Cos'è la business analytics?

La business analytics riguarda le aziende che utilizzano i dati creati dalle loro attività o i dati disponibili pubblicamente per risolvere i problemi aziendali, monitorare gli elementi fondamentali del proprio business, identificare nuove opportunità di crescita e servire meglio i clienti.

La business analytics utilizza l'esplorazione e la visualizzazione dei dati, dashboard integrate e altro ancora, per fornire agli utenti dati e insight aziendali fruibili.

La business intelligence (BI) consente decisioni aziendali migliori fondate su una base di dati aziendali. La business analytics (BA) è un sottoinsieme della business intelligence, con la business analytics che fornisce l'analisi, mentre l'infrastruttura di business intelligence include gli strumenti per l'identificazione e lo storage dei dati che verranno utilizzati per il processo decisionale.

La business intelligence raccoglie, gestisce e utilizza sia i dati di input non elaborati che le conoscenze risultanti e gli insight fruibili generati dalla business analytics. Lo scopo continuo della business analytics è quello di sviluppare nuove conoscenze e insight per aumentare la business intelligence totale di un'azienda.

La business analytics può essere utilizzata per rispondere a domande su ciò che è accaduto in passato, fare previsioni e prevedere i risultati aziendali.¹ Un'organizzazione può ottenere un quadro più completo del proprio business, consentendole di comprendere meglio il comportamento degli utenti.

I data scientist e gli analisti di dati avanzati utilizzano la business analytics per fornire analisi statistiche avanzate. Alcuni esempi di analisi statistica includono l'analisi di regressione, come l'utilizzo di dati di vendita precedenti per stimare il valore generato da un cliente per l'intero periodo del suo rapporto con l'azienda, e l'analisi dei cluster, come l'analisi e la segmentazione degli utenti ad alto e basso utilizzo in una particolare area.

Le business analytics solutions offrono vantaggi a tutti i dipartimenti, tra cui finanza, risorse umane, supply chain, marketing, vendite o information technology, oltre a tutti i settori, tra cui sanità, servizi finanziari e beni di consumo.

La business analytics utilizza l'analytics, ovvero l'azione di ricavare insight dai dati, per incrementare le prestazioni aziendali. Vengono spesso utilizzati quattro tipi di analytics di valore:

Come si evince dal nome, questo tipo di analytics descrive i dati che contiene. Un esempio potrebbe essere un grafico a torta che analizza i dati demografici dei clienti di un'azienda.

L'analytics diagnostica consente di individuare la causa principale di un evento. Può aiutare a rispondere a domande come: quali sono le serie di eventi che hanno influenzato i risultati aziendali? Dove si collocano la vera correlazione e la causalità in un determinato arco temporale? Quali sono i fattori trainanti alla base dei risultati? Ad esempio, i produttori possono analizzare un componente guasto su una catena di montaggio e determinare il motivo del malfunzionamento.

L'analytics predittiva estrae i dati esistenti, identifica modelli e aiuta le aziende a prevedere ciò che potrebbe accadere in futuro sulla base di tali dati. Utilizza modelli predittivi che formulano ipotesi su comportamenti o risultati futuri. Ad esempio, un'organizzazione potrebbe fare previsioni sulla variazione delle vendite di cappotti se la stagione invernale successiva dovesse prevedere temperature miti.

La modellazione predittiva² aiuta anche le organizzazioni a evitare i problemi prima che si verifichino, consentendo ad esempio di sapere quando un veicolo o uno strumento si guasteranno e intervenire prima che il guasto avvenga o di sapere quando i cambiamenti demografici o psicografici avranno un impatto positivo o negativo sulle linee di prodotti.

Queste analytics aiutano le organizzazioni a prendere decisioni riguardanti il futuro basandosi sulle informazioni e sulle risorse esistenti. Ogni azienda può utilizzare analisi prescrittive rivedendo i propri dati esistenti per fare una previsione su cosa accadrà in futuro. Ad esempio, le organizzazioni di marketing e vendita possono analizzare le percentuali di successo dei contenuti recenti per determinare quali tipi di contenuti privilegiare in futuro. Le società di servizi finanziari la utilizzano per il rilevamento delle frodi, analizzando i dati esistenti per decidere in tempo reale se un acquisto è potenzialmente fraudolento.

Le pratiche di business analytics coinvolgono diversi strumenti che aiutano le aziende a dare un senso ai dati raccolti e a trasformarli in insight. Ecco alcuni degli strumenti, delle discipline e degli approcci più comuni:

• Gestione dei dati: la gestione dei dati è la pratica di inserire, elaborare, proteggere e memorizzare i dati di un'organizzazione. Viene poi utilizzata per prendere decisioni strategiche volte a migliorare i risultati aziendali. La disciplina della gestione dei dati è diventata una priorità sempre più importante, poiché l'espansione degli storage di dati ha creato sfide significative, come silos di dati, rischi per la sicurezza e colli di bottiglia generali nel processo decisionale.
  
  
• Data mining o KDD: il data mining, noto anche come knowledge discovery in data (KDD), è il processo di scoperta di modelli e altre informazioni preziose da set di dati di grandi dimensioni ed è una componente significativa dell'analisi dei big data. La crescente importanza dei big data rende il data mining una componente fondamentale di qualsiasi azienda moderna, aiutando le aziende a trasformare i loro dati non elaborati in conoscenze utili.
  
  
• Data warehousing: un data warehouse, o enterprise data warehouse (EDW), è un sistema che aggrega i dati provenienti da diverse origini, tra cui app, dispositivi Internet of Things (IoT), social media e fogli di calcolo, in un unico storage di dati centrale e coerente per supportare l'analisi dei dati, il data mining, l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML). Un sistema di data warehouse consente a un'organizzazione di eseguire potenti analisi su grandi quantità di dati (nell'ordine dei petabyte) in modi che un database standard non è in grado di eguagliare.

• Visualizzazione dei dati: la rappresentazione dei dati attraverso l'uso di grafici come tabelle, diagrammi, infografiche e persino animazioni. Queste rappresentazioni visive di informazioni comunicano relazioni complesse tra dati e insight basati sui dati in un modo più facile da comprendere, risultando particolarmente utili al personale non tecnico per comprendere i concetti di analisi e aiutando a mostrare modelli in più punti dati. La visualizzazione dei dati può anche aiutare con la generazione o l'illustrazione di idee o la scoperta visiva.
  
  
• Forecasting: questo strumento prende i dati storici e le condizioni attuali di mercato e poi fa previsioni sui ricavi che un'organizzazione può aspettarsi di generare nei prossimi mesi o anni. Le previsioni vengono aggiornate non appena sono disponibili nuove informazioni. Quando le aziende adottano dati e analisi con best practice di pianificazione e forecasting consolidate, migliorano il processo decisionale strategico e possono essere ricompensate con piani più accurati e previsioni più tempestive.
  
  
• Algoritmi di machine learning: un algoritmo di machine learning è un insieme di regole o processi utilizzati da un sistema di AI per svolgere attività: il più delle volte per scoprire nuovi insight e modelli di dati o per prevedere valori di output da un determinato insieme di variabili di input. Gli algoritmi di machine learning consentono l'apprendimento, offrendo la potenza per analizzare i dati, identificare le tendenze e prevedere i problemi prima che si verifichino.
  
  
• Reporting: la business analytics si basa sui dati per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate. Il software di reporting di livello aziendale può estrarre informazioni da varie applicazioni utilizzate da un'azienda, analizzare i dati e generare report.
  
  
• Analisi statistica: l'analisi statistica consente a un'organizzazione di estrarre dai suoi dati insight fruibili. Le procedure di analisi statistica avanzata aiutano a garantire un'elevata precisione e un processo decisionale di qualità. Il ciclo di vita dell'analytics comprende la preparazione e la gestione dei dati, l'analisi e il reporting.
  
  
• Analisi del testo: identifica modelli e tendenze testuali all'interno dei dati non strutturati utilizzando l'apprendimento automatico, le statistiche e la linguistica. Trasformando i dati in un formato più strutturato attraverso il text mining e l'analisi del testo, si possono trovare ulteriori insight quantitativi.

Le organizzazioni moderne devono essere in grado di prendere decisioni rapide per competere in un mondo in rapido mutamento, dove spesso emergono nuovi concorrenti e le abitudini dei clienti cambiano continuamente. Le organizzazioni che danno priorità alla business analytics godono di diversi vantaggi rispetto ai concorrenti che non la utilizzano.

Decisioni più veloci e informate: avere una visione flessibile ed estesa di tutti i dati di cui dispone un'organizzazione può eliminare l'incertezza, far agire più rapidamente un'organizzazione e migliorare i processi aziendali. Se i dati di un'organizzazione suggeriscono che le vendite di una particolare linea di prodotti stanno calando in modo significativo, l'organizzazione potrebbe decidere di interromperne la vendita. Se il rischio climatico influisce sulla raccolta di una materia prima da cui dipende un'altra organizzazione, potrebbe essere necessario procurarsi un nuovo materiale da qualche altra parte. Questo è particolarmente utile quando si considerano le strategie di prezzo.

Il modo in cui un'azienda prezza i propri beni o servizi si basa su migliaia di dati, molti dei quali non rimangono statici nel tempo. Sia che un'azienda abbia una strategia di determinazione dei prezzi statica o dinamica, è fondamentale che abbia la possibilità di accedere ai dati in tempo reale per definire in modo più intelligente i prezzi a breve e a lungo termine. Per le organizzazioni che desiderano adottare una determinazione dinamica dei prezzi, la business analytics consente loro di utilizzare migliaia di punti dati per reagire a eventi e tendenze esterni e identificare il prezzo più redditizio con la frequenza necessaria.

Visualizzazione delle informazioni in un riquadro singolo: una maggiore collaborazione tra i dipartimenti e gli utenti dei diversi settori di attività significa che tutti dispongono degli stessi dati e attingono allo stesso playbook. Avere un unico pannello di controllo mostra più modelli invisibili, consentendo ai diversi dipartimenti di comprendere l'approccio olistico dell'azienda e aumentare la capacità di un'organizzazione di rispondere ai cambiamenti del mercato.

Miglioramento del servizio clienti: sapendo cosa i clienti desiderano e quando e come lo desiderano, le organizzazioni potranno rendere i clienti più felici e, quindi, fidelizzarli maggiormente. Oltre a migliorare l'esperienza del cliente, potendo prendere decisioni più intelligenti sull'allocazione delle risorse o sulla produzione, le organizzazioni saranno probabilmente in grado di offrire questi beni o servizi a un prezzo più conveniente.

Le aziende che desiderano sfruttare i dati aziendali dovranno probabilmente migliorare le competenze dei dipendenti esistenti o assumerne di nuovi, creando potenzialmente nuove figure professionali. Le organizzazioni basate sui dati necessitano di dipendenti con eccellenti capacità analitiche e di comunicazione.

Ecco alcuni dei dipendenti di cui hanno bisogno per utilizzare al meglio il pieno potenziale di solide strategie di business analytics:

Data scientist: queste persone sono responsabili della gestione degli algoritmi e dei modelli su cui si basano i programmi di business analytics. I data scientist organizzativi utilizzano librerie open source, come il Natural Language Toolkit (NTLK) per gli algoritmi, o ne creano di proprie per analizzare i dati. Eccellono nella risoluzione dei problemi e di solito hanno bisogno di conoscere diversi linguaggi di programmazione, come Python, che aiuta ad accedere ad algoritmi di machine learning pronti all'uso e linguaggio di query strutturato (SQL), che aiuta a estrarre dati dai database per inserirli in un modello.

Negli ultimi anni, un numero crescente di scuole offre master o lauree in data science: si tratta di corsi di laurea che insegnano agli studenti l'informatica, la modellazione statistica e altre applicazioni matematiche.

Data engineer: creano e gestiscono sistemi informativi che raccolgono dati da luoghi diversi che vengono ripuliti, ordinati e inseriti in un database principale. Spesso hanno la responsabilità di contribuire a garantire che i dati possano essere facilmente raccolti e siano accessibili da parte degli stakeholder per offrire all'organizzazione una visione unificata delle proprie operazioni sui dati.

Analisti di dati: svolgono un ruolo fondamentale nella comunicazione di insight dettagliati agli stakeholder esterni e interni. A seconda delle dimensioni dell'organizzazione, potrebbero raccogliere e analizzare i set di dati e costruire le visualizzazioni dei dati, oppure potrebbero prendere il lavoro creato da altri data scientist e concentrarsi sulla creazione di uno storytelling forte per i risultati principali.

Per massimizzare i vantaggi della business analytics di un'organizzazione, è necessario ripulire e connettere i dati, creare visualizzazioni dei dati e fornire insight sulla situazione attuale dell'azienda, aiutando a prevedere cosa accadrà domani. In genere, questo processo include i seguenti passaggi:

In primo luogo, le organizzazioni devono identificare tutti i dati che hanno a disposizione e quali dati esterni desiderano incorporare per capire quali opportunità di business analytics possono sfruttare.

Purtroppo, gran parte dei dati di un'azienda rimangono inutilizzati perché non sono "puliti", il che li rende inadatti all'analisi accurata fino a quando non si affronta la questione.

Ecco alcuni motivi per cui potrebbe essere necessario ripulire i dati di un'organizzazione:

• Campi dati errati: a causa dell'immissione manuale o di trasferimenti di dati errati, un'organizzazione potrebbe avere dati errati mescolati con dati validi. Se nel sistema sono presenti dati errati, è possibile che l'intero set sia inutilizzabile.
  
  
• Valori di dati obsoleti: alcuni set di dati, tra cui le informazioni sui clienti, potrebbero dover essere modificati a causa dell'abbandono da parte dei clienti, della sospensione di linee di prodotti o di altri dati storici che non sono più rilevanti.
  
  
• Dati mancanti: le aziende potrebbero aver cambiato il modo in cui raccolgono i dati o i dati che raccolgono, il che significa che nei primi inserimenti potrebbero mancare dati cruciali per le analisi di business future. Le aziende che si trovano in questa situazione potrebbero dover investire nell'inserimento manuale dei dati o identificare modi per utilizzare algoritmi o machine learning per prevedere quali dovrebbero essere i dati corretti.
  
  
• Silos di dati: se i dati esistenti di un'organizzazione si trovano in più fogli di calcolo o in altri tipi di database, potrebbe essere necessario fondere i dati in modo che siano tutti in un unico luogo. Sebbene il fondamento di qualsiasi approccio di business analytics sia costituito da dati di prima parte (dati che l'azienda ha raccolto dagli stakeholder e di cui è proprietaria), l'azienda potrebbe voler aggiungere dati di terze parti (dati acquistati o raccolti da altre organizzazioni) per confrontare i propri dati con insight esterni.

Le aziende ora possono eseguire query e analizzare rapidamente gigabyte o terabyte di dati con più cloud computing. I data scientist possono analizzare i dati in modo più efficace utilizzando il machine learning, gli algoritmi, l'intelligenza artificiale (AI) e altre tecnologie. In questo modo è possibile produrre insight fruibili basati sugli indicatori chiave di prestazione (KPI) di un'organizzazione.

Ora i programmi di business analytics possono prendere rapidamente enormi quantità di dati analizzati per creare dashboard, visualizzazioni e pannelli in cui i dati possono essere memorizzati, visualizzati, ordinati, manipolati e inviati agli stakeholder.

Le best practice di visualizzazione dei dati includono la comprensione di quale visualizzazione si adatta meglio ai dati utilizzati da un'organizzazione e i punti chiave che spera di evidenziare, mantenendo la visualizzazione il più pulita e semplice possibile e fornendo le spiegazioni e i contenuti giusti per garantire che il pubblico comprenda ciò che sta vedendo.

La gestione continua dei dati viene condotta parallelamente a quanto sopra: un'organizzazione che adotta la business analytics deve mettere in atto una strategia completa per mantenere i suoi dati puliti, soprattutto quando incorpora nuove origini dati.

La business analytics è utile per ogni tipo di unità di business, in quanto consente di dare un senso ai dati di cui si dispone e di generare insight specifici che favoriscono un processo decisionale più intelligente.

• Pianificazione finanziaria e operativa: la business analytics fornisce insight preziosi per aiutare le organizzazioni ad allineare la pianificazione finanziaria e le operazioni in modo più fluido. A tal fine, stabilisce regole per la gestione della supply chain, integra i dati tra le varie funzioni e migliora le analytics della supply chain e la previsione della domanda.
• Planning analytics: un approccio di integrated business planning che combina fogli di calcolo e tecnologie di database per prendere decisioni aziendali efficaci su argomenti come la domanda e la generazione di lead, l'ottimizzazione dei costi operativi e i requisiti tecnologici basati su solide metriche. Molte organizzazioni utilizzano tipicamente strumenti tra cui Microsoft Excel per il business planning, ma alcune di esse stanno passando a strumenti come IBM Planning Analytics.
  
  
• Pianificazione integrata di vendite e marketing: La maggior parte delle organizzazioni dispone di dati storici relativi alla generazione di lead, alle conversioni di vendita e ai tassi di successo di customer retention. Le organizzazioni che desiderano creare piani e previsioni più accurati sul fatturato e ottenere una migliore visibilità sui dati di marketing e di vendita utilizzano la business analytics per allocare le risorse in base alle prestazioni o all'evoluzione della domanda per soddisfare gli obiettivi aziendali.
  
  
• Pianificazione integrata delle prestazioni della forza lavoro: nel momento in cui le organizzazioni abbracciano la trasformazione digitale e reagiscono ai cambiamenti del panorama, potrebbero doversi assicurare di disporre della giusta forza lavoro con le giuste competenze. Questo vale in particolare in un mondo in cui i dipendenti sono più propensi a lasciare un’azienda per un nuovo lavoro. La pianificazione delle prestazioni della forza lavoro aiuta le organizzazioni a comprendere i propri requisiti di forza lavoro, a individuare e colmare le lacune nelle competenze e a reclutare e trattenere meglio i talenti per soddisfare le esigenze attuali e future dell'organizzazione.