Cos'è l'analytics self-service?

I leader e gli utenti business in prima linea possono utilizzare le principali fonti di dati interne in tempo reale per fare previsioni più accurate, ottenere insight fruibili, semplificare i workflow e fornire un servizio clienti migliore. 

Gli strumenti di BI self-service sono un aspetto chiave di una strategia di dati efficace. Grazie a dati affidabili, i decisori possono migliorare il forecasting, definire indicatori chiave di prestazione (KPI) accurati e prendere decisioni critiche basate sui dati. Piattaforme di analytics self-service efficienti consentono alle organizzazioni di aumentare l'efficienza e migliorare l'alfabetizzazione dei dati a tutti i livelli.

Le piattaforme di analytics self-service sono alimentate da una rete di pipeline di dati create e gestite da team IT e data engineer. Queste pipeline di dati immettono i dati dell'organizzazione in strumenti di analytics self-service attraverso i quali gli utenti business possono accedere ai dati.

I team di dati responsabili dell'analytics self-service di un'organizzazione aderiscono a rigorose metriche di governance e osservabilità dei dati per garantire la sicurezza e la qualità dei dati.

• Le pipeline di dati raccolgono, memorizzano e trasportano i dati di un'organizzazione all'interno di tutta l'azienda. Sono create e gestite da team di data engineer.

• Le piattaforme di analytics self-service ricevono i dati dalle pipeline di dati e li trasmettono agli utenti finali.

Le pipeline di dati sono le reti che memorizzano e spostano i dati all'interno di un'organizzazione. Contengono 3 fasi chiave della gestione e dell'elaborazione dei dati:

• Integrazione dei dati: i dati vengono trasferiti da vari silo e fonti di dati, come data warehouse e data lakehouse, in un unico sistema di dati unificato.

• Trasformazione dei dati: i dati vengono ripuliti per migliorarne l'affidabilità e formattati in set di dati pronti all'uso.

• Data serving: dli strumenti di analytics self-service offrono dati assimilabili dagli utenti non esperti. Il data modeling e la visualizzazione dei dati in tempo reale sono 2 esempi comuni di data serving che semplificano dati complessi per gli utenti finali.

Le piattaforme di dati self-service concludono le pipeline di dati di un'organizzazione. Inseriscono i dati rilevanti in interfacce intuitive con potenti funzionalità di analytics che danno un senso ai dati aziendali chiave.

Molte soluzioni di analytics, come Tableau, Power BI di Microsoft e IBM Cognos Analytics, offrono molte di queste funzioni comuni:

• Augmented analytics: analisi dei dati automatizzata tramite l'AI.

• Data modeling: identificazione delle relazioni tra i dati.

• Visualizzazione dei dati: creazione di rappresentazioni grafiche dei dati.

• Monitoraggio dei dati: garanzia della qualità dei dati in tempo reale.

L'augmented analytics è uno sviluppo specializzato nell'AI analytics che semplifica il processo di distillazione degli insight da set di dati di grandi dimensioni. Si tratta di un tipo di advanced analytics che automatizza le analisi dei big data solitamente eseguite da data scientist e analisti. 

Guidata da potenti algoritmi di machine learning (ML) e modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'augmented analytics trasforma set di dati complessi in insight assimilabili e fruibili.

Il data modeling è il processo di strutturazione di un database relazionale in base alle relazioni tra punti dati. Richiede una panoramica di alto livello dei contenuti del database per garantire una mappatura accurata delle relazioni insieme alla rappresentazione e alla memorizzazione dei dati. Il data modeling è fondamentale per la creazione di schemi per data warehouse e lakehouse.

Una rappresentazione accurata dei dati semplifica la conversione delle query in linguaggio naturale in linguaggio di query strutturato (SQL) da parte degli strumenti di BI durante la ricerca in un database.

La visualizzazione dei dati è la pratica di creare rappresentazioni grafiche dei dati per rendere più intuitiva l'analisi ad hoc e l'esplorazione dei dati. Tabelle, grafici e diagrammi sono tre tecniche di visualizzazione dei dati comunemente utilizzate per evidenziare tendenze e modelli nei set di dati.

La capacità di rendere facilmente comprensibili agli utenti business set di dati complessi è uno dei principali vantaggi delle piattaforme di business intelligence self-service. Il caricamento dei dati tramite una funzione drag and drop semplifica la creazione di visualizzazioni personalizzate dei dati, se necessario.

Il monitoraggio dei dati è la valutazione continua dell'affidabilità, dell'accuratezza e della coerenza dei dati di un'organizzazione. Un solido monitoraggio dei dati consente previsioni accurate e a una migliore individuazione delle tendenze. La governance dei dati, ovvero la pratica della sicurezza dei dati, è altrettanto importante in quanto protegge i dati aziendali da accessi o modifiche indesiderate.

L'analytics self-service apre la strada a un processo decisionale più informato, a workflow più efficienti e a una maggiore agilità in risposta ai mercati in evoluzione. Se implementata correttamente, i vantaggi dell'analytics self-service includono: 

• Migliori decisioni basate sui dati: i dati forniscono un contesto informativo per decisioni importanti.

• Maggiore efficienza: tutto il personale può accedere ai dati secondo le esigenze.

• Più collaborazione tra team: i team possono lavorare insieme sulla stessa piattaforma.

• Precisione migliorata: la gestione automatizzata dei dati evita al personale di dover inserire manualmente i dati.

• Maggiore flessibilità: le organizzazioni possono rispondere rapidamente ai cambiamenti delle condizioni.

• Maggiore personalizzazione: l lavoratori possono creare i propri spazi di lavoro personalizzati.

Il processo decisionale basato sui dati è forse il caso d'uso più importante dell'analytics self-service. Avendo a disposizione dati affidabili universalmente accessibili e forniti in formati visivi di facile comprensione, gli utenti business possono prendere decisioni informate per ottenere risultati ottimali. 

Gli strumenti di BI self-service trasformano i dati interni in uno dei principali asset di un'organizzazione. Ogni decisione aziendale a tutti i livelli può essere presa con le informazioni pertinenti a portata di mano.

Gli strumenti di BI self-service consentono a tutto il personale di lavorare senza dover attendere che qualcuno fornisca loro i dati di cui hanno bisogno. Gli utenti business possono creare report, eseguire analisi ad hoc, intraprendere le azioni corrette e prendere decisioni indipendenti.

Prima dell'analytics self-service, i team addetti ai dati erano responsabili della preparazione e della distribuzione dei dati, creando un collo di bottiglia che ora è stato rimosso. L'aumento di efficienza garantito dall'analytics self-service dei dati consente alle organizzazioni di creare workflow di dati con elevata scalabilità e resilienza.

Con un'intera organizzazione sotto l'ombrello di un'unica piattaforma di analytics self-service, team diversi possono lavorare insieme all'interno dello stesso ambiente. Uno spazio di lavoro dati centralizzato mantiene tutto il personale sulla stessa lunghezza d'onda, allineando le priorità e rimuovendo i silos di dati che fungono da barriere a una collaborazione efficace.

Gli strumenti di dati intuitivi consentono agli utenti business e agli analisti di dati di prendere decisioni collaborative e informate che producano risultati complessivi più solidi.

La distribuzione dei dati a livello di organizzazione elimina la necessità per il personale di inserire manualmente i dati durante il lavoro, aumentando a sua volta la precisione. Il serving automatico dei dati impedisce agli utenti business di inserire erroneamente dati sbagliati e di causare ulteriori imprecisioni a valle. 

Avendo sempre a disposizione dati validi, i dirigenti aziendali e i dipendenti possono effettuare analisi ad hoc e rispondere rapidamente al mutare delle circostanze. Possono agire e decidere in base alle tendenze e ai modelli del passato, beneficiando di previsioni accurate. Nel frattempo, i team possono creare liberamente scenari "what-if" e piani d'azione per futuri ipotetici.

Gli strumenti di analytics self-service consentono agli utenti di creare spazi di lavoro personalizzati in base alle informazioni di cui hanno bisogno. Le interfacce drag and drop e la visualizzazione automatica dei dati popolano la dashboard di un utente con tutti i dati pertinenti al suo ruolo, senza la distrazione di informazioni non necessarie.

Il campo della data analytics può essere suddiviso in 4 categorie. Ognuna di esse è resa più semplice dall'uso della data analytics self-service. I principali tipi di data analytics sono:

• Analisi descrittiva: cos'è successo in passato? 

• Analisi diagnostica: perché si sono verificati questi eventi o tendenze? 

• Analytics predittiva: cosa succederà dopo? 

• Analisi prescrittiva: cosa andrebbe fatto dopo? 

L'analisi descrittiva cerca di identificare tendenze ed eventi precedenti, rispondendo alla domanda: "cos'è successo?" Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per informare le decisioni future. Ad esempio, una grande catena di ristoranti può identificare i prodotti alimentari più diffusi, individuare le tendenze stagionali o scoprire quali articoli è probabile che i clienti acquistino insieme. Una piattaforma di analytics self-service inserisce questi dati in dashboard visive per un'analisi dei dati più intuitiva basata sull'automazione. 

L'analisi diagnostica è lo studio delle cause e delle correlazioni all'interno di set di dati complessi, che risponde al "perché" alla base di eventi e tendenze. Gli stakeholder possono approfondire gli eventi rivelati attraverso un'analisi descrittiva e scoprire cosa li ha causati. Questi insight possono poi essere applicati per migliorare i successi passati e imparare dagli errori.

L'analytics predittiva identifica i modelli del passato per fare ipotesi plausibili sul futuro, prevedendo tendenze e risultati. Alcune piattaforme di analytics self-service offrono una modellazione predittiva integrata basata sull'AI, che offre ai leader aziendali previsioni affidabili per informare il processo decisionale strategico.

L'analisi prescrittiva fornisce suggerimenti su come i dirigenti aziendali dovrebbero reagire in una situazione specifica. I team aziendali possono prendere in considerazione queste prescrizioni quando formulano piani d'azione basati su scenari attuali o teorici.