Cos'è la Business Analytics?

La business analytics è una prassi complessiva che comporta l'analisi computazionale sistematica dei dati o delle statistiche associate alle operazioni commerciali. Comprende un'ampia gamma di metodi e utilizzi, tutti finalizzati a estrarre preziose informazioni dai dati aziendali per aiutare il processo decisionale.

Il processo può coinvolgere l'analisi statistica, il data mining, la modellazione predittiva e altri metodi per identificare i modelli, comprendere l'impatto di determinate decisioni e prevedere le tendenze future. L'obiettivo finale della business analytics è quello di rafforzare l'efficienza organizzativa, ottimizzare il flusso di lavoro e aumentare la redditività.

Come funziona la business analytics

La business analytics è un processo complesso che può essere suddiviso in quattro fasi distinte ma intrecciate: estrazione, analisi, interpretazione e visualizzazione dei dati.

Il primo passo è l'estrazione dei dati. Ciò comporta la raccolta e l'estrazione di dati rilevanti da più fonti, come database, fogli di calcolo o persino applicazioni basate sul web. Una volta raccolti i dati, è necessario trasformarli in un formato che possa essere analizzato. Ciò comporta pulire i dati, garantirne l'accuratezza e verificarne l'idoneità allo scopo.

A seguire, abbiamo l'analisi dei dati. Qui, il set di dati puliti viene utilizzato per scoprire insight significativi riguardanti il processo aziendale. A seconda del tipo di analytics che si sta conducendo, potrebbe essere necessario eseguire test statistici o utilizzare l'analisi predittiva e l'analisi visiva per ottenere una visione più approfondita dei dati.

Il passo successivo è l'interpretazione dei dati. Qui occorre interpretare i risultati dell'analisi e trarne conclusioni significative. L'interpretazione dei dati si riferisce al processo di analisi e attribuzione di un senso ai dati per estrarre insight significativi e trarre conclusioni. Si tratta di esaminare i modelli, le tendenze e le relazioni all'interno dei dati per informare il processo decisionale e ottenere una comprensione più profonda delle informazioni a disposizione.

Poi arriva la visualizzazione dei dati. Questa fase prevede la presentazione dei risultati in modo visivamente accattivante, affinché i portatori di interesse aziendali possano comprenderli meglio e agire di conseguenza. I due tipi principali di visualizzazioni utilizzati nella business analytics sono le dashboard e i report. Le dashboard forniscono una panoramica concisa delle metriche di performance, mentre i report offrono analisi dettagliate e approfondimenti sui dati.

L'importanza della business analytics

Nell'odierno mondo guidato dai dati, la business analytics è emersa come strumento cruciale per le aziende che vogliono rimanere competitive e prosperare. Ma esattamente perché la business analytics è così importante? Approfondiamo l'importanza di questa pratica nel panorama aziendale moderno.

Prendere decisioni in modo preciso

Uno dei maggiori vantaggi della business analytics è che fornisce insight basati sui dati che consentono alle aziende di prendere decisioni informate. La business analytics consente alle parti interessate di esplorare scenari diversi, analizzare le implicazioni di ogni opzione e scegliere il percorso migliore in base alle prove fornite dalla loro analisi. L'esplorazione dei dati aiuta a garantire che i decisori prendano decisioni con fiducia e con il minimo rischio.

Migliorare l'efficienza operativa

La business analytics può anche aiutare le aziende a diventare più efficienti, individuando i colli di bottiglia nelle loro operazioni e fornendo informazioni utili su come questi possono essere affrontati.

Analizzando i dati relativi al comportamento dei clienti, alle prestazioni dei prodotti o alla produttività dei dipendenti, le aziende possono capire meglio dove si trovano i problemi e cosa devono fare per affrontarli. Questo permette loro di snellire i processi e di creare un flusso di lavoro più efficiente.

Ottimizzare l'allocazione delle risorse

La business analytics può fornire preziose indicazioni su come allocare al meglio le risorse, come il personale, il capitale e altri beni.

Comprendendo i dati associati alle loro operazioni commerciali, le aziende consentono ai responsabili delle decisioni aziendali di individuare dove le risorse vengono utilizzate in modo più efficace e quali aree possono richiedere maggiore attenzione. Questo li aiuta a ottimizzare le loro strategie di allocazione delle risorse e a garantire che stiano ottenendo il massimo dai loro investimenti.

Prevedere le tendenze future

La business analytics può anche aiutare le aziende ad anticipare le tendenze future e a prepararsi. L'analisi dei dati storici consente alle aziende di acquisire informazioni su come si evolverà il loro settore e di prendere decisioni informate che consentiranno loro di rimanere all'avanguardia. Questo aiuta a garantire che rimangano competitive e a trarre vantaggio da qualsiasi potenziale opportunità del mercato.

Assistenza clienti avanzata

La business analytics può essere utilizzata anche per migliorare il servizio clienti. Analizzando i relativi dati come il comportamento dei clienti, la cronologia degli acquisti e le preferenze, le aziende possono ottenere preziose informazioni sulle esigenze e le aspettative dei loro clienti. Ciò consente loro di offrire una migliore esperienza al cliente, adattando i servizi alle sue esigenze.

Sebbene i vantaggi della business analytics siano molteplici, è fondamentale notare che la corretta implementazione di questa prassi richiede un approccio strategico. Non si tratta solo di avere accesso ai dati e agli strumenti per analizzarli, ma anche di promuovere una cultura orientata ai dati all'interno dell'organizzazione. Ciò implica investire nella giusta tecnologia, coltivare le competenze necessarie tra i dipendenti e instaurare processi che incoraggino l'utilizzo dei dati nel processo decisionale.

Tipi di Business Analytics

La business analytics può essere suddivisa in quattro grandi categorie. Ogni categoria ha la propria serie esclusiva di tecniche e strumenti utilizzati per analizzare i dati e ricavarne preziose informazioni.

Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva, come suggerisce il nome, descrive gli eventi passati di un'azienda. Comporta l'analisi dei dati storici per comprendere cosa è successo nell'azienda. Per arrivare a questi insight, l'analisi descrittiva utilizza tecniche di aggregazione dei dati e di data mining.

Lo scopo principale dell'analisi descrittiva è quello di trovare i motivi che possono far luce sulle operazioni aziendali tradizionali. Questo tipo di analytics utilizza una serie di tecniche di visualizzazione, come grafici, diagrammi e mappe, per presentare i dati in un modo facile da capire. Esempi di analisi descrittiva sono i conti economici, i report delle vendite e i sondaggi sul comportamento dei clienti.

Ricordiamo che l'analisi descrittiva funge da base per gli altri tre tipi di business analytics. Senza comprendere ciò che è accaduto in passato, è impossibile prevedere in modo affidabile ciò che potrebbe accadere in futuro, diagnosticare perché è accaduto o stabilire come farlo accadere in futuro. Pertanto, qualsiasi strategia di business analytics generale deve iniziare con una solida analisi descrittiva.

Analitica diagnostica

L'analisi diagnostica fa un passo avanti rispetto all'analisi descrittiva, scavando più a fondo nei dati per comprendere la causa di un risultato specifico. Comporta tecniche di dati più avanzate, come il drill-down, la scoperta dei dati, le correlazioni e il data mining.

Esempi di analisi diagnostica includono la segmentazione dei clienti, l'ottimizzazione dei percorsi e i test A/B.

L'analisi diagnostica cerca di rispondere alla domanda: "Perché è successo?" Ad esempio, se un'azienda osserva un improvviso aumento del tasso di abbandono dei clienti, si ricorre all'analisi diagnostica per scoprire le ragioni di questa tendenza. Potrebbe essere dovuto a fattori come un servizio clienti scadente, un aumento della concorrenza o un cambiamento nelle tendenze del mercato.

I risultati dell'analisi diagnostica possono fornire preziose informazioni in grado di aiutare le aziende a correggere i problemi, a migliorare il processo decisionale e a definire una strategia migliore per il futuro.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva, il terzo tipo di business analytics, passa da una visione storica alla previsione dei risultati futuri sulla base dei dati. L'analisi predittiva utilizza modelli statistici e tecniche di previsione per comprendere il futuro. Questo tipo di analisi si basa sulle probabilità, per cui è importante notare che gli insight non sono scolpiti sulla roccia. Rappresentano invece ciò che potrebbe accadere in futuro se le tendenze attuali dovessero continuare.

Per esempio, l'analisi predittiva può aiutare i leader aziendali a prevedere le vendite in base all'andamento attuale delle stesse e alle condizioni del mercato. Questi insight possono aiutare nella pianificazione strategica e nell'anticipazione dell'impatto di alcune decisioni aziendali.

Prescriptive Analytics

La quarta categoria di business analytics è l'analisi prescrittiva. Questo tipo di analytics consiste nel fornire consigli. Utilizza algoritmi di ottimizzazione, simulazione e albero decisionale per consigliare i possibili risultati.

L'obiettivo dell'analisi prescrittiva non è solo quello di prevedere gli eventi futuri, ma anche di suggerire azioni per ottenere risultati ottimali. Per esempio, date le cifre di vendita previste, l'analisi prescrittiva potrebbe suggerire la migliore linea d'azione per aumentare al massimo i ricavi o ridurre al minimo i costi, in base ai vari fattori di influenza.

L'analisi prescrittiva, se combinata con l'analisi predittiva, può avere un impatto potente sulla pianificazione strategica e sui processi decisionali di un'azienda. Aiuta le aziende a essere proattive piuttosto che reattive, identificando in anticipo le opportunità o le sfide e fornendo raccomandazioni per affrontarle.

Tuttavia, l'efficace applicazione dell'analisi prescrittiva richiede una solida infrastruttura di dati, professionisti dell'analisi competenti e un allineamento strategico con gli obiettivi e scopi aziendali. Dunque, le aziende devono investire con attenzione nello sviluppo di queste capacità per sfruttare con successo l'analisi prescrittiva.

Implementazione della business analytics in vari settori

La business analytics può essere utilizzata praticamente in ogni settore. Le aziende di vari settori stanno sfruttando l'analytics per migliorare i processi decisionali e ottenere un vantaggio competitivo. Ecco alcuni esempi di utilizzo della business analytics:

Vendita al dettaglio e commercio elettronico

Nel settore della vendita al dettaglio e dell'e-commerce, la business analytics può assumere un ruolo determinante. Le aziende di vendita al dettaglio generano un'enorme quantità di dati provenienti da varie fonti, come le vendite, il feedback dei clienti, l'inventario e altro ancora.

Sfruttando la business analytics, queste aziende possono ottenere preziose informazioni sul comportamento, le preferenze e gli schemi di acquisto dei clienti, che possono influenzare in modo significativo le strategie di marketing e aumentare le vendite.

Per esempio, l'analisi predittiva può aiutare le aziende di vendita al dettaglio a prevedere le tendenze future delle vendite, ottimizzare la gestione dell'inventario e migliorare l'esperienza del cliente. D'altra parte, l'analisi prescrittiva può guidare i rivenditori nel prendere decisioni strategiche, come l'individuazione della strategia di prezzo ottimale o la determinazione delle migliori ubicazioni per i nuovi negozi.

Sanità

Un altro settore che trae grande beneficio dalla business analytics è quello sanitario. Nel settore sanitario, la business analytics può essere utilizzata per migliorare i risultati dei pazienti, ottimizzare le operazioni e ridurre i costi. Per esempio, l'analisi predittiva può aiutare a prevedere i tassi di ammissione dei pazienti, il che può aiutare a migliorare l'allocazione del personale e delle risorse. Può anche essere utilizzata per prevedere i potenziali rischi per la salute dei pazienti, consentendo così un'assistenza preventiva. L'analisi diagnostica, d'altro canto, può aiutare a comprendere la causa di specifici esiti sanitari, informando così i piani di trattamento.

Inoltre, l'analisi prescrittiva può fornire raccomandazioni per migliorare l'assistenza ai pazienti e l'efficienza operativa. Pertanto, integrando la business analytics, i fornitori di servizi sanitari possono migliorare in modo significativo l'erogazione dei servizi e la soddisfazione dei pazienti.

Finanza

Il settore finanziario è un altro campo in cui la business analytics può apportare cambiamenti trasformativi. Le istituzioni finanziarie come le banche, le compagnie di assicurazione e le società di investimento generano un'enorme quantità di dati dalle transazioni, dalle tendenze del mercato, dai dati dei clienti e altro ancora.

L'analisi predittiva può essere impiegata per identificare potenziali rischi e opportunità, come prevedere le tendenze del mercato o valutare il rischio di insolvenza dei prestiti. Inoltre, possono utilizzare l'analisi descrittiva per riassumere dati finanziari complessi in un formato comprensibile, fornendo un quadro chiaro dello stato e delle prestazioni finanziarie dell'azienda.

L'analisi prescrittiva può guidare le società finanziarie nella definizione di strategie per i loro piani di investimento, nell'individuazione di aree di potenziale crescita o nello sviluppo di strategie di mitigazione del rischio. Quindi, l'integrazione della business analytics nel settore finanziario può portare a un processo decisionale più informato, a una migliore gestione del rischio e a una crescita complessiva dell'attività.

Catena di fornitura e logistica

Nel settore della catena di fornitura e della logistica, la business analytics rappresenta un'opportunità per ottimizzare le operazioni, ridurre i costi e migliorare il servizio clienti. L'enorme quantità di dati è generata da più fonti all'interno della catena di fornitura, tra cui l'inventario, la consegna, la previsione della domanda e la logistica.

L'analisi descrittiva può aiutare le organizzazioni a comprendere le operazioni presenti, analizzando i dati storici e fornendo una visione dettagliata dei livelli di inventario, delle richieste di prodotti e dei tempi di consegna. Inoltre, l'analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere la domanda futura, consentendo una gestione proattiva dell'inventario e la pianificazione di percorsi di consegna efficienti.

In aggiunta, l'analisi prescrittiva può fornire insight praticabili per migliorare le prestazioni complessive della catena di fornitura. Ad esempio, può aiutare a elaborare strategie efficaci per ridurre i costi operativi senza compromettere la qualità del servizio. Può inoltre guidare nell'identificazione di potenziali colli di bottiglia nella catena di fornitura e consigliare soluzioni per mitigarli.

Quindi, sfruttando la business analytics, le aziende della catena di fornitura e della logistica possono raggiungere l'eccellenza operativa, ridurre le inefficienze e aumentare la redditività.

Le sfide della business analytics

Nonostante i numerosi vantaggi che la business analytics ha da offrire, ci sono alcune sfide ad essa associate.

Privacy e sicurezza dei dati

Una delle sfide più significative nella business analytics è garantire la privacy e la sicurezza dei dati. Le aziende hanno spesso a che fare con informazioni sensibili, come i dati personali dei clienti, le informazioni aziendali proprietarie e i dati finanziari, ciascuno dei quali deve essere protetto con diligenza.

Con l'aumento del volume di dati gestiti dalle organizzazioni, cresce anche il rischio di violazioni dei dati e di attacchi informatici. Tali incidenti non solo comportano perdite finanziarie, ma danneggiano anche la reputazione dell'azienda ed erodono la fiducia dei clienti.

Pertanto, le organizzazioni devono investire in sistemi di sicurezza solidi, adottare tecniche di crittografia dei dati e implementare politiche di privacy dei dati rigorose. Devono inoltre rispettare le normative e gli standard di protezione dei dati per impedire l'accesso non autorizzato o l'uso improprio dei dati. Un approccio completo alla privacy e alla sicurezza dei dati è parte integrante della corretta implementazione della business analytics.

Mancanza di competenze

Un'altra sfida significativa con cui si misurano molte organizzazioni quando implementano la business analytics è la mancanza delle competenze necessarie all'interno delle loro organico.

Comprendere e sfruttare la business analytics richiede una miscela unica di competenze, tra cui l'analisi statistica, la gestione dei dati, il pensiero critico e la conoscenza imprenditoriale. Inoltre, richiede la conoscenza di vari strumenti e tecnologie di analisi dei dati. Tuttavia, c'è un notevole divario di competenze nel mercato, con molte organizzazioni che hanno difficoltà a reclutare personale con le competenze richieste.

Questa mancanza di professionisti qualificati può ostacolare l'utilizzo efficace della business analytics, producendo risultati non ottimali o un'interpretazione errata dei dati. Pertanto, investire nella formazione e nello sviluppo per dotare i dipendenti delle necessarie competenze analitiche può essere una strategia cruciale per le organizzazioni che intendono sfruttare appieno la potenza della business analytics.

Integrare la business analytics nei sistemi esistenti

L'integrazione della business analytics nei sistemi esistenti è un'altra sfida che affrontano molte organizzazioni. I sistemi più vecchi potrebbero non essere in grado di gestire il volume e la complessità dei dati coinvolti nella business analytics, limitando così i potenziali benefici.

Inoltre, l'integrazione di nuovi strumenti e tecnologie analitiche con l'infrastruttura IT esistente può essere un processo complesso e dispendioso in termini di tempo, che richiede risorse significative.

Potrebbero sorgere anche problemi di compatibilità, che potrebbero interrompere le operazioni in corso se non gestiti correttamente. Inoltre, il cambiamento dei processi aziendali che ne deriva può incontrare la resistenza dei dipendenti abituati a modalità di lavoro tradizionali. Pertanto, una pianificazione accurata, una gestione efficace del cambiamento e un supporto tecnico sufficiente sono essenziali quando si integra la business analytics nei sistemi esistenti.

Limitazioni nell'archiviazione dei dati

Infine, le aziende devono considerare i limiti di archiviazione quando implementano la business analytics. Con l'enorme quantità di dati generati da varie fonti, le organizzazioni devono disporre di una capacità di archiviazione sufficiente e di solidi sistemi di backup. In caso contrario, potrebbe subire perdite significative a causa della perdita o della corruzione dei dati.

Un'archiviazione inadeguata può anche ostacolare l'analisi tempestiva di grandi volumi di dati in arrivo, con conseguente perdita di opportunità e diminuzione dell'efficienza. Pertanto, le aziende devono investire in soluzioni di archiviazione in grado di soddisfare le proprie esigenze di archiviazione dei dati attuali e future.

Pensieri conclusivi

Indipendentemente dal tipo di azienda, è importante comprendere il valore che la business analytics può apportare. Sfruttando gli insight basati sui dati, le organizzazioni possono acquisire una comprensione più approfondita delle operazioni e prendere decisioni migliori che porteranno a una maggiore efficienza, a risparmi sui costi e a profitti.

Con la giusta combinazione di strumenti e tecniche, qualsiasi organizzazione può iniziare a usare la business analytics per ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, le aziende devono essere consapevoli delle sfide che si presentano con la business analytics e adottare le misure appropriate per superarle, al fine di sbloccare il loro pieno potenziale.

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