Cos'è la Data Analytics?
La Data analytics permette alle aziende di analizzare tutti i propri dati (in tempo reale, storici, non strutturati, strutturati, qualitativi) per individuare i modelli e generare idee per informare e, in alcuni casi, automatizzare le decisioni, collegando intelligenza e azione. Le migliori soluzioni di oggi supportano il processo analitico end-to-end, dall'accesso, la preparazione e l'analisi dei dati fino all'operatività dell'analitica e al monitoraggio dei risultati.
La Data Analytics permette alle aziende di trasformare digitalmente il loro business e la loro cultura, diventando più innovative e lungimiranti nel loro processo decisionale. Andando oltre il tradizionale monitoraggio e reporting dei KPI per trovare modelli nascosti nei dati, le organizzazioni orientate da algoritmi sono i nuovi innovatori e leader del business.
Spostando il paradigma oltre i dati per collegare le insight con l'azione, le aziende sono in grado di creare esperienze personalizzate dei clienti, costruire prodotti digitali connessi, ottimizzare le operazioni e aumentare la produttività dei dipendenti.
Con la data analytics collaborativa, le aziende permettono a tutti di contribuire al successo del business, dagli ingegneri dei dati e dei data scientist, agli sviluppatori e agli analisti di business, e persino ai professionisti del business e ai business leader. La data analytics collaborativa incoraggia anche coloro che sono all'interno e all'esterno di un'organizzazione a connettersi e collaborare. Per esempio, i data scientist possono lavorare a stretto contatto con un cliente per aiutarlo a risolvere i suoi problemi in tempo reale utilizzando l'interfaccia utente altamente collaborativa dell'analitica moderna.
La data analytics consente alle aziende di progredire infondendo algoritmi ovunque per ottimizzare i momenti critici del business come un cliente che entra nel negozio, un pezzo di attrezzatura che sta per guastarsi, o altri eventi che potrebbero fare la differenza tra vincere o perdere il business. La Data Analytics si applica a tutti i settori, compresi i servizi finanziari e assicurativi, fabbricazione, energia, trasporti, viaggi e logistica, sanità e altri. La Data Analytics può aiutare a prevedere e gestire le interruzioni, ottimizzare i percorsi, fornire un servizio clienti proattivo, fare offerte incrociate intelligenti, prevedere l'imminente guasto delle attrezzature, gestire l'inventario in tempo reale, ottimizzare i prezzi e prevenire le frodi.
Funzionalità essenziali di Data Analytics
Business Intelligence e reporting
Analizzare i dati e fornire informazioni utilizzabili ai leader aziendali e ad altri utenti finali, in modo che possano prendere decisioni aziendali informate, è uno dei maggiori usi della data analytics. Conosciuta anche come "Business Intelligence", la Data Analytics è il portale delle informazioni per qualsiasi azienda. Consumatori, sviluppatori, modellatori di dati, responsabili della Data Quality, dirigenti aziendali, responsabili delle operazioni e altri si affidano a rapporti e cruscotti che possono aiutare a monitorare i progressi aziendali, lo stato, le interruzioni, gli introiti, i partner e altro ancora.
Data Wrangling/Preparazione dei dati
Una buona soluzione di Data Analytics include valide funzionalità self-service di data wrangling e preparazione dei dati in modo che questi possano essere facilmente e rapidamente riuniti da una varietà di fonti di dati che possono essere incomplete, complesse o disordinate, e puliti per una facile fusione e una facile analisi.
Visualizzazione dati
Per ricavare idee dai dati, molti analisti e data scientist si affidano a data visualization, o la rappresentazione grafica dei dati, per aiutare le persone a esplorare visivamente e individuare modelli e outlier nei dati. Una grande soluzione di Data Analytics includerà funzionalità di Data Visualization, rendendo la Data Exploration più facile e veloce.
Analitica geospaziale e Location Analytics
Analizzare grandi serie di dati spesso non significa nulla se la soluzione di analisi non include l'analitica geospaziale e la location analytics. L'aggiunta di questo livello di intelligenza alla data analytics permette di sviluppare idee e individuare relazioni nei dati che si potrebbe non aver visto prima. E' possibile prevedere meglio dove si trovano i clienti più preziosi e il percorso che fanno per acquistare i prodotti.
Analisi predittiva
Uno dei maggiori utilizzi della Data Analytics aziendale oggi è la previsione di eventi. Ad esempio, prevedere quando una macchina si guasterà o quanto inventario è necessario in un particolare negozio in un particolare momento. La Predictive Analytics implica l'assunzione di dati storici e la creazione di un modello di essi per aiutare a prevedere eventi futuri. Tradizionalmente, l'analitica avanzata è stata il dominio di scienziati dei dati altamente qualificati, statistici e ingegneri dei dati. Ma con i progressi nel software, gli aspetti di questi ruoli sono sempre più eseguiti da citizen data scientists. Molte società di analisi prevedono che i citizen data scientist supereranno i data scientist nella quantità di analisi avanzate prodotte.
Machine Learning
Il Machine Learning comporta l'automazione di modelli analitici utilizzando algoritmi che imparano iterativamente dai dati e ottimizzano le prestazioni. Con gli algoritmi di Machine Learning disponibili per i big data, è possibile mettere i computer al lavoro per trovare nuovi modelli e intuizioni senza programmare esplicitamente dove cercare. Cercare soluzioni di Data Analytics che offrano la ricerca in linguaggio naturale, l'analisi delle immagini e l'analitica aumentata.
Streaming Analytics
Agire sugli eventi in tempo reale nel momento che conta sta diventando una capacità fondamentale nella data analytics odierna Estrarre dati da dispositivi di streaming IoT, fonti video, fonti audio e piattaforme di social media in tempo reale è una funzionalità essenziale delle migliori soluzioni di analisi di oggi.
Come usare la Data Analytics: Il processo analitico
- Capire il problema aziendale.
- Raccogliere/identificare i dati pertinenti al problema.
- Preparare i dati per l'analisi.
- Analizzare i dati per generare insight.
- Distribuire/rendere operative le analisi e i modelli.
- Monitorare e ottimizzare le prestazioni.
Il primo passo per generare idee dai propri dati è assicurarsi che siano organizzati, accurati e utilizzabili. Molte aziende iniziano creando un modo standard per accedere e integrare i dati tra le diverse fonti utilizzando un Virtual Data Layer. Successivamente, dopo aver automatizzato il Data Wrangling, le aziende possono concentrare tempo ed energie per agire sui dati anomali o incoerenti. Successivamente, la visual analytics può fornire dashboard ricchi e interattivi per l'esplorazione dei dati, dando alle aziende potenti funzionalità analitiche in un formato intuitivo. Molte organizzazioni utilizzano la data science per creare modelli per fornire idee predittive. Inoltre, le soluzioni di data analytics ora estraggono continuamente Streaming Data in tempo reale per l'analisi più accurata. Con nuove insight, le imprese possono agire velocemente, rendendo semplici le decisioni urgenti con una chiara comprensione dei dati storici e in tempo reale.
Oggi, le aziende possono usare la Data Analytics per ispezionare, pulire, trasformare e modellare i loro dati. Le migliori soluzioni di data analytics fanno tutto questo, permettendo di ottenere il massimo dai dati e migliorare le strategie aziendali.
I vantaggi della Data Analytics
Semplifica, collabora e ottieni di più
Le migliori soluzioni di data analytics attualmente disponibili semplificano quello che prima era un processo molto complesso. La semplificazione del ciclo di vita dell'analisi end-to-end all'interno di ecosistemi di big data come Spark e Hadoop consente di utilizzare tecniche di data science su scala. La collaborazione tra data science, linea of business e team IT su progetti di big data analytics aumenta l'efficienza e la produttività dell'intera azienda.
Trova le anomalie e agisci subito
L'analisi di grandi volumi di streaming data sia all'interno dei sistemi di core business che nelle aree periferiche permette di trovare anomalie, prendere decisioni e agire nel punto di impatto. Con volumi sempre maggiori di dati, essere in grado di analizzare, filtrare, riassumere e ottenere informazioni in tempo reale consente di individuare le anomalie prima che diventino un problema più grande.
Monitora, gestisci e rendi operativi dati affidabili
Molte aziende lottano per rendere operativa l'analitica. Mentre i dati vanno alla deriva e i modelli decadono, essere in grado di conservare, aggiornare e distribuire automaticamente nuovi modelli analitici nelle aree periferiche, o direttamente nei sistemi di core business, permette di capire e agire su risultati affidabili.
Combina l’intelligence dei dati alle azioni
La completa visibilità su tutti i dati in ogni posizione consente alla tua azienda di prendere le decisioni migliori in base a informazioni rilevanti e insight in tempo reale. Migliora i risultati aziendali applicando gli analytics al business e automatizzando le decisioni. Aumenta le conoscenze, crea informazioni accurate e perfezionale con una soluzione a circuito chiuso con apprendimento continuo incorporato.
Rispondi in modo rapido e corretto
Rispondi agli eventi in una frazione di secondo e assicurati che le persone giuste agiscano in modo giusto nel momento giusto per correggere rapidamente i problemi. Implementa i microservizi per attività di edge scoring e moderne applicazioni serverless con un footprint minimo basato su tecnologia open source.
L'impatto della Data Analytics
La Data Analytics, se sfruttata correttamente, può essere una fonte di vantaggio competitivo. Le aziende che si avvicinano alla Data Analytics con una visione mirata possono guidare la Digital Transformation, migliorare l'esperienza del cliente e creare una cultura aziendale guidata dai dati. Utilizzando la Data Analytics, le imprese possono individuare nuove opportunità di business e utilizzare le insight per dare priorità alle azioni e creare nuove fonti di reddito.
Per sfruttare al massimo il valore che la Data Analytics può fornire a un'organizzazione, le aziende devono considerare i dati per ogni decisione aziendale come un modo per ottimizzare i risultati e guidare un processo decisionale più informato.
Man mano che le iniziative di data analytics diventano maggiormente accettate, le aziende passeranno dal reporting tradizionale a soluzioni di Real-time Analytics più avanzate. I programmi di data analytics all'interno delle aziende si stanno evolvendo rapidamente poiché la Digital Transformation e le organizzazioni guidate dai dati stanno diventando sempre più una priorità.
Casi d'uso principali per la Data Analytics
- Rilevamento delle anomalie
- Gestione dei dati dei clienti
- Gestione del rischio
- Rilevamento delle frodi
- Personalizzazione e customizzazione
- Realizzazione di ricerche di mercato
- Analisi delle operazioni