati è di grande interesse per le aziende poiché può aiutare a prendere decisioni informate basate sui dati. In particolare, l’analisi dei dati può aiutare le aziende a comprendere meglio i propri clienti, i loro bisogni e le loro esigenze. 

È quindi diventata un elemento chiave per le aziende che desiderano distinguersi nel mercato competitivo di oggi. Ecco alcuni motivi.

  • Vantaggio competitivo. Identificare nuove opportunità di mercato e migliorare le strategie aziendali.
  • Riduzione dei costi. Riconoscere inefficienze e sprechi, per ridurre i costi e aumentare la redditività.
  • Miglioramento dell’help desk. Comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei clienti, migliorando l’assistenza e la fidelizzazione.
  • Innovazione. Individuare nuove idee e opportunità di crescita, promuovendo l’innovazione e la trasformazione digitale.

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