Cos'è la Business Analytics?

La Business analytics è il processo di raccolta ed elaborazione di tutti i dati aziendali e l'applicazione di modelli statistici e metodologie iterative per tradurre tali dati in insight aziendali. La cosa più importante è che è necessario essere in grado di tradurre quei dati in ciò che vogliono i clienti. E tentare di indovinare cosa vogliono non è più sufficiente. La business analytics è indispensabile per conoscere i desideri e i bisogni degli utenti.

La business analytics combina processi, competenze e tecnologie per raccogliere, analizzare e presentare le prestazioni storiche del business, sulla base di dati, con l'obiettivo di guidare la pianificazione aziendale. La business analytics utilizza essenzialmente grandi quantità di dati storici di business allo scopo di fornire idee per valutare un business. La business analytics rivela insight precedentemente sconosciute o individua problemi imprevisti per generare nuovo valore aziendale. La business analytics può essere sfruttata per creare nuovi processi per risolvere le sfide aziendali e aumentare l'efficienza, la produttività e gli introiti.

Cos'è la Business Analytics

Quali sono i vantaggi della business analytics?

Le imprese cercano di trovare e sostenere un vantaggio competitivo creando un vantaggio informativo sui rivali mediante la business analytics. Questo vantaggio informativo aiuta a rendere il business più intelligente e reattivo ai cambiamenti del mercato. Aiuta anche a rendere l'analitica più business-friendly, offrendo ai professionisti del business l'opportunità di comprendere efficacemente i dati della loro azienda e reagire in modo più intelligente. Perciò, le aziende guardano alla business analytics per ottenere maggiori ritorni dagli investimenti in informazioni e competenze.

Cosa si può fare con la business analytics?

Lo scopo specifico della business analytics è portare informazioni e competenze per aiutare a guidare le decisioni aziendali e creare un "vantaggio informativo". Con la business analytics, è possibile:

  • Trasformare i big data in insight
  • Costruire modelli statistici per realizzare proiezioni su un business
  • Proporre idee per ottimizzare le prestazioni
  • Consigliare la direzione sul processo decisionale
  • Sfruttare i dati per influenzare i risultati di business

La business analytics permette di scegliere le opportunità con la più alta propensione al successo, di calcolare la strategia che offrirebbe il miglior ritorno per il business. Essa è inoltre in grado di aiutare a preparare la propria azienda per qualsiasi cambiamento imminente o tendenza di mercato che si trova all'orizzonte. La business analytics può aiutare a capire l'ambiente in cui ci si trova, come diventare più competitivi, ottimizzare il processo decisionale e, di conseguenza, aumentare le entrate e diminuire il rischio.

In precedenza, solo le aziende con alti livelli di rischio, come le compagnie di assicurazione, applicavano la business analytics. Tuttavia, poiché i dati hanno rivoluzionato il mondo, la business analytics è diventata una necessità per tutte le aziende per rimanere competitive e avere successo in un mondo digitale.

Prova gratuita di Business Analytics
Prova TIBCO Spotfire - Prova gratuita
Con TIBCO Spotfire, la soluzione di analisi più completa sul mercato, scopri facilmente nuove insight dai tuoi dati.

Tipi di Business Analytics

Esistono fondamentalmente quattro tipi di business analytics, ognuno con la sua importanza. Ogni categoria diventa sempre più matura e più orientata all'applicazione di idee in tempo reale e future.

Tipi di Business Analytics

Sfruttando tutti e quattro questi tipi, i dati possono essere correttamente analizzati e resi operativi per creare soluzioni per i problemi che molte aziende si ritrovano ad affrontare oggi.

Analisi descrittiva

L'analitica descrittiva offre generalmente uno sguardo retrospettivo sul passato attraverso i dati del presente. È in grado di dire all'utente cosa è successo nel business. L'analitica descrittiva viene solitamente eseguita nella fase preliminare dell'elaborazione dei dati per creare un riassunto degli eventi storici e una base per ulteriori analisi e comprensione. L'aggregazione dei dati e il data mining sono i metodi principali utilizzati. L'analitica descrittiva è generalmente nota per essere il tipo più semplice di analitica. Infatti, la maggior parte delle aziende esegue l'analitica descrittiva nei loro rapporti quotidiani come l'inventario, il flusso di lavoro e le vendite.

Analitica diagnostica

L'analitica diagnostica (conosciuta anche come analitica di scoperta), un tipo di analitica avanzata abilitata dal machine learning, è usata per trovare modelli e correlazioni interessanti nei dati, anche senza che un utente faccia domande specifiche. Utilizza tecniche come probabilità, data mining e correlazioni per scoprire cause e correlazioni alla radice. Sebbene le analisi diagnostiche siano eccellenti nello scoprire perché gli eventi sono accaduti, non hanno la capacità di consigliare come procedere. Tuttavia, forniscono il contesto di cui si potrebbe aver bisogno per decidere come andare avanti.

Analisi predittiva

La Predictive Analytics si concentra sulla previsione della probabilità di potenziali risultati ed eventi nel proprio business ed è modellata su dati storici. La Predictive Analytics utilizza tecniche come la modellazione statistica e il Machine Learning e in genere ha bisogno di data scientist e statistici per essere eseguita. Le organizzazioni possono utilizzare i modelli trovati nei dati passati e attuali per prevedere le tendenze, rilevare i rischi e le opportunità nel futuro prossimo o lontano. La Predictive Analytics offre un livello di fiducia alle aziende per guardare al futuro per risparmiare e persino guadagnare più entrate. Esempi di Predictive Analytics attualmente in uso includono i rivenditori che usano modelli predittivi per prevedere l'inventario, gestire la spedizione e impostare i negozi per massimizzare le vendite. Le compagnie aeree spesso usano la Predictive Analytics per impostare i prezzi dei biglietti in base alla domanda e alle tendenze passate. Gli hotel possono usare la Predictive Analytics per stabilire la capacità e assicurarsi di essere preparati per qualsiasi improvviso aumento delle prenotazioni.

Prescriptive Analytics

La Prescriptive Analytics è la fase più matura del viaggio dell'analitica nella business analytics. Dice all'azienda cosa dovrebbe fare e raccomanda le Next Best Action o le azioni che dovrebbero essere intraprese, data una varietà di scelte. Questo tipo di analitica può fornire gli esiti di ogni scelta che avete fatto e suggerire la migliore azione da intraprendere in base a tutte le possibilità. La Prescriptive Analytics è collegata all'analitica descrittiva e alla Predictive Analytics, ma si concentra su insight attuabili piuttosto che sul semplice monitoraggio dei dati. Per eseguire la Prescriptive Analytics, sono necessari il deep learning e le neural network complesse. Un grande esempio di Prescriptive Analytics sono i motori di suggerimenti.

E-Book gratuito: quale tipo di analytics è giusto per te? Reporting, Predictive Analytics e tutto il resto.
E-Book gratuito: quale tipo di analytics è giusto per te? Reporting, Predictive Analytics e tutto il resto.
Quale tipo di analytics è giusto per te? Trova la soluzione migliore per le tue esigenze aziendali.

Business Analytics vs. Business Intelligence

Business analytics e business intelligence (BI) sono spesso identificati erroneamente come la stessa cosa, ma la business analytics è in realtà un sottoinsieme della business intelligence. La business intelligence è il primo passo verso la comprensione di ciò che il vostro business sta attualmente attraversando e dello stato in cui si trova. La business analytics spiega perché il business è dove si trova. La BI si occupa tradizionalmente di monitorare le operazioni aziendali con rapporti statici di routine e di informare i piani aziendali a lungo termine, mentre la business analytics si occupa di comprendere il business, di porre tutte le domande a cui gli utenti aziendali hanno bisogno di risposte e può essere molto più flessibile e iterativa.