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Data Analytics e Ottimizzazione dei Processi

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Data Analytics e ottimizzazione dei processi

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.

Analisi di dati grezzi: data analytics
Analisi di dati grezzi

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.

Tipi di Data Analytics
Diversi tipi di Data Analytics

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. 

uomo che gioca a scacchi: data analytics
Decisioni basate sui dati

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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La realtà moltosenso

moltosenso offre un servizio di consulenza tendente alla ottimizzazione dei processi e la trasformazione digitale mediante le applicazioni di soluzioni ICT.

Le nostre soluzioni includono la progettazione e lo sviluppo di sistemi di data analytics e business intelligence su misura, che permettono un’analisi approfondita dei dati della sua organizzazione e la creazione di dashboard di controllo progettati per i diversi livelli di utenti.

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