I dati sono ovunque, dai nostri smartphone alle transazioni online, dai social media ai sensori nelle nostre case e nelle città.
Questo immenso flusso di informazioni, se ben analizzato, può rivelare informazioni preziose in grado di supportare le nostre decisioni quotidiane.
L’analisi dei dati, o data analysis, è il processo che permette di esaminare insiemi di dati per trarne conclusioni utili.
Attraverso tecniche statistiche e strumenti tecnologici avanzati, la data analysis consente di trasformare dati grezzi in informazioni significative.
In parole semplici, si tratta di prendere una grande quantità di informazioni disorganizzate e convertirle in una narrazione chiara e comprensibile, facilitando così decisioni più informate e coerenti con la realtà.
I dati, al pari dei beni e dei servizi, devono essere considerati come un asset strategico aziendale.
Sfruttare i dati raccolti quotidianamente permette di monetizzare, direttamente o indirettamente, e portare del valore economico reale.
Ad esempio, tramite l’analisi dei dati possiamo:
- Capire meglio i clienti
Identificare i comportamenti di acquisto, le preferenze e le esigenze dei clienti al fine di creare nuovi prodotti o servizi di sicuro successo. - Ottimizzare le operazioni
Migliorare l’efficienza interna, riducendo gli sprechi e ottimizzando le risorse. - Anticipare le tendenze di mercato
Prevedere le tendenze future e adattare le strategie aziendali di conseguenza. - Aumentare la redditività
Identificare nuove opportunità di business e migliorare i profitti.
Con i dati possiamo ottenere davvero grandi benefici, ma dobbiamo dedicare le giuste risorse e il giusto tempo.
Non è più tempo di soluzioni uniche, ma è il momento di creare miglioramenti specifici e utili per prosperare nel futuro.
Analisi dei dati: storia
L’analisi dei dati ha radici profonde nella statistica e nella ricerca scientifica, risalenti a secoli fa.
Già nell’antica Grecia e Roma, i censimenti e i registri amministrativi rappresentavano una forma primitiva di raccolta e analisi dei dati.
Tuttavia, è nel XVIII secolo che si vedono i primi progressi significativi, e nel 1763, Thomas Bayes introdusse il teorema di Bayes, una pietra miliare nella statistica inferenziale, che gettò le basi per molte tecniche moderne di analisi dei dati.
Anche il XIX secolo vide ulteriori sviluppi in questo ambito grazie al metodo dei minimi quadrati, una tecnica cruciale per la regressione lineare.
L’era moderna dell’analisi dei dati iniziò con l’avvento dei computer negli anni ’60 e ’70.
Durante questo periodo, le capacità di calcolo dei computer mainframe permisero di eseguire calcoli statistici basilari su scala più ampia.
Uno sviluppo chiave fu l’analisi esplorativa dei dati, introdotta da John Tukey nel 1961, che enfatizzava l’importanza della visualizzazione dei dati per scoprire pattern e tendenze.
Negli anni ’80 e ’90, lo sviluppo dei personal computer rivoluzionò l’accesso all’analisi dei dati.
Con la diffusione dei PC, un numero crescente di persone poteva analizzare grandi quantità di informazioni.
In questo periodo nacquero i primi software di business intelligence (BI) più sofisticati, che miglioravano il processo decisionale aziendale tramite l’uso di fatti e informazioni.
Negli anni 2000, con l’avvento di Internet e la digitalizzazione di massa, ci fu un’esplosione nella quantità di dati disponibili, permettendo lo sviluppo di tecnologie e metodologie avanzate come il data mining e l’analisi predittiva.
Negli anni 2010, l’adozione diffusa del cloud computing democratizzò l’accesso a potenti risorse di calcolo e archiviazione, rendendo l’analisi dei dati ancora più accessibile.
Oggi, la potenza di calcolo, sempre maggiore, e la grande quantità di informazioni a disposizione, è possibile portare l’analisi dei dati a livelli davvero importanti.
L’uso di algoritmi di Intelligenza Artificiale e apprendimento automatico stanno facendo la differenza in nuove scoperte e innovazioni, rendendo l’analisi dei dati un campo essenziale per il progresso scientifico e tecnologico di ogni organizzazione.
Analisi dei dati vs Business Intelligence
L’analisi dei dati e la business intelligence sono due concetti strettamente correlati ma distinti, che spesso vengono utilizzati in maniera impropria.
Per spiegare meglio questi due approcci, vediamo qui di seguito una tabella comparativa.
| Business Intelligence | Analisi dei dati | |
| Definizione | Insieme di strategie, processi, applicazioni, dati e tecnologie utilizzate per raccogliere, analizzare e presentare informazioni aziendali attuali. | Processo che esamina, pulisce, trasforma e modella i dati per scoprire informazioni utili formulando conclusioni e supportando il processo decisionale. |
| Focus | Trasformazione dei dati in report, dashboard e visualizzazioni facilmente comprensibili dai decisori aziendali. | Analisi di dati grezzi al fine di identificare modelli, tendenze e relazioni, tramite tecniche statistiche, di machine learning e di data mining al fine di creare nuovi insights. |
| Obiettivo | Fornire una vista chiara e comprensibile delle performance aziendali passate e attuali per supportare il processo decisionale. | Fornire possibili scenari futuri grazie a previsioni, identificando le cause e suggerendo azioni future. |
| Tempi | Generalmente orientata al breve periodo e focalizzata su reportistica e monitoraggio in tempo reale. | Orientata al breve, ma soprattutto al lungo periodo grazie a tecniche statistiche e matematiche finalizzate a fornire previsioni future. |
| Scopo | Fornisce informazioni immediate e accessibili sui dati dell’azienda per facilitare decisioni operative quotidiane. | Addestrata su informazioni di storico in grado di prevedere tendenze future e risolvere problemi specifici. |
Entrambi i processi sono fondamentali per supportare le decisioni aziendali quotidiane e fornire nuovi insights.
Tuttavia, mentre la business intelligence rende i dati immediatamente accessibili e comprensibili, è l’analisi dei dati che permette di approfondire le informazioni per scoprire modelli, tendenze nascoste e nuovi potenziali, offrendo un vantaggio strategico che può trasformare radicalmente la visione e le operazioni aziendali.
Nell’analisi dei dati, inoltre, vengono utilizzate diverse tecniche e strumenti per trasformare dati grezzi in informazioni utili.
Vediamo qui alcune di queste tecniche:
- Analisi descrittiva
Questa tecnica si concentra sulla descrizione dei dati attraverso statistiche riassuntive e con l’obiettivo di comprendere cosa è successo nel passato. - Analisi diagnostica
Viene utilizzata per capire perché qualcosa è successo. Implica l’identificazione di modelli e relazioni nei dati che possono spiegare gli eventi osservati. - Analisi predittiva
Questa tecnica utilizza modelli statistici e algoritmi di machine learning per prevedere risultati futuri basati sui dati storici. - Analisi prescrittiva
Va oltre la predizione dei risultati suggerendo azioni specifiche che possono essere intraprese per ottenere i migliori risultati possibili tramite tecniche avanzate come l’ottimizzazione e le simulazioni.
Queste tecniche sono essenziali per sfruttare appieno il potenziale dei dati e trasformarli in un vantaggio competitivo.
Analisi dei dati: processo
Il processo di analisi dei dati comprende diverse fasi, ciascuna delle quali è fondamentale per trasformare i dati grezzi in informazioni utili.
Raccolta dei dati
La raccolta dei dati è il primo passo nel processo, durante il quale si raccolgono informazioni da diverse fonti.
Queste fonti includono sistemi aziendali interni, database delle vendite, feedback dei clienti, social media, ricerche di mercato e sensori, etc… .
È essenziale utilizzare sia metodi manuali, come l’inserimento diretto tramite moduli e sondaggi, sia metodi automatizzati, come l’uso di software e script per raccogliere dati automaticamente al fine di garantire una vasta gamma di dati, accurati e pertinenti.
Pulizia e preparazione dei dati
Una volta raccolti, i dati devono essere puliti e preparati per l’analisi.
Questa fase è cruciale per assicurare l’accuratezza e la qualità delle informazioni prese in analisi.
Come attività viene svolta la rimozione dei duplicati, l’imputazione o la rimozione dei valori mancanti e la correzione degli errori di inserimento.
Inoltre, viene verificata l’uniformità, ovvero che i dati siano in un formato coerente e standardizzato.
Analisi Esplorativa dei Dati (EDA)
Dopo la pulizia, i dati sono pronti per l’analisi esplorativa, conosciuta anche come EDA (Exploratory Data Analysis).
In questa fase, i dati vengono esaminati per scoprire pattern, anomalie e formulare ipotesi.
Utilizzando varie tecniche statistiche e visualizzazioni grafiche, come grafici e diagrammi, è possibile identificare relazioni significative e tendenze.
Modellazione dei dati
Successivamente, si passa alla modellazione dei dati.
Questa fase consiste nella creazione di modelli matematici e algoritmi per fare previsioni e identificare tendenze future.
La modellazione può avvenire tramite la costruzione di modelli statistici semplici o l’utilizzo di tecniche più avanzate di machine learning.
Visualizzazione e interpretazione dei risultati
La visualizzazione dei risultati è una fase fondamentale del processo di analisi dei dati.
Permette di comunicare le scoperte in modo chiaro e comprensibile.
Grazie a differenti tipi di grafici e diagrammi, come grafici a barre, linee e scatter plots, è possibile rappresentare visivamente i dati e le loro relazioni.
La creazione di dashboard interattive consente ai decisori di esplorare i dati e ottenere rapidamente le informazioni di cui hanno bisogno.
L’obiettivo è rendere i dati accessibili e facilmente interpretabili, in modo che possano essere utilizzati per prendere decisioni informate.
Implementazione dei modelli di Intelligenza Artificiale
L’ultima fase del processo di analisi dei dati è l’implementazione dei modelli di Intelligenza Artificiale basati sui dati analizzati.
In questa fase, si sviluppano modelli predittivi utilizzando algoritmi di apprendimento automatico.
Questi modelli vengono poi testati e validati per assicurarsi che siano accurati e affidabili.
Una volta verificati, vengono implementati in un ambiente di produzione, dove possono essere utilizzati per automatizzare decisioni e migliorare processi aziendali.
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In particolare, prendiamo grandi quantità di informazioni disorganizzate e le convertiamo in nuovi insights.
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