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“È un errore enorme teorizzare a vuoto. Senza accorgersene, si comincia a deformare i fatti per adattarli alle teorie, anziché il viceversa.”
Sir Arthur Conan Doyle - Uno scandalo in Boemia
Questa famosa frase pronunciata da Sherlock Holmes nel libro scritto da Sir Arthur Conan Doyle rappresenta perfettamente l’idea che si trova alla base della data analysis. Quando si è in grado di trovare significati all’interno dei dati, infatti, è possibile prendere decisioni migliori. E, ad oggi, i dati che ci circondano sono sempre di più!
Questo non è vero solo per gli individui ma è sempre più importante anche per le aziende che hanno sempre più bisogno di ogni vantaggio che possono ottenere per superare i numerosi ostacoli che incontrano. Per rimanere in attività e prosperare, quindi, devono aumentare le probabilità di successo facendo scelte intelligenti e ponderate. Ed è proprio qui che entra in gioco la data analysis: nessuna azienda vuole prendere decisioni basate su pochi dati errati!
Ora, prima di entrare nel dettaglio del mondo della data analysis, cerchiamo innanzitutto di capire di cosa si tratta.
Cos’è la data analysis
Nonostante aziende e esperti si approccino alla data analysis in modi molto diversi, l’essenza di questa disciplina può essere espressa da una definizione semplice e chiara:
La data analysis è il processo di pulizia, trasformazione e modellazione dei dati che permette di scoprire informazioni utili al fine di aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori.
Questa attività permette alle aziende di analizzare tutti i propri dati per creare grafici, immagini e tabelle che aiutano i decision maker a prendere decisioni in sicurezza. Inoltre, andando oltre al monitoraggio dei dati tradizionale e ai KPI, le aziende possono diventare più innovative e trasformarsi in organizzazioni innovatrici e leader di mercato.
La data analysis, quindi, consente alle aziende di crescere utilizzando algoritmi per ottimizzare i momenti di maggiore criticità e che potrebbero fare la differenza tra il successo e il fallimento del business come, ad esempio, l’acquisizione di un nuovo cliente o il guasto di un attrezzo fondamentale. Questo è il motivo principale per cui la data analysis è diventata fondamentale per le aziende: prendere decisioni sulla base dei dati è, infatti, l’unico modo per essere completamente sicuri delle scelte aziendali.
Perché la data analysis è importante
La data analysis è diventata una parte cruciale nella vita aziendale perché permette di prendere decisioni informate e ridurre al minimo gli errori. Esistono però moltissimi motivi per cui questa attività è diventata così importante come, ad esempio, i seguenti:
- Migliore targetizzazione dei clienti
- Ottenimento di dati più accurati
- Azioni immediate in seguito ad anomalie
- Risposte rapide e corrette
1. Migliore targetizzazione dei clienti
Grazie alla data analysis è possibile individuare in modo più chiaro il proprio target e scoprirne abitudini di spesa, reddito disponibile e aree di interesse. In questo modo si possono stabilire i prezzi e proiettare la quantità di beni necessari in modo migliore. Inoltre, le aziende possono risparmiare tempo, risorse e denaro creando campagne pubblicitarie mirate ed evitando il pubblico di persone non interessate ai propri prodotti.
2. Ottenimento di dati più accurati
Per prendere decisioni informate c’è bisogno di avere dati accurati e affidabili. Questo è uno dei motivi principali per cui la data analysis è diventata così importante per le aziende. Questa attività permette, infatti, di acquisire informazioni pertinenti e adatte allo sviluppo di strategie e piani aziendali futuri.
3. Azioni immediate in seguito ad anomalie
L’analisi di grandi quantità di dati aziendali, sia all’interno dei sistemi di core business che nei dipartimenti più “periferici”, è sempre più importante perché consente di filtrare, riassumere e ottenere informazioni in tempo reale. In questo modo è, quindi, possibile identificare rapidamente eventuali anomalie e prendere decisioni immediate prima che si verifichino problemi più grandi.
4. Risposte rapide e corrette
La completa visibilità di tutti i dati aziendali permette alle organizzazioni di rispondere agli eventi in una frazione di secondo e di prendere le decisioni migliori sulla base di informazioni rilevanti e in tempo reale. Di conseguenza, è possibile assicurarsi che tutti agiscano nel modo migliore per correggere i problemi.
Il processo di data analysis
Dal momento che i dati in possesso delle aziende continuano ad aumentare, è diventato fondamentale definire un processo efficace ed efficiente per valutarli con sicurezza.
Questo processo consiste semplicemente nell’utilizzare gli strumenti corretti per raccogliere i dati necessari, processarle e utilizzarle per individuare schemi e informazioni fondamentali per prendere decisioni e consiste in sei fasi:
- Identificazione dell’obiettivo. In questa prima fase è necessario decidere cosa si vuole analizzare e come misurarlo. Si deve, quindi, capire perché si sta indagando e quali sono le misure da utilizzare durante l’analisi;
- Raccolta dei dati. Dopo aver definito il tipo di analisi da svolgere e le informazioni da raccogliere, è il momento di passare alla raccolta vera e propria dei dati. In questo secondo step è importante ricordare che bisogna mantenere un registro con la data e l’origine dei dati;
- Pulizia dei dati. Dal momento che non tutti i dati raccolti sono rilevanti, è necessario pulire i dati per eliminare spazi bianchi, dati duplicati ed errori. Questa fase deve essere eseguita prima dell’analisi dati perché permette di ottenere un output più preciso;
- Analisi dei dati. Dopo aver raccolto e pulito i dati, questi sono pronti per l’analisi. Durante questa fase si possono usare strumenti e software di data analysis che permetteranno di comprendere, interpretare e trarre conclusioni;
- Interpretazione dei dati. Dopo aver analizzato i dati, è necessario interpretarli. Questi possono essere espressi e comunicati in modi diversi, per cui è importante partire dai risultati in modo da decidere la migliore linea di azione;
- Visualizzazione dei dati. Per semplificare la comprensione dei dati è importante trasformarli in grafici e tabelle. Oltre a semplificare la comprensione di dati e informazioni, grafici e tabelle possono essere utili per individuare tendenze ed eseguire comparazioni.
Tipi di data analysis
I dati possono essere analizzati in modi diversi in modo da rispondere a domande diverse e supportare le decisioni aziendali. Di seguito analizzeremo cinque tipi di analisi utilizzate di comune:
- Analisi diagnostica
- Analisi predittiva
- Analisi prescrittiva
- Analisi statistica
- Analisi del testo
1. Analisi diagnostica
L’analisi diagnostica permette di capire il motivo per cui qualcosa è successo. Si tratta di un tipo di analisi utile per identificare i modelli nei dati e prendere decisioni. Idealmente, nel caso in cui i modelli siano simili a quelli passati, si possono usare soluzioni simili a quelle già attuate precedentemente.
2. Analisi predittiva
Grazie all’analisi predittiva è possibile capire cosa è probabile che accada in futuro. Utilizzando i modelli identificati nei dati passati e attuali, infatti, gli analisti possono prevedere eventi futuri. Nonostante le previsioni non possano essere completamente accurate, questa possibilità migliora se sono disponibili informazioni dettagliate.
3. Analisi prescrittiva
L’analisi prescrittiva è un tipo di analisi che combina le informazioni ottenute da tutte le analisi precedenti in modo da determinare quale azione intraprendere. È, generalmente, il tipo di analisi preferita perché consente di prendere una decisione basandosi su una maggiore quantità di informazioni.
4. Analisi statistica
Grazie all’analisi statistica è possibile capire perché qualcosa è successo e può essere divisa in due sottocategorie:
- Descrittiva: l’analisi descrittiva permette di analizzare dati completi o un campione di dati numerici riepilogati. Mostra le medie e le deviazioni nei dati continui mentre illustra percentuali e frequenze per i dati categoriali.
- Inferenziale: l’analisi inferenziale può essere eseguita su campioni derivati da dati completi. In questo tipo di analisi, l’analista può raggiungere conclusioni diverse in base al set di dati selezionato.
5. Analisi del testo
Anche chiamata “data mining”, l’analisi del testo permette di scoprire modelli su grandi set di dati grazie all’utilizzo di database e strumenti di data mining. In questo modo è possibile trasformare dati grezzi in informazioni utili alla presa di decisioni.
Metodi di data analysis
Nonostante esistano molti metodi di data analysis, è possibile farli rientrare tutti in due categorie principali: l’analisi qualitativa e l’analisi quantitativa.
Analisi qualitativa
L’analisi quantitativa non fa uso di statistiche. La sua esecuzione permette infatti di ricavare dati tramite parole, simboli, immagini e osservazioni. I metodi di analisi qualitativa più comuni sono i seguenti:
- Content analysis, per analizzare dati comportamentali e verbali
- Analisi narrativa, per lavorare su dati estratti da interviste, diari e sondaggi
- Grounded theory, per sviluppare spiegazioni causali di un evento sulla base dei dati estrapolati da uno o più casi passati
Analisi quantitativa
L’esecuzione di analisi quantitative prevede la raccolta di dati grezzi e la loro successiva elaborazione in dati numerici. Tra i metodi di analisi quantitativa possiamo trovare i seguenti:
- Hypothesis testing, per valutare la veridicità di un’ipotesi o una teoria per un set di dati predeterminato
- Media, per determinare la tendenza generale di un set di dati dividendo la somma di un elenco di numeri per il numero di elementi nell'elenco
- Sample size determination, per analizzare un campione appartenente a un gruppo più ampio e ottenere risultati rappresentativi dell’intero set di dati
Quali sono i migliori strumenti No Code per la data analysis?
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