Che cos'è l'analisi dei dati descrittiva?

L'analisi dei dati descrittiva è un'interpretazione statistica utilizzata per analizzare i dati storici e identificare modelli e relazioni. L'analisi dei dati descrittiva cerca di descrivere un evento, un fenomeno o un risultato. Aiuta a comprendere cosa è successo in passato e fornisce alle aziende la base perfetta per tracciare le tendenze.

L'analisi dei dati descrittiva consiste nel trovare un significato all'interno dei dati. I dati hanno bisogno di un contesto: l'analisi dei dati fornisce il dove e il quando, trasformando le cifre in modelli misurabili.

Come forma di analisi dei dati, l'analisi descrittiva è uno dei quattro tipi principali di data analytics. Le altre sono l'analisi diagnostica, l'analisi predittiva e l'analisi prescrittiva.

Come i quattro tipi di analisi dei dati lavorano insieme

In generale, l'analisi dei dati consiste nello scoprire modelli nei dati e nel comunicare queste tendenze alle varie parti interessate. Quando si lavora con dati ricchi registrati, l'analisi dei dati utilizza le statistiche, la programmazione e la ricerca operativa per convalidare la performance dei dati. Esistono quattro tipi fondamentali di analisi dei dati: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva.

Le organizzazioni spesso combinano l'analisi dei dati descrittiva con altre forme per ottenere un quadro più ampio delle prestazioni dell'azienda. L'analisi dei dati descrittiva riassume e interpreta i dati storici, mentre altri documenti analitici esaminano le cause alla base delle tendenze e dei risultati futuri. Oltre all'analisi guidata dagli esseri umani, il processo probabilmente utilizza il machine learning per individuare modelli e connessioni nei dati in modo automatico.

L'analisi dei dati diagnostica esamina il motivo per cui le cose sono accadute nel modo in cui sono accadute, diagnosticando un problema o una causa principale. Cerca di identificare le cause delle tendenze e delle anomalie che l'analisi dei dati descrittiva potrebbe aver individuato in precedenza. L'analisi dei dati diagnostica può farlo con il data mining e la correlazione, tra gli altri metodi.

Come suggerisce il nome, l'analisi dei dati predittiva utilizza i dati storici per fare previsioni. Fornisce previsioni sulla probabilità e sui possibili effetti di particolari risultati futuri. Ciò consente alla direzione delle organizzazioni di lavorare con un approccio proattivo, fondato sui dati, al processo decisionale. Un'azienda può anche utilizzare l'analisi dei dati predittiva per capire il possibile impatto dei problemi.

Infine, l'analisi dei dati prescrittiva si avvale dei risultati dell'analisi dei dati descrittiva, diagnostica e predittiva per arrivare a suggerimenti per le aziende, al fine di garantire buoni risultati potenziali.

Quali informazioni fornisce l'analisi dei dati descrittiva?

L'analisi dei dati descrittiva può essere applicata a un'ampia gamma di attività operative quotidiane di un'azienda. I rapporti sull'inventario, sui vari flussi di lavoro, sui dati di vendita e sulle statistiche dei ricavi sono tutti basati sull'analisi dei dati descrittiva. Insieme, questi rapporti offrono all'impresa una panoramica storica delle sue attività. I dati all'interno di tali dichiarazioni possono essere raccolti per servire da base per creare istantanee specifiche di varie funzioni correlate con l'azienda.

L'analisi dei dati social è un esempio di analisi dei dati descrittiva per creare tali istantanee. Per ogni post pubblicato sui social media, si può stilare un'analisi dei follower della pagina, dei "mi piace" che riceve un post, dei commenti interattivi, del numero di visualizzazioni della pagina e del tempo di risposta disponibile. Tutti questi fattori accertano l'impatto della pagina sul suo pubblico di riferimento e, una volta aggregati, si concentreranno su eventuali lacune o aree di miglioramento. Aiuta a comprendere meglio gli atteggiamenti dei consumatori.

Tuttavia, bisogna comprendere che l'analisi dei dati descrittiva determina solo i modelli e non si avventura oltre l'analisi superficiale dei dati. Non fa inferenze né crea previsioni. Mentre il rapporto annuale sul fatturato delle vendite può mostrare che un'azienda è stata redditizia quest'anno, la direzione avrà bisogno di altre metodologie per confrontarlo con i conti degli anni precedenti, per capire se questo profitto è stato più alto o più basso rispetto agli anni precedenti. Tali confronti aiuteranno le organizzazioni a individuare una tendenza.

Come funziona l'analisi dei dati descrittiva?

Affinché l'analisi dei dati descrittiva funzioni, l'organizzazione deve prima creare una serie di metriche che misurino le prestazioni aziendali rispetto agli obiettivi aziendali. Ad esempio, un'azienda manifatturiera può avere variazioni di prezzo delle materie prime anno dopo anno o metriche di crescita del fatturato mensile. Un'azienda tecnologica può esaminare quanti abbonati ha aggiunto ogni mese o quanti aggiornamenti alla sua tecnologia ha creato. Con le metriche necessarie a disposizione, è necessario raccogliere i dati rilevanti. Questi dovranno poi essere gestiti, ripuliti e preparati per la fase successiva, ovvero l'analisi dei dati.

La raccolta dei dati storici per l'analisi dei dati descrittiva viene effettuata utilizzando due tecniche principali: l'aggregazione dei dati e il data mining. Un'azienda raccoglie e organizza i dati in serie gestibili con l'aggregazione dei dati. I dati raccolti vengono analizzati con vari strumenti e metodi, come le statistiche di riepilogo o il tracciamento dei modelli. Gli analisti li utilizzano per studiare i dati e scoprire i modelli e, di conseguenza, le prestazioni.

Esempi di come le aziende potrebbero utilizzare l'analisi dei dati descrittiva:

• Alcuni risultati dell'analisi dei dati descrittiva includono la creazione di un'ampia gamma di rapporti relativi alle vendite, ai ricavi e al flusso di lavoro, compresi i rapporti sull'inventario.
• Approfondimenti sull'uso dei social media e sul coinvolgimento all'interno di essi da varie piattaforme e sulla base di molteplici metriche.
• Riepilogo degli eventi che si sono conclusi, come campagne di marketing, dati operativi, indicatori chiave relativi alle vendite.
• Raccolta dei risultati del sondaggio.
• Reportage sulle tendenze generali.
• Questa forma di analisi è preziosa nel valutare i dati degli studenti per creare risultati migliori dai programmi di formazione.

Per esempio, quando un consiglio di amministrazione digitale di più Paesi si riunisce, l'analisi dei dati descrittiva può accertare quanti membri hanno partecipato attivamente alla discussione, i livelli di interazione e quanti sono stati i post sul forum di discussione. Un altro esempio potrebbe essere la segnalazione di metriche finanziarie come la variazione dei prezzi anno per anno, le cifre di crescita (o di calo) delle vendite mensili e le entrate degli abbonati. Questi dati si basano su ciò che si è verificato in un determinato periodo lavorativo.

Come applicare l'analisi dei dati descrittiva a un'organizzazione

Comprendere le basi dell'analisi dei dati descrittiva sembra abbastanza semplice, ma applicarla nella vita reale può essere impegnativo. Ci sono diversi passaggi che un'organizzazione deve seguire per applicare l'analisi dei dati descrittiva alla propria attività.

Identificare le metriche rilevanti

Innanzitutto, l'organizzazione deve conoscere le metriche da creare. Queste metriche devono riflettere gli obiettivi aziendali primari per ogni settore dell'azienda o dell'organizzazione. La direzione potrebbe voler esaminare la crescita da una prospettiva trimestrale o potrebbe aver bisogno di monitorare i pagamenti in sospeso per comprendere i ritardi. L'identificazione di varie metriche di dati è il primo passo.

Se questa fase non viene completata con una certa attenzione, i risultati non sono utili. Un'organizzazione deve capire cosa è misurabile, come raccogliere i dati appropriati e se sono applicabili.

Un esempio è quello del reparto marketing e vendite; i rappresentanti commerciali tracciano i ricavi delle vendite mensili. Un contabile vorrà esaminare le metriche finanziarie come il margine di profitto lordo.

Identificare i dati a supporto di queste metriche

Il passo successivo è trovare i dati necessari a sostenere le metriche richieste. Per alcune organizzazioni, i dati possono trovarsi in diversi silos e file. La maggior parte dei dati richiesti potrebbe essere già all'interno dell'azienda, se un'organizzazione funziona già con sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP). Identificare qualsiasi fonte esterna necessaria, in particolare quelle relative ai benchmark di settore, ai database non aziendali, ai siti di e-commerce e alle numerose piattaforme di social media.

Estrazione e preparazione dei dati

Se un'organizzazione lavora su più fonti di dati, dovrà estrarre i dati, unirli e prepararli all'analisi per garantire l'uniformità. Si tratta di un processo estenuante, ma è fondamentale per la precisione. La pulizia dei dati consiste in parte nel rimuovere le ridondanze e gli errori e nel creare i dati in un formato adatto all'analisi.

Analisi dei dati

Ci sono diversi strumenti disponibili per fornire analisi dei dati descrittive. Possono andare dai fogli di calcolo di base a un'ampia gamma di software di business intelligence (BI) più complessi. Possono essere basati su cloud, in loco. Questi programmi utilizzano vari algoritmi per creare sintesi e approfondimenti accurati sui dati forniti.

Presentazione dei dati

L'aspetto finale dell'analisi dei dati descrittiva è la presentazione dei dati. Di solito questo viene fatto utilizzando tecniche di visualizzazione, con forme di presentazione avvincenti ed emozionanti per rendere i dati accessibili e comprensibili all'utente. Opzioni come i grafici a barre, i grafici a torta e i grafici a linee presentano le informazioni. Mentre una presentazione visivamente accattivante è la soluzione ideale per alcuni reparti, i professionisti della finanza possono optare per i dati in tabelle e numeri. L'utente finale deve essere accontentato.

Vantaggi dell'analisi dei dati descrittiva

L'analisi dei dati descrittiva presenta diversi vantaggi.

Analisi semplice

L'analisi descrittiva non richiede grandi competenze o esperienze nei metodi statistici o di analisi dei dati.

Molti strumenti disponibili

Molte applicazioni rendono questa funzione una forma di analisi plug-and-play.

Risponde alle domande più comuni sulle prestazioni aziendali

La maggior parte degli stakeholder e dei venditori vuole risposte semplici a domande fondamentali come "Come stiamo andando?" o "Perché le vendite sono calate?" L'analisi dei dati descrittiva fornisce i dati per rispondere in modo efficace ed efficiente a queste domande.

Sfide all'analisi dei dati descrittiva

Come qualsiasi altro strumento, l'analisi descrittiva non è priva di problemi. Le organizzazioni che vogliono utilizzare l'analisi dei dati descrittiva devono confrontarsi con tre sfide importanti.

È uno strumento molto poco dettagliato

L'analisi descrittiva esamina la relazione tra una manciata di variabili, e questo è tutto. Descrive semplicemente ciò che sta accadendo. Le organizzazioni devono assicurarsi che gli utenti comprendano cosa fornirà l'analisi dei dati descrittiva.

Informa l'organizzazione sul che cosa, non sul perché

L'analisi descrittiva riporta gli eventi come sono accaduti, non perché sono accaduti o cosa potrebbe accadere in seguito. L'organizzazione dovrà eseguire l'intera suite di analisi dei dati per comprendere una situazione.

Può misurare la cosa sbagliata

Se si utilizzano le metriche sbagliate, l'analisi è inutile. Le organizzazioni devono analizzare ciò che vogliono misurare e il perché. Occorre riflettere su questo processo e abbinarlo ai risultati che i dati attuali possono fornire.

Scarsa qualità dei dati

Anche se si possono raccogliere grandi quantità di dati, non produrranno risultati accurati se non sono utili o se sono pieni di errori. Dopo che un'organizzazione decide le metriche di cui ha bisogno, i dati devono essere controllati per assicurarsi che possano fornire queste informazioni. Una volta accertato che forniranno le informazioni pertinenti, i dati devono essere puliti accuratamente. I dati errati, i duplicati e i campi di dati mancanti devono essere risolti.

Il futuro dell'analisi dei dati descrittiva

Le aziende sono sempre più orientate ai dati, utilizzando i risultati derivati dall'analisi dei dati descrittiva per l'ottimizzazione o le pratiche aziendali, dalle vendite e le finanze al miglioramento delle catene di approvvigionamento. In futuro, si prevede che l'analisi dei dati si staccherà dall'analisi predittiva per passare a quella prescrittiva.

L'uso ideale dell'analisi dei dati descrive ciò che è accaduto e prevede con precisione ciò che accadrà. Prendiamo l'esempio di un sistema di navigazione GPS. Le analisi dei dati descrittive valutano i percorsi di consegna precedenti, i tempi impiegati e il consumo di carburante. Tuttavia, non fa previsioni sulla rotta più veloce nel futuro, sui modi per migliorare la velocità o su come ridurre il consumo di carburante.

Per questo, le organizzazioni devono utilizzare l'analisi dei dati predittiva. Facendo un passo avanti rispetto alla semplice analisi dei dati descrittiva, un'organizzazione riceverà indicazioni ottimali per la consegna. L'uso dell'analisi dei dati prescrittiva può aiutare a confrontare più percorsi di viaggio e a suggerire il migliore possibile per quel conducente, quella strada o quel momento della giornata.

L'analisi dei dati descrittiva è una tecnica fondamentale che le aziende utilizzano per comprendere il significato delle enormi quantità di dati storici che raccolgono. Si tratta di una tecnica che aiuta a monitorare le tendenze e le prestazioni, tenendo traccia degli indicatori chiave di prestazione e di qualsiasi altra metrica che avete circoscritto. Tuttavia, si tratta di uno strumento semplice e deve essere considerato come una fase del processo, non l'obiettivo finale. Per raggiungere i risultati migliori, le organizzazioni devono utilizzare l'analisi dei dati descrittiva insieme all'analisi predittiva, diagnostica e prescrittiva per ottenere informazioni operative più significative, previsioni accurate e il modo per migliorare i risultati.

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