In un mondo sempre più data driven gli advanced analytics sono fondamentali per guidare le strategie di crescita di un’azienda. Questi forniscono un supporto decisionale più ampio e possono davvero fare la differenza. Di cosa si tratta precisamente? Scopriamolo insieme in questo articolo.
Una definizione di Advanced Analytics
Per advanced analytics si intende l’utilizzo di tecniche o strumenti sofisticati che permettono l’analisi automatizzata o semi-automatizzata di dati o di contenuti. Si tratta di strumenti tipicamente superiori a quelli tradizionali di Business Intelligence (BI). Essi vengono utilizzati al fine di scoprire insight più profondi, fare predizioni o generare consigli.
La differenza fondamentale con la BI è che quest’ultima permette di avere una fotografia dell’azienda al momento dell’analisi. Mentre un progetto di advanced analytics ha la caratteristica di essere previsionale. Permette cioè di capire quali sono le opportunità e i trend nel futuro del mercato. Prende in considerazione sia dati ipotetici che circostanziali e può guidare in questo modo tutti i processi strategici decisionali di un’azienda.
Business Intelligence e advanced analytics non sono però due entità contrapposte, né la seconda sostituisce la prima. Semplicemente un progetto di advanced analytics contribuisce ad aumentare l’efficacia della business intelligence, portando l’azienda a scoprire il suo futuro.
Le tecniche utilizzate con gli Advanced Analytics
Come abbiamo visto, un progetto di Advanced Analytics viene elaborato attraverso una serie di tecniche e strumenti. Cosa includono queste tecniche? Quali sono gli strumenti adatti? Scopriamolo insieme.
- Data o text mining. Ovvero il processo di scoperta ed estrazione di informazioni da una moltitudine di dati grezzi. Nel caso del text mining la base di partenza sono documenti “destrutturati”, analizzati tramite il linguaggio naturale. Gli analisti spesso non sanno cosa ci sia memorizzato negli archivi o cosa cercare. Le tecniche di data mining, quali la ricerca di corrispondenze di modelli (pattern matching), li aiutano a ricercarli basandosi sulle connessioni di dati.
- Machine learning. Il processo di apprendimento dei computer e degli algoritmi può arrivare a prevedere risultati molto accurati, man mano che viene nutrito di dati. Le informazioni sono la chiave per modelli efficienti di apprendimento.
- Forecasting. Ovvero elaborazione di previsioni attraverso l’utilizzo di dati storici per pronosticare risultati futuri. Considera i trend principali per consigliare come dovrebbe muoversi nel futuro l’azienda. Ad esempio potrebbe consigliare di tenere maggiori scorte nell’inventario per giorni di vendita più proficui. Le previsioni possono essere molto accurate, ma la loro affidabilità dipende sia dalla rilevanza e dalla disponibilità di dati storici, che dal periodo da prevedere.
Altri strumenti
- Analisi semantica. La tecnica per determinare il significato dai dati testuali. I computer possono leggere interi documenti analizzando la struttura grammaticale e le relazioni tra le singole parole. La tecnica è molto utilizzata in ambito marketing perché permette di analizzare dati relativi ai social media o al customer service. Il fine in questo caso è quello di individuare l’efficacia del supporto clienti online.
- Sentiment analysis (opinion mining). Questa tecnica permette di identificare ed estrarre da un testo le opinioni. Anche questa utilizzata spesso in ambito marketing per due motivi principali. Perché evidenzia le preferenze per il brand e anche la soddisfazione del cliente in merito a un certo prodotto/servizio.
- Complex event processing. Si tratta di un metodo che aiuta a trarre conclusioni dall’analisi e l’elaborazione degli eventi. Lo fa aggregando enormi volumi di dati per determinare le relazioni causa-effetto per ogni evento dato. Combinando gli eventi nel futuro con un modello, può chiarire cosa stia per succedere.
- Altre metodologie: analisi tramite cluster o network; statistica multivariata. E ancora, simulazione “what if” per comprendere quali risultati si possono ottenere sulla base dei dati statistici.
I vantaggi degli Advanced Analytics
Le imprese che utilizzano gli advanced analytics sono naturalmente più orientate alla crescita e profittabilità del business rispetto alle aziende competitor. I vantaggi derivanti dal loro utilizzo sono molteplici.
- Ottenere insight di valore. Questi permettono di prendere decisioni migliori, aggiustare la strategia d’impresa e pianificazione per il futuro.
- Riduzione di costi della gestione del business. Il cost saving diventa possibile allorché si identificano le aree dove si spende più del dovuto o dove c’è budget inutilizzato. Non solo, il risparmio dei costi avviene anche grazie alla maggiore comprensione dei trend e delle opportunità del mercato.
- Risparmio di tempo. Si parla principalmente di tempo da dedicare alla definizione di una strategia. Gli advanced analytics definiscono in maniera più accurata i trend dei consumatori, nella creazione di nuovi prodotti e servizi.
- Innovazione strategica e digitale. Un ambito questo che oggi come oggi permette all’impresa di competere con i propri concorrenti con più forza.
I dati e gli uomini: una collaborazione vincente
Abbiamo fin qui parlato di quanto l’insieme delle tecniche di advanced analytics possa essere utile per lo sviluppo del proprio business.
Come definire però quale sia il programma migliore per la propria azienda? Su quali delle tecniche appena descritte vale la pena puntare per trarre il maggior vantaggio possibile? Naturalmente non ci si può aspettare che l’imprenditore abbia tutte le competenze necessarie per fare tale valutazione.
La soluzione c’è ed è quella di affidarsi a servizi professionali di consulenza manageriale. Un professionista ha gli strumenti adatti a creare un programma di advanced analytics su misura per le diverse esigenze delle aziende. E non è tutto. Può infatti essere il punto di riferimento per l’interpretazione dei dati e la definizione delle strategie da adottare di conseguenza.
Come spesso accade insomma, è l’unione tra i dati e l’uomo che crea il vero valore per la crescita effettiva delle attività di business.
