Cos'è la Data Discovery?

La Data discovery comporta la raccolta e la valutazione dei dati da varie fonti ed è spesso usata per capire le tendenze e i modelli nei dati. Richiede una progressione di passi che le aziende possono usare come struttura per capire i loro dati. La Data Discovery, di solito associata a business intelligence (BI), aiuta a informare le decisioni aziendali riunendo fonti di dati disparate e a compartimenti stagni per essere analizzate. Avere montagne di dati è inutile se non si trova un modo per estrarre idee da essi. Il processo di Data Discovery comprende la connessione di più fonti di dati, la pulizia e la preparazione dei dati, la condivisione dei dati in tutta l'organizzazione e l'esecuzione di analisi per ottenere insight sui processi aziendali.

Oggi, quasi tutte le aziende raccolgono enormi quantità di dati sui loro clienti, mercati, fornitori, processi di produzione e altro. I dati fluiscono da sistemi di transazioni online e tradizionali, sensori, social media, dispositivi mobili e altre fonti variegate. Di conseguenza, i decision maker affogano nei dati ma sono affamati di idee. Le insight sono nascoste in quei dati.

Esempio di Data Discovery

La Data Exploration e la Visual Analytics rappresentano un approccio che i business data analyst usano per scoprire e investigare insight nascoste ma potenzialmente utili nei dati. È una metodologia per scavare nei dati alla ricerca di relazioni interessanti, tendenze, modelli e anomalie che richiedono un'ulteriore esplorazione. L'esplorazione e la visual analytics permettono l'uso di software analitici e di riconoscimento di modelli assistiti dalla tecnologia per la visualizzazione e il drill-down per trasformare i dati in conoscenza e comprensione.

La data discovery offre alle aziende un modo per rendere i loro dati puliti, facilmente comprensibili e facili da usare. Una soluzione completa dovrebbe essere in grado di essere usata da tutti i membri dell'azienda. Il vantaggio principale della data discovery è scoprire le insight utili ed applicabili. Queste aiutano gli utenti a individuare opportunità preziose prima dei concorrenti senza dover consultare l'organizzazione IT. La data discovery visiva può migliorare questo valore, permettendo ai lavoratori della linea di business di trovare le risposte più velocemente.

Oggi, le aziende stanno scoprendo che l'uso dell'intelligenza artificiale (IA) sta migliorando notevolmente il processo di Data Discovery. Questo processo è anche chiamato Data Discovery intelligente. Nella data discovery intelligente, l'IA può scoprire automaticamente le relazioni tra i dati e accelerare le analisi di un'azienda con raccomandazioni basate sull'IA. Il motore di suggerimento AI sottostante utilizza sofisticati algoritmi IA che vengono eseguiti su qualsiasi tipo di dati senza che l'utente sia consapevole che l'elaborazione sta avvenendo in background. Il motore IA individua le relazioni potenziali come le correlazioni utilizzando algoritmi di apprendimento addestrati. Le principali Analytics Platform che utilizzano l'IA offrono visualizzazioni consigliate di variabili correlate che gli utenti possono scegliere di esplorare ulteriormente.

Ci sono diverse indicazioni interessanti per l'innovazione nell'area dell'analitica supportata dall'IA, tra cui:

  • Le tecniche di IA possono essere utilizzate per suggerire i passi di preparazione dei dati come la normalizzazione, la gestione dei dati mancanti, il riconoscimento dei modelli di stringa e altri.
  • Gli algoritmi possono essere usati per individuare e attirare l'attenzione su modelli particolari o outlier nei dati per gruppi di variabili correlate.
  • La Time Series Analysis presenta esigenze e tecniche distinte per il riconoscimento dei modelli, il rilevamento delle anomalie e la scoperta delle relazioni tra le serie.
  • I dati comportamentali degli utenti esperti possono essere raccolti, analizzati e utilizzati per influenzare le azioni di analisi suggerite.

I motori di suggerimento e le raccomandazioni dell'IA sono sempre più utilizzati per aumentare le analisi su uno spazio di problemi in continua espansione. Questa combinazione di comprensione umana con l'instancabilità della macchina permette ai professionisti del business di scoprire rapidamente le relazioni importanti attraverso grandi quantità di dati in tempo per agire.

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Risolvere i problemi di business con la Data Discovery

Gli analisti hanno il compito di scoprire insight all'interno delle enormi quantità di dati che le aziende raccolgono. Poiché porta dati da così tante fonti diverse, la data discovery permette alle aziende di usare i dati in modi innovativi. Aiuta gli utenti a esplorare i dati in modi nuovi e diversi e a trovare idee che non erano evidenti prima della data discovery. E, una volta che vengono generate nuove tendenze o modelli, la data discovery rende facile per gli utenti approfondire le variabili e trovare nuove domande e insight.

Queste insight possono includere l'identificazione dei problemi dei clienti come i seguenti:

  • Inaspettato abbandono del cliente
  • Problemi di relazione e gestione dei clienti
  • Problematiche difficili del prodotto come i resi e i guasti
  • Perdite di prezzo dovute a sconti eccessivi
  • Fallimenti di promozioni
  • Quota di mercato persa a causa di azioni concorrenziali come prezzi aggressivi o un nuovo prodotto

La data discovery sta permettendo alle aziende di acquisire una visione a 360 gradi dei loro clienti compilando e valutando i dati comportamentali, transazionali e di umore dei clienti nei molti canali che essi usano per interagire con le aziende.

La data discovery è importantissima nell'aiutare i responsabili delle decisioni a rilevare i primi segnali di avvertimento sull'insoddisfazione dei clienti. La data discovery aiuta i leader aziendali a comprendere con maggiori dettagli come i clienti vedono l'azienda.

L'analisi del testo, dell'umore, dei social e delle varie discussioni può essere utilizzata per identificare ciò che i clienti dicono sull'azienda attraverso una gamma di interazioni, compresi i commenti sui social media e le interazioni con i contact center. Le ricerche di parole chiave contro il sentiment dei clienti possono aiutare i leader aziendali a individuare dove i potenziali problemi di prodotti o servizi possono venire alla ribalta con più clienti.

Gli strumenti di data discovery offrono anche alle banche una miriade di opportunità per imparare di più sui loro clienti e agire su queste idee. Per esempio, gli strumenti di data discovery possono aiutare i bancari a determinare quali prodotti sta usando un particolare cliente (per esempio, assegno, risparmio) e poi stabilire in base al reddito di quel cliente, lo stato del ciclo di vita e altri fattori se potrebbe essere un buon candidato per un'offerta di cross-sell o upsell (per esempio, certificato di deposito).

Con un tasso di abbandono dei clienti così alto nei servizi finanziari, i bancari possono anche usare l'analisi dei dati e gli strumenti di data discovery per determinare le cause principali dell'abbandono dei clienti tra certi gruppi di clienti e anche per individuare i segnali di avvertimento quando un cliente sta per abbandonare la nave. Se non rilevati e non affrontati, questi problemi possono seriamente minare qualsiasi business. Da qui l'urgenza di trovare idee nei dati e agire. Con le giuste insight, le aziende possono concentrare i loro sforzi dove sono necessari per mantenere e deliziare i clienti, piuttosto che semplicemente lanciare tattiche per attirare i clienti contro il muro e vedere cosa si attacca. La data discovery mette il potere dei big data nelle mani di qualsiasi utente business, fornendogli le informazioni di cui ha bisogno per prendere decisioni aziendali orientate dai dati.