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Introduzione alla Data Science in Python
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Nell’era di oggi, una parte fondamentale per guidare un’organizzazione di successo consiste nel raccogliere dati da analizzare per ottenere maggiori insight sull’azienda e sui suoi clienti. Molte delle aziende più grandi del mondo, come Amazon, Google e Netflix, hanno storicamente sfruttato i dati per fini di business. Tuttavia, i progressi in aree come l’elaborazione dei dati e la visualizzazione dei dati hanno evidenziato l’importanza dei dati e reso i benefici del big data più accessibili a tutti.
“E se non avessimo abbastanza dati?” Li hai. La quantità totale di dati generati sta crescendo in modo esponenziale. Alcune stime suggeriscono che collettivamente creiamo circa 2,5 quintilioni di byte di dati al giorno. In altre parole, i dati sono estremamente disponibili per i leader aziendali disposti a estrarli. La questione più preoccupante è distinguere quali dati vale la pena estrarre e quali no, dato che se ne produce così tanto.
Ciononostante, i dati sono una risorsa preziosa per le aziende del XXI secolo. Nel 2006, Clive Humby – un matematico britannico – coniò l’espressione “i dati sono il nuovo petrolio” riferendosi alla disponibilità di entrambe le risorse: né il petrolio né i dati sono preziosi allo stato grezzo; il valore si genera quando vengono raccolti in modo rapido, completo, accurato e collegati ad altri dati pertinenti.
In questo articolo, tratteremo cinque aree generali che aumentano in modo significativo l’importanza dei dati. Queste cinque aree sono (in ordine non di importanza): 1) prendere decisioni, 2) risolvere problemi, 3) comprendere, 4) migliorare i processi e 5) capire i clienti.
#1 Per decisioni informate
Con intelligence in tempo reale a disposizione, i leader possono prendere decisioni informate sulla direzione da dare alla loro azienda. Questo perché i dati equivalgono a conoscenza. Possedere buoni dati costituisce dunque una prova o giustificazione inconfutabile per una decisione: permette ai leader di dire “abbiamo fatto x perché y”. In sostanza, buoni dati sono di per sé persuasivi.
Altre strade da seguire, come prove aneddotiche, supposizioni e osservazioni astratte, possono sembrare più semplici ma rischiano di portare a uno spreco di risorse. Sono finiti i tempi in cui supposizioni e istinto guidavano la rotta. Usare i dati consente ai leader di prendere decisioni meno rischiose basate sui fatti forniti dai dati.
#2 Per la risoluzione dei problemi
Quando le vendite calano o un prodotto fallisce, come scopri la causa del problema? I dati permettono alle organizzazioni di monitorare e rivedere lo stato di salute di vari processi aziendali e sistemi essenziali. L’aiuto che questo fornisce alle aziende è duplice: 1) retrospettiva e 2) previsione.
In retrospettiva, le aziende possono analizzare i dati per individuare le fasi in cui si verificano cali di performance. Con una migliore comprensione di dove i processi o i sistemi stanno fallendo, le organizzazioni possono implementare soluzioni per migliorare tali fasi. In previsione, poiché i dati consentono di monitorare la salute di vari sistemi e processi, le organizzazioni possono applicare un controllo qualità efficace, riuscendo a rispondere alle sfide prima che diventino un problema serio.
Puoi usare vari strumenti per risolvere problemi reali, e l’importanza dei dati si vede nella flessibilità degli approcci che puoi adottare.
#3 Per una comprensione più profonda
Per prendere decisioni strategiche in futuro, è fondamentale capire bene qual è la situazione di partenza. I leader devono comprendere come ciascun aspetto del business si sta comportando rispetto a obiettivi e target chiave. I dati sono importanti per ottenere una lettura accurata delle performance. Un settore che ne è un ottimo esempio è quello dello sport.
Il famoso film Moneyball mostra come gli Oakland Athletics, una squadra in difficoltà economica, riescano a sovvertire i pronostici quando l’allenatore, Billy Beane, decide di ingaggiare un analista per prendere decisioni informate sui giocatori da acquisire per migliorare le prestazioni della squadra.
L’uso dei dati portò la squadra a una striscia di 20 vittorie consecutive nel 2002. Oggi non esiste una squadra professionistica che non sfrutti i dati per supportare e migliorare le proprie prestazioni in campo.
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#4 Per migliorare i processi
I dati aiutano i leader a comprendere e migliorare i processi, riducendo lo spreco di risorse. Analizzando i dati e usando la business process analytics, i leader possono avere una visione dall’alto che evidenzia debolezze, ostacoli o criticità nei processi e, potenzialmente, li aiuta a snellire quelli ad alte prestazioni.
Questa conoscenza può aiutare le aziende a portare i prodotti nelle mani dei clienti più rapidamente e a costi inferiori.
#5 Per comprendere i comportamenti
Al centro di ogni azienda di successo c’è una profonda attenzione alla comprensione e alla soddisfazione dei bisogni del cliente. Se i clienti potenziali ed esistenti devono credere che un’azienda abbia a cuore i loro interessi, l’azienda deve conoscere, comprendere e soddisfare le loro esigenze. La customer analytics è un grande business, e le aziende investono molto tempo e denaro per comprendere il proprio pubblico.
Con accesso ai dati (per esempio demografici, geografici, comportamentali), le aziende possono costruire una migliore comprensione dei clienti che servono e identificare le necessità del loro pubblico specifico. Per esempio, un’azienda può analizzare vari trend nel comportamento dei clienti, come il churn, e migliorare determinati prodotti o decidere un cambio di rotta.
Conclusioni
Non c’è dubbio sull’importanza dei dati nell’era moderna del business: sono una risorsa vitale. Le organizzazioni devono assicurarsi di essere data literate per restare competitive e, potenzialmente, sviluppare un vantaggio rispetto alla concorrenza.
Per estrarre valore dai dati, leader e dipendenti dovrebbero avere competenze di base sui dati che consentano di raccoglierli rapidamente, in modo completo e accurato, garantendo al contempo il collegamento con altri dati pertinenti. Questa conoscenza può richiedere l’adozione di strumenti come Power BI.
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