Parlando di Big Data abbiamo visto come oggigiorno la mole di informazioni che possiamo acquisire è pressapoco infinita. Qui interviene in aiuto la Data Analysis. 
Come suggerisce l’espressione inglese, non è altro che il processo di valutazione dei dati attraverso l’utilizzo di software statistici e di analytics. Utilizzando i dati si traggono informazioni utili utilizzabili per il processo decisionale dell’azienda. Sempre più le aziende adottano questo tipo di processo data oriented come core del business.
Dopotutto, come diceva Sir. William Thomson Kelvin “Se non si può misurare qualcosa, non si può migliorarla”.

In un certo senso è un poco come quando mettiamo ordine ai vari pezzi del puzzle, li valutiamo e poi li assembliamo correttamente per raggiungere il completamento del puzzle stesso.

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La Data Analysis è uno dei tasselli che fanno parte del processo più ampio di Business Intelligence.
Dalla definizione degli obiettivi alla raccolta dei “raw data” (dall’inglese “dati grezzi”), fino alla loro aggregazione e conseguente analisi per raggiungere degli output nel processo decisionale.
Questo tipo di approccio data driven è ampiamente utilizzato da grandi aziende ma è anche molto diffuso nel mondo delle start-up attraverso il processo del Growth Hacking e c.d. “funnel dei pirati”.

Modelli di Data Analysis

Partendo dal tipo di dato analizzato, dalla sua provenienza e dal suo utilizzo nel tempo si possono individuare 4 differenti modelli di Data Analysis:

  • Descriptive Analytics
    un tipo di analisi rivolta al passato che utilizza dati aggregati e l’insieme delle tecniche e delle metodologie per estrarre informazioni da grandi quantità di dati (il c.d. data mining) per capire cosa abbiamo fatto.
  • Predictive Analytics
    analisi rivolta al futuro che utilizza modelli statistici e previsionali per provare a capire in quale direzione stiamo andando.
  • Prescriptive Analytics
    un’analisi rivolta al presente che fa uso principalmente di algoritmi simulativi e di ottimizzazione per provare a capire cosa potremmo fare.
  • Automated Analytics
    una forma di analisi evoluta attraverso la quale i dati vengono automaticamente raccolti ed elaborati e su questa base vengono predisposte delle azioni anch’esse automatiche.

Ma come può un’azienda trarre beneficio dal processo di Data Analysis? 

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Principalmente si possono distinguere 3 ragioni:

  • Analisi della Business Value Chain
    Con una strategia ben delineata possiamo raccogliere insight da ogni fase del nostro processo di business. In questo modo, se ci accorgiamo che qualcosa non sta andando per il verso giusto, abbiamo la possibilità di analizzare il tutto e cambiare il tiro.
  • Maggiore conoscenza del mercato di riferimento
    Attraverso l’analisi dei dati diventa più facile interpretare il mercato nel quale operiamo. Così teniamo traccia dei nostri prodotti e servizi ma anche di quelli dei nostri competitor. Come dire, conosci il tuo nemico per migliorare te stesso.
  • Restare al passo con i trend e aperti a nuove opportunità
    Economia e nuove tecnologie sono sempre più dinamiche e in rapido cambiamento. Diventa indispensabile tenere il pass per restare aggiornati sui trend. Analizzare correttamente l’evoluzione dei trend vuol dire essere essere pronti a cogliere nuove opportunità. 

alsolved

I dati sono lo scrigno del tesoro pieno di opportunità. Raccoglierli, analizzarli e interpretarli è il miglior modo per assicurarsi la crescita del proprio business. Se ancora non sei Data Analysis oriented hai una sola opzione sensata: iniziare adesso!