Di cosa tratta il Data Analytics?
Per Data Analytics (DA) si intende il processo di esame di una serie di dati “grezzi” in modo da trovare modelli e tendenze, che permettano di estrapolare conclusioni sulla realtà.
In un progetto di DA di successo si avrà un quadro chiaro della situazione attuale dell’azienda, come è arrivata a questo punto e dove dovrebbe andare, grazie al supporto che fornisce alla ottimizzazione dei processi.
Il DA è simile alla Business Analytics. Questo ultimo termine è più focalizzato sul mondo del business, mentre il primo ha una visione molto più ampia.
Classificazione del Data Analytics
Si distinguono quattro tipologie di DA, che sono applicate in modo indipendente o insieme a seconda di quale sia lo scopo del progetto:
- Descriptive Analytics: consente di rispondere a domande su ciò che è accaduto in passato, offrendo maggiori indicazioni sulle performance attuali;
- Diagnostic Analytics: In questo caso risponde alle domande sul perché alcune situazioni si sono verificate, al fine di individuare gli elementi che hanno migliorato o peggiorato la situazione e agire su di essi;
- Predictive Analytics: permette di prevedere il futuro, grazie all’identificazione di tendenze e modelli;
- Prescriptive Analytics: indica quali azioni dovrebbero essere intraprese, minimizzando il livello di incertezza, permettendo ottimizzare i processi. Molto utilizzata all’interno di una azienda.
Qual’è lo scopo finale del Data Analytics?
Il Data Analytics non è altro che l’intersezione tra tecnologia dell’informazione, statistica e business. Questi campi si combinano per aiutare aziende e organizzazioni dei più diversi ambiti. L’obiettivo finale di un progetto di DA sarà quello di ottimizzare i processi, incrementare l’efficienza e migliorare le performance attraverso la scoperta di tendenze nei dati studiati.
La fase finale nel processo di analisi dei dati è la presentazione dei risultati. In questo modo le conoscenze acquisite possono essere condivise con coloro che dovranno poi assumere delle decisioni. La visualizzazione dei risultati, per mezzo di cruscotti (dashboard) è una componente fondamentale per permettere una migliore comprensione dei fatti.
Perché questa tecnologia risulta chiave per le aziende?
Tra le prime aree in cui questa tecnologia è stata applicata in vasta scala c’è il settore finanziario. Tuttavia, il suo uso e la sua applicazione sono arrivate alle aree molto diverse, come i sistemi sanitari ed educativi, la produzione energetica, la prevenzione delle frodi online e persino la protezione dell’ambiente.
All’interno di un’azienda, l’applicazione del DA può contribuire a migliorare le performance economiche delle aziende, ottimizzare i processi e l’utilizzo delle risorse, migliorare l’efficacia delle loro operazioni, attivare le campagne di marketing più efficienti e persino migliorare il servizio clienti. Può anche essere usato per rispondere rapidamente e agilmente alle nuove tendenze del mercato, agendo prima della concorrenza.
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