Advanced Analytics Le aziende | 7 mins read

Analisi avanzata- Che cos'e e perche conta le aziende

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L' analisi dei dati e il processo delle aziende che analizzano i dati grezzi al fine di trarre conclusioni circa le informazioni che possono aiutare il progresso dell'organizzazione in termini di funzionalita.

Questo e il risultato di miglioramenti nella tecnologia digitale che ha facilitato la compilazione di enormi quantita di informazioni da parte delle organizzazioni aziendali.

Le aziende data-driven sono quelle che, attraverso la necessita e la natura dell'organizzazione, fanno un uso intensivo dell'analisi dei dati, e in generale si sforzano continuamente di migliorare le loro metodologie di analisi dei dati.

L' utilizzo di una tecnica di analisi rivela metriche e tendenze importanti per i decisori di un'organizzazione, filtrando al tempo stesso informazioni estranee che altrimenti oscurerebbero informazioni utili. I dati filtrati vengono utilizzati per ottimizzare i processi, aumentando cosi l'efficienza complessiva.

Molti dei sistemi utilizzati nell'analisi dei dati sono stati automatizzati. Il software di produttivita e le suite di produttivita aziendale inseriscono dati grezzi, che vengono elaborati attraverso algoritmi che consentono l'interpretazione umana.

Che cos'e Advanced Analytics?

L' analisi avanzata si riferisce ad un esame dei dati che coinvolge sofisticati strumenti digitali e tecniche che superano i paradigmi di analisi dei dati convenzionali. L'analisi avanzata utilizza metodi altamente sviluppati per prevedere comportamenti, tendenze ed eventi futuri, offrendo alle organizzazioni la possibilita di compilare modelli statistici avanzati e anticipare gli ostacoli agli obiettivi organizzativi.

Business Intelligence coinvolge i dati storici per presentare un quadro di dove un'organizzazione e stata. Cio consente ai decisori di prevedere le risposte competitive e i cambiamenti nel comportamento dei consumatori. Le

risorse di analisi avanzate facilitano l'analisi predittiva di livello superiore e forniscono informazioni in tempo reale man mano che stanno avvenendo i cambiamenti; pertanto, le organizzazioni possono reagire in modo piu reattivo, con previsioni piu accurate.

Il mercato delle soluzioni analitiche e in continua evoluzione e la disponibilita di strumenti di facile utilizzo e self-service sta portando a un processo decisionale basato sui dati migliorato, a un livello che non era possibile negli anni precedenti. Queste soluzioni utilizzano algoritmi sofisticati e tecniche analitiche in modo che gli utenti non debbano essere data scientist per ricavare informazioni dettagliate dagli input di dati.

Una soluzione di analisi avanzata self-service incorpora linguistica computazionale, algoritmi analitici e data mining in un ambiente self-service e fornisce una funzionalita di ricerca NLP facile da usare per un'analisi rapida e accurata dei dati. Suggerisce le relazioni e fornisce informazioni dettagliate sui dati precedentemente nascosti, in modo che gli utenti aziendali possano esplorare e scoprire risultati aziendali cruciali, modelli, tendenze, problemi e opportunita e migliorare la produttivita e il processo decisionale intelligente in tutta l'organizzazione.
- Dataversity

I vantaggi dell'analisi avanzata sono molteplici, ma a causa della sofisticazione delle soluzioni e delle piattaforme disponibili, l'empowerment degli utenti e probabilmente la piu importante vantaggio per quanto riguarda l'implementazione di analisi avanzate.

La maggior parte delle persone coinvolte nell'analisi dei dati non saranno statistiche o scienziati di dati, e le aziende che offrono queste soluzioni le stanno creando tenendo presente questo fatto. Questo e comunemente indicato come democratizzazione dei dati, in cui tutte le parti di un'organizzazione o di un dipartimento hanno accesso a tutti i dati, e che non ci sono altre parti ne procedure che creano impedimenti all'accesso ai dati.

Secondo
Forbes, L'obiettivo e quello di avere chiunque utilizzare i dati in qualsiasi momento per prendere decisioni senza barriere per l'accesso o la comprensione.

Altri vantaggi del rilevamento intelligente dei dati (analisi avanzata) includono la condivisione dei dati, il processo decisionale tempestivo e accurato, il supporto quotidiano per le decisioni aziendali, l'ipotesi e la prototipazione veloci e il miglioramento del valore complessivo dell'analisi aziendale.

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Lo scopo di Advanced Analytics

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Si puo dire che l'analisi avanzata funge da metodo per la risoluzione dei problemi dei dati aggregati, piuttosto che fornire utilita autonome per ottenere informazioni dirette, come e il caso in alcune aree di analisi dei dati. Nella tradizionale analisi dei dati, i dati vengono elaborati per fornire informazioni relative alle prestazioni passate delle operazioni aziendali. I dati vengono raccolti e formattati per scopi di reporting e gli utenti e/o i responsabili delle decisioni ottengono informazioni dettagliate dopo l'interpretazione.

Le organizzazioni sono sempre piu preoccupate per l'analisi aziendale e le rappresentazioni in tempo reale del comportamento o dei processi dei clienti, la loro capacita di riconoscere le cause del successo o del fallimento nelle operazioni e di eliminare le incertezze future nella misura in cui cio e possibile. Si tratta di requisiti che non possono essere soddisfatti dai dashboard di analisi convenzionali, ne possono essere supportati dall'architettura di analisi esistente.

Modalita di utilizzo di Advanced Analytics in Business

Grazie alla vasta gamma di applicabilita in diverse discipline, le organizzazioni aziendali hanno trovato piu di pochi utilizzi per l'analisi avanzata. Sistemi software sofisticati e coinvolgenti, l'analisi avanzata consente alle aziende di ridurre il tempo impiegato per l'analisi, riducendo cosi il tempo tra input di dati, approfondimenti e processi decisionali. Cio si traduce in un vantaggio competitivo e riduce i costi, il che giustifica le spese di soluzioni software e suite correlate.

Solo alcune delle miriadi di applicazioni per l'analisi avanzata includono-

  • i produttori utilizzano l'analisi avanzata per mettere in atto sistemi che monitorano e mantengono in modo efficace le apparecchiature di capitale. Cio consente di prevedere e programmare i cicli di manutenzione e riparazione, oltre a fornire report di allarme rapido per evitare costosi tempi di inattivita. Produttori e rivenditori mettono in gioco anche analisi avanzate al fine di mantenere e monitorare le catene di fornitura.
  • I responsabili del magazzino e gli specialisti dell'inventario utilizzano l'analisi avanzata per osservare gli afflussi e i deflussi, gli ordini e le vendite. Cio consente loro di accelerare o prevenire l'ordinazione e ridurre gli sprechi. I set di dati generati vengono utilizzati anche dai dirigenti sopra di loro nell'organizzazione.
  • Gli esperti di marketing utilizzano l'analisi avanzata per interpretare i dati sulle preferenze dei consumatori, sui modelli e sulle abitudini di acquisto e sulle tendenze emergenti in queste aree. Cio consente loro di formulare strategie di marketing e campagne pubblicitarie con molta piu precisione e fiducia, poiche le loro intuizioni sono radicate piu saldamente nei dati rigidi e meno sull'intuizione e sulla storia.
  • In modo analogo alla produzione, le organizzazioni all'interno dell'infrastruttura energetica hanno iniziato a fare uso di analisi avanzate per tutto, dal monitoraggio dello stato delle attrezzature pesanti (trasformatori, turbine eoliche, ecc.) ai modelli di consumo energetico e alle tendenze per i clienti residenziali, le imprese e le regioni che servono queste organizzazioni.

    Strumenti e tecniche di analisi avanzate

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    L'implementazione di big data e analisi avanzate e diventata una delle principali priorita nel mondo aziendale. In questo momento, la maggior parte dei consumatori hanno letto su come giganti della tecnologia come Google e Amazon stanno sfruttando queste risorse per stare fuori di fronte, e molti hanno sperimentato aspetti di big data e analisi avanzate in azione, mentre patrocinando queste organizzazioni. Per trasmettere un'idea di quanto sia veloce lo sviluppo in questo settore, gli investimenti in capitale di rischio e private equity in analisi avanzata sono attualmente al massimo.

    Gli strumenti disponibili per l'esecuzione di analisi avanzate sono, a questo punto, troppo numerosi per essere contati. Mentre aziende come Microsoft e altre grandi aziende orientate alla tecnologia stanno investendo enormi quantita di capitale nello sviluppo di soluzioni per i Big Data per le aziende, esistono innumerevoli boutique developer e iniziative specifiche del settore specializzate in soluzioni per i settori coinvolti in tutto dall'assicurazione all'analisi geospaziale.

    In questo momento, le principali aree che comprendono l'analisi avanzata includono l'analisi dei dati, il data mining e i big data. I metodi possono includere uno o piu di questi, o tutti e tre in diverse giunture lungo un determinato processo, a seconda degli obiettivi organizzativi. L'analisi avanzata include anche nuove tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI), l'apprendimento automatico, le visualizzazioni, l'analisi semantica e le reti neurali. Tali strumenti e tecniche includono- il

    data mining fornisce dati grezzi da utilizzare per l'analisi predittiva. Cio e utile per proteggere gli insight esistenti e determinare le relazioni tra punti dati e set di dati. Il data mining aiuta anche a identificare le anomalie in grandi quantita di dati grezzi. Il data mining viene utilizzato in numerose applicazioni, come il marketing, il rilevamento delle frodi, la gestione dei rischi di filtraggio delle e-mail e i sondaggi.

    L' apprendimento automatico utilizza algoritmi per rivelare i modelli e le implicazioni dei dati. Crea anche modelli statistici per produrre risultati affidabili e a lungo termine per ottenere informazioni approfondite. Visti come un sottoinsieme di intelligenza artificiale, gli algoritmi nell'apprendimento automatico migliorano automaticamente attraverso l'esperienza. Esempi di apprendimento automatico includono il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale, la previsione, la classificazione e la diagnosi medica.

    L' analisi degli eventi complessa compila e analizza i dati degli eventi provenienti da piu fonti in tempo reale. Denominata anche elaborazione di eventi complessi (CEP), l'analisi di eventi complessi identifichera le relazioni causa-effetto tra i dati per fornire informazioni dettagliate in grado di focalizzare e migliorare il processo decisionale. In questo paradigma, i flussi di eventi forniti dagli utenti o da altri dispositivi vengono analizzati tramite query per determinare i pattern.

    L' analisi del cluster rivela differenze o somiglianze set di dati e presenta dati al fine di rendere i confronti tra di loro piu facili da interpretare. Esempi rilevanti di analisi dei cluster potrebbero includere marketer che desiderano scoprire gruppi distinti all'interno delle loro basi clienti o compagnie di assicurazione che devono identificare gruppi di assicurati con costi medi elevati.

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    L' analisi della conservazione coinvolge l' analisi avanzata dei dati per interpretare le coorti di utenti, clienti o individui identificati da altri parametri. Le informazioni fornite possono aiutare a determinare i fattori che illustrano le strategie di crescita dei clienti o influenzano la fidelizzazione. L'analisi della ritenzione e talvolta indicata come analisi di sopravvivenza.

    L' analisi della coorte viene utilizzata per sviluppare approfondimenti completi attraverso l'esame dei comportamenti delle persone. L'analisi della coorte consente a un'organizzazione di identificare le relazioni tra le caratteristiche di una determinata popolazione o gruppo e un determinato comportamento o comportamenti. L'analisi del comportamento di un gruppo nel tempo consente confronti coerenti e affidabili all'interno di tale gruppo.

    Infine, l'analisi predittiva viene utilizzata con data mining, statistiche e machine learning per prevedere i risultati futuri e informare i responsabili delle decisioni. L'analisi predittiva utilizza dati attuali e passati per facilitare le previsioni su eventi futuri o altri fattori sconosciuti. Utilizzando l'analisi predittiva, si puo determinare la probabilita di eventi futuri o determinate situazioni che si verificano alla luce dei dati da analizzare.

    Un esempio di analisi predittiva dei dati potrebbero essere le aziende coinvolte nell'eCommerce che utilizzano questo strumento per offrire determinati prodotti che potrebbero interessare i visitatori ai loro siti web, con le previsioni basate sugli acquisti passati del visitatore e sulle abitudini di acquisto delle finestre online.

    Come e probabilmente evidente ormai, gli strumenti di analisi avanzati consentono alle organizzazioni di studiare e utilizzare piu dati e a velocita di elaborazione piu elevate. Le informazioni acquisite facilitano inoltre un processo decisionale superiore e piu preciso.

    L' analisi avanzata consente inoltre ai decisori piu tempo per concentrarsi sulla strategia. Con i giusti strumenti di analisi avanzati, le organizzazioni possono ridurre al minimo le risorse necessarie e semplificare il processo di ordinamento e analisi dei dati. Grazie a informazioni piu approfondite sui dati, i responsabili delle decisioni possono trasformare i dati in informazioni fruibili e basate sui fatti in modo molto piu rapido.

    Ottenere un migliore ritorno sull'investimento (ROI) e sempre un fattore di strategia organizzativa. Gli strumenti offerti nell'analisi avanzata aiutano le organizzazioni a determinare quando e dove distribuire le risorse, riducendo i costi e aumentando l'efficienza operativa. Questi strumenti rivelano anche le carenze operative e le esigenze dei clienti, in modo che l'organizzazione possa modificare i sistemi, migliorare prodotti e servizi, promuovere l'innovazione e ottenere un vantaggio sulla concorrenza.

    Mentre il numero totale di strumenti di analisi dei dati e analisi avanzata puo essere confuso a volte, qui, un'analogia automobilistica puo rivelarsi utile per semplificare il concetto. E noto da molti anni che una macchina ben oliata funziona meglio.

    Nel corso degli anni, i miglioramenti tecnologici hanno portato allo sviluppo di oli motore sintetici e specializzati che hanno notevolmente migliorato le prestazioni e la longevita dei motori automobilistici. Ci puo essere un numero vertiginoso di opzioni disponibili presso il negozio di ricambi auto in questi giorni, ma questo riflette solo la domanda del mercato e maggiori opportunita di prestazioni aumentate, o in questo caso, efficienza superiore e una linea di fondo migliore.

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