Che cosa sono gli Advanced Analytics?

Gli Advanced analytics prevedono la modellazione predittiva, i metodi statistici, il machine learning e le tecniche di process automation oltre le capacità dei tradizionali strumenti di business intelligence (BI) per analizzare i dati o le informazioni aziendali. Esso sfrutta la data science che coinvolge metodi maturi di analisi per proiettare trend futuri e prevedere la probabilità di eventi potenziali. Mentre la BI e l'analitica di base sono in grado di fornire un'istantanea del business, gli Advanced Analytics offrono la capacità di prevedere trend o risultati futuri per comprendere più profondamente il business. Gli Advanced Analytics offrono una serie più ampia di funzionalità per affrontare le sfide che la BI tradizionale non è in grado di affrontare, consentendo un processo decisionale strategico più forte per il futuro.

Come disciplina, gli Advanced Analytics comprendono ed estendono sia la Predictive Analytics che i Prescriptive Analytics. Il software di analisi con funzionalità di modellazione predittiva spesso include funzionalità di analisi statistica integrate nell'esperienza dell'utente. Queste funzionalità possono includere colonne calcolate, la possibilità di inserire espressioni nelle visualizzazioni e altre funzioni statistiche avanzate. Tramite gli Advanced Analytics, le aziende riescono a creare modelli predittivi e applicarli al business incorporandoli in un'interfaccia intuitiva.

Qual è il valore degli Advanced Analytics?

Gli Advanced Analytics forniscono alle aziende un modo per operare e ottenere più valore dalle risorse di dati. Possono includere l'uso di Predictive Analytics o di motori di raccomandazione. Rappresentano una modalità potenziale per molte aziende di estrarre valore dai loro dati, sia che si tratti di dati memorizzati in un data warehouse o di real-time data generati dalle operazioni aziendali. Le aziende che impiegano strumenti di Advanced Analytics sono in grado di sfruttare la scoperta della conoscenza per indicare la probabilità di eventi futuri, garantendo una maggiore fiducia per risultati aziendali più ripetibili. Gli Advanced Analytics risolvono i problemi di business più complessi che il reporting tradizionale della BI non può risolvere.

Alcune tecniche spesso utilizzate con gli Advanced Analytics includono il data mining, il machine learning, la data visualization, la sentiment analysis, la rete e la cluster analysis, la previsione, il pattern matching, il complex event processing, e altro. Tutte o alcune di queste tecniche possono essere utilizzate per esplorare e modellare i dati di un'azienda per migliorare il business sulla base di insight eseguibili.

Quali sono alcune tecniche o funzionalità di Advanced Analytics?

Le seguenti funzionalità sono previste nel quadro degli Advanced Analytics:

• Predictive Analytics: I Data Analytics utilizzati per fare previsioni sui risultati futuri del business, basati su dati storici e utilizzando la modellazione statistica (modelli di regressione) e tecniche di machine learning (ML).
• Clustering: Il clustering dei dati è il processo di raggruppare gli oggetti in base alle somiglianze tra gli oggetti nel gruppo.
• Calcoli: negli Advanced Analytics possono essere utilizzati strumenti di calcolo come aggregazioni su visualizzazioni, espressioni e altro ancora.
• Caratteristiche statistiche: è importante avere caratteristiche statistiche per eseguire advanced analytics, tra cui clustering, box plot, cerchi di confronto e relazioni tra variabili categoriche (Test chi quadrato).
• Machine learning: gli algoritmi di machine learning apprendono dai dati per produrre modelli dettagliati che possono individuare modelli complessi e realizzare previsioni molto accurate. Sono adatti a casi d'uso come la micro-segmentazione, la personalizzazione, la root cause analysis di processi complessi, la fraud detection e il customer churn.

Perché gli Advanced Analytics sono così importanti oggi?

Mentre gli strumenti tradizionali di BI sono stati sufficienti per la maggior parte delle aziende, i dirigenti stanno passando agli Advanced Analytics per ottenere un maggiore ritorno sull'investimento (ROI) sui loro investimenti in BI. Perché questo? Perché gli Advanced Analytics stanno attirando così tante aziende oggi?

Grazie alle enormi quantità di dati generati ogni giorno, le aziende stanno cercando nuovi modi per trarre vantaggio da tutti questi dati. Gli Advanced Analytics aiutano le aziende a farlo. Permette alle aziende di ottimizzare le loro operazioni e innovare per ottenere un vantaggio competitivo. Con una migliore analisi dei clienti, la predictive analytics e la modellazione statistica, gli Advanced Analytics stanno aiutando le aziende a migliorare il processo decisionale e a tenere il passo con mercati estremamente competitivi e in rapido cambiamento. Laddove gli strumenti tradizionali di analytics e BI non reggono, gli Advanced Analytics proiettano a le aziende verso il successo futuro.

Vantaggi degli Advanced Analytics

Contribuendo a un reale valore di business, ecco i principali benefici che le organizzazioni possono ottenere da un programma di Advanced Analytics di successo:

• Prevedere il futuro: le organizzazioni che si avvalgono degli Advanced Analytics riescono agire rapidamente e con un maggior grado di accuratezza sui risultati futuri. Essi consentono alle organizzazioni di adottare decisioni basate sui dati e di acquisire conoscenze più approfondite sui trend del mercato, le preferenze dei clienti e le attività commerciali chiave. L'implementazione degli Advanced Analytics consente alle aziende di valutare le condizioni di mercato più velocemente e di reagire ai cambiamenti prima dei loro concorrenti, ottenendo un vantaggio significativo.
• Ridurre i rischi: con previsioni più accurate dagli Advanced Analytics, le aziende possono evitare di prendere decisioni costose e rischiose basate su previsioni imprecise. Gli Advanced Analytics consentono alle aziende una comprensione completa del business, passato, presente e futuro, per individuare e gestire meglio il rischio.
• Prevedere e risolvere i problemi: gli Advanced Analytics riescono ad aiutare le aziende a risolvere le sfide che la BI tradizionale non è in grado di risolvere. Basandosi sulla probabilità, riescono a prescrivere azioni che si traducono in migliori risultati di business.

Quali sono alcuni casi d'uso in tema di Advanced Analytics?

Se la tua azienda sta già utilizzando strumenti di BI tradizionali, probabilmente potrebbe beneficiare anche degli Advanced Analytics. Questi ultimi possono essere utilizzati per:

• Supply Chain Optimization: le imprese globali hanno bisogno di una supply chain che possa reagire rapidamente alle variazioni delle condizioni di mercato, compresa la domanda, le preferenze dei clienti e le fluttuazioni dei costi. Gli Advanced Analytics possono aiutare, specialmente nella produzione, a ridurre i costi di distribuzione, evitare ritardi o guasti alle macchine e a ottimizzare i processi.
• Marketing Analytics: capire i clienti non è mai stato così difficile e vendere e fare marketing a quei clienti nel modo giusto e al momento giusto può rappresentare una sfida enorme. Grazie agli Advanced Analytics, le aziende riescono a creare campagne di vendita e marketing personalizzate per ridurre la spesa in strategie inefficienti, individuare le opportunità di up-sell e cross-sell e migliorare le esperienze dei clienti.
• Risk Analysis: ogni azienda è alla ricerca di varie modalità per mitigare il rischio futuro, ma solo quelle che impiegano gli Advanced Analytics riescono a gestire grandi set di dati, o anche flussi di dati in tempo reale, per individuare i modelli di rischio. Le tecniche di Advanced Analytics possono essere utilizzate per rilevare le frodi nei pagamenti e negli ordini o anche per monitorare la reputazione tra i clienti attuali.
• Analytics delle Risorse Umane: la soddisfazione dei dipendenti ha un enorme impatto sulle prestazioni aziendali, eppure la maggior parte delle aziende non riesce a sfruttare i dati delle risorse umane. Gli Advanced Analytics possono essere utilizzati nelle Risorse umane per ridurre il ricambio dei dipendenti, i costi associati al reclutamento e all'assunzione, e per investire in programmi di incentivi efficaci per mantenere o aumentare la soddisfazione dei dipendenti.
• Operazioni di business: gli strumenti tradizionali di BI non sono abbastanza flessibili da consentire un'eccellenza operativa che reagisca alle mutevoli condizioni del mercato e ottimizzi le decisioni in base alle previsioni sui trend futuri. Gli Advanced Analytics consentono alle organizzazioni di migliorare le prestazioni e la produttività, aumentare le entrate e risolvere i problemi operativi più velocemente.