Nell’era digitale in cui viviamo, la gestione e l’analisi dei dati rappresentano un pilastro fondamentale per il successo delle imprese. Quella dei Business Analytics si erge come una disciplina che sfrutta i dati per trarre informazioni preziose e prendere decisioni strategiche. Al centro di questo processo ci sono tre pilastri chiave: obiettivi, competenze e metodologie. Questi elementi collaborano sinergicamente per garantire un’analisi accurata e una comprensione profonda dei fenomeni aziendali. Ma cosa sono esattamente i Business Analytics e come vengono utilizzati dalle aziende? In questa guida, ci immergeremo nel mondo degli Analytics, esplorando gli obiettivi e le modalità di analisi, con il contributo dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management.

Cosa sono i Business Analytics

Business Analytics stanno impattando fortemente sulla capacità competitiva di grandi aziende e non solo. Con la collaborazione dell’Osservatorio, possiamo dare una definizione dettagliata di cosa siano: 

Sfruttare i Business Analytics significa avere le competenze e gli strumenti tecnologici adeguati a identificare correlazioni tra dati eterogenei e di grandi volumi. Questa capacità può trasformarsi in un aumento delle performance aziendali in maniera trasversale sui settori o i processi.

Le metodologie di Business Analytics

progetti di Business Analytics possono essere classificati in base al livello di maturità delle metodologie utilizzate nell’analisi dei dati, e, di conseguenza, dalle informazioni che si è in grado di estrarne. In prima battuta distinguiamo i Descriptive Analytics dagli Advanced Analytics.

Descriptive Analytics

Ricadono sotto questa categoria l’insieme degli strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali. Tali strumenti permettono di accedere ai dati secondo viste logiche flessibili e di visualizzare in modo sintetico e grafico i principali indicatori di prestazione.

Nonostante l’uso dei Descriptive Analytics sia ormai consolidato (la totalità delle grandi organizzazioni svolge analisi descrittive sui propri dati), vi sono molteplici traiettorie d’evoluzione, relative all’aggiornamento dei dati in tempo reale, al miglioramento e arricchimento delle tipologie di visualizzazione e all’ampliamento della platea di coloro che accedono e interagiscono con le analisi.

Advanced Analytics

Gli Advanced Analytics comprendono le categorie di PredictivePrescriptive e Automated Analytics, che analizzeremo più nel dettaglio nei prossimi punti di questa guida.

Attraverso gli Advanced Analytics si realizzano progettualità avanzate che hanno finalità almeno predittive e che possono avere un impatto molto rilevante su uno o più processi aziendali. Per realizzare un progetto di Advanced Analytics vanno considerati diversi aspetti, quali, ad esempio, la scalabilità delle tecnologie, le diverse fasi di sviluppo, il coinvolgimento degli utenti di business.

Predictive Analytics

Predictive Analytics sono strumenti avanzati che effettuano l’analisi dei dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro. Queste tipologie di analisi si caratterizzano per l’utilizzo di tecniche matematiche quali regressioneforecastingmodelli predittivi ecc.

Almeno fanno uso dei Predictive Analytics, almeno in alcuni processi aziendali. Se dovessimo parlare del presente ma ancor di più del futuro del mondo delle analisi predittive, la parola chiave sarebbe una sola: Machine Learning.

Prescriptive Analytics

Lo sviluppo di analisi predittive e, quindi, l’utilizzo di Presciptive Analytics, è la condizione necessaria, ma non sufficiente, per sviluppare analisi ancor più avanzate, che chiamiamo prescrittive.

Si tratta in questo caso di modelli di ottimizzazione che riescono a ipotizzare una serie di scenari futuri. Questa tipologia di Analytics richiede, quindi, l’utilizzo di tool avanzati che, a partire dall’analisi dei dati, sono capaci di proporre al decision-maker soluzioni operative/strategiche sulla base delle analisi svolte.

Gli ambiti applicativi dei Prescriptive Analytics sono vari. Alcuni esempi sono l’ottimizzazione della supply chain e la manutenzione predittiva.

Automated Analytics

Vi sono alcuni processi o alcune situazioni, cosiddette di fast decision-making, in cui è possibile automatizzare non solo l’analisi e l’identificazione della scelta ottimale, ma anche l’azione stessa. Si parla, in questi casi, di Automated Analytics, ovvero di strumenti capaci di implementare autonomamente l’azione proposta secondo il risultato delle analisi dei dati svolte. Nonostante rappresentino un’evoluzione dei Predictive Analytics, gli Automated Analytics non costituiscono necessariamente il fine ultimo dei Business Analytics. In alcune circostanze l’intervento umano potrebbe risultare più adatto rispetto alle azioni automatizzate.

L’esempio classico è il dynamic pricing su un sito web, ma vi sono anche altri casi interessanti, come lo smistamento automatico delle pratiche in ambito bancario o assicurativo, in ottica di identificazione delle frodi.

A cosa servono i Business Analytics

Realizzare un progetto di analisi e gestione dei dati all’interno di un’azienda vuol dire fronteggiare diverse sfide legate agli obiettivi di business da perseguire, agli strumenti tecnologici a disposizione e alle competenze da mettere in campo.

Oltre a chiedersi cosa siano i Big Data che, come detto, sono enormi volumi di dati eterogenei per fonte e formato, analizzabili in tempo reale, e come gestirli è, dunque, doveroso capire in che modo un progetto di Business Analytics possa dare valore all’azienda.

In generale, le organizzazioni che decidono di introdurre una strategia di Analytics Big Data possono farlo con differenti livelli di maturità. È importante, però, nel momento in cui si dà vita a un progetto, avere ben chiare tre variabili:

  • gli obiettivi e le finalità di un progetto di Business Analytics;
  • le competenze necessarie per la gestione della Data Science;
  • le metodologie e gli strumenti a supporto dei Business Analytics, che illustreremo più avanti nel dettaglio all’interno di questa guida.

Chiarito questo aspetto fondamentale, è ora il momento di elencare quelli che sono i principali benefici di un corretto utilizzo dei Business Analytics.

Sono infatti diversi i casi in cui una corretta analisi dei dati in possesso dell’azienda può giovare al business della stessa. Tra i principali segnaliamo:

  1. migliorare l’engagement con il cliente;
  2. aumentare le vendite;
  3. ridurre il time to market;
  4. identificare nuovi prodotti e servizi od ottimizzare l’offerta attuale;
  5. ridurre i costi;
  6. identificare nuovi mercati.

Opportunità (più che obiettivi) perseguibili alla distanza. È nel lungo periodo, infatti, che emergono le vere potenzialità dei dati.

Come impostare e gestire un progetto di Business Analytics

L’implementazione di un progetto di Business Analytics richiede un approccio ben strutturato, che vada oltre la semplice adozione di strumenti tecnologici. Per ottenere risultati concreti, è fondamentale partire dagli obiettivi di business, raccogliere dati di qualità e creare un ecosistema in cui analisi e decisioni siano integrate.

Il primo passo è definire con chiarezza quali problemi o opportunità l’azienda vuole affrontare con l’analisi dei dati: migliorare le vendite, ottimizzare la supply chain o ridurre i rischi finanziari. Da qui parte la selezione delle fonti dati, che possono includere sistemi gestionali, CRM, Social Media, sensori IoT o qualsiasi altro elemento rilevante per il business. Un’accurata gestione dei dati, attraverso strumenti di Data Warehousing e Machine Learning, assicura insight affidabili e azioni basate su evidenze concrete.

Un altro aspetto chiave è il coinvolgimento delle persone. Un progetto di Business Analytics efficace non può prescindere dalla collaborazione tra analisti, responsabili IT e decision-maker. Per questo, molte aziende stanno investendo nella formazione del personale, affinché l’uso dei dati diventi parte integrante della cultura aziendale.

Infine, l’analisi dei dati deve tradursi in decisioni concrete e misurabili. Monitorare le performance attraverso KPI chiari e aggiornare continuamente i modelli analitici permette di massimizzare il valore dei Business Analytics, trasformandoli in un vero motore di crescita e innovazione.

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