8 tipi di data analytics per migliorare il decision-making

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Le organizzazioni moderne sono costantemente alla ricerca di modi per migliorare la pianificazione strategica e i processi decisionali. Data engineer e analisti sono diventati risorse fondamentali in questo senso, traducendo dati grezzi in insight di valore e fornendo intelligence a supporto di decisioni informate a livello di leadership.

Il campo della data analytics è ampio e comprende una vasta gamma di applicazioni adatte a settori o casi d’uso specifici. Ognuno di noi produce enormi quantità di dati ogni anno, spesso senza nemmeno rendersene conto — dai nostri dati sanitari all’attività sui social, dalle abitudini di acquisto fino alle preferenze su Netflix. Analizzare questi dati può offrire alle aziende una prospettiva storica, svelare il "perché" dietro le tendenze dei consumatori, dare uno sguardo al futuro e persino fornire suggerimenti sul miglior percorso da intraprendere.

Serve anche un certo fiuto per il business per capire quali metriche rivelano le informazioni più utili. Qui esploriamo otto tipi di data analytics e come i data engineer possono sfruttarli per informare il decision-making a livello esecutivo.

Per iniziare il tuo percorso nella data analytics, dai un’occhiata alla guida di DataCamp su come diventare data analyst e comincia con il nostro percorso di competenze Data Analyst with Python.

I quattro principali tipi di data analytics per il decision-making

Trovi una spiegazione più dettagliata dei quattro tipi di data analytics in un articolo separato. Qui ne abbiamo riassunto gli utilizzi.

1. Descriptive Analytics

Immagine creata con DALL-E 3

La descriptive analytics è lo strato fondativo dell’analisi dei dati. Questo tipo di analisi consiste nell’esaminare i dati storici per comprendere eventi passati. Risponde alla domanda "Che cosa è successo?" per poter pianificare il futuro. La descriptive analytics aiuta a riassumere e visualizzare le tendenze, fornendo il contesto necessario per valutare la situazione attuale e individuare potenziali aree di attenzione o opportunità.

Le organizzazioni usano la descriptive analytics per creare dashboard, report e visualizzazioni che offrano una panoramica chiara delle performance passate. Analizzando i dati storici, chi decide può individuare pattern, valori anomali e trend ricorrenti, che diventano input preziosi per la pianificazione strategica e le azioni future.

2. Diagnostic Analytics

Mentre la descriptive analytics guarda al passato, la diagnostic analytics scava più a fondo per capire perché si sono verificati specifici eventi o trend, cercando di scoprire le cause alla radice di determinati risultati o problemi. Identificando i fattori che hanno portato a un certo esito, le organizzazioni possono adottare azioni correttive e prendere decisioni più informate in futuro.

La diagnostic analytics spesso impiega tecniche statistiche avanzate, test d’ipotesi e data mining per determinare le relazioni tra variabili. Per esempio, può aiutare a capire perché le vendite sono calate in una particolare area, permettendo all’azienda di adeguare di conseguenza le strategie di marketing. Strumenti di data visualization come Tableau e Power BI sono comunemente usati nella diagnostic analytics per creare dashboard interattive e rappresentazioni visive dei dati.

La diagnostic analytics è particolarmente rilevante in ambiti come il marketing, dove comprendere il comportamento dei clienti è cruciale.

3. Predictive Analytics

La predictive analytics fa un passo oltre, prevedendo eventi o trend futuri e sfruttando i dati storici per costruire modelli in grado di fare previsioni su ciò che è probabile che accada. Questo tipo di analisi è uno strumento essenziale per decisioni proattive — nessuno può vedere il futuro, ma la predictive analytics ci va vicino.

Algoritmi di machine learning e modelli statistici sono comunemente usati nella predictive analytics per effettuare previsioni con un grado relativo di confidenza. Le aziende possono sfruttarla per anticipare la domanda, prevedere il churn e persino rilevare frodi. Questo consente di pianificare e allocare le risorse in modo più efficace.

Scopri di più sulla predictive analytics nel corso di DataCamp, Introduction to Predictive Analytics in Python.

4. Prescriptive Analytics

La prescriptive analytics va oltre la previsione di eventi futuri e offre raccomandazioni sulle azioni da intraprendere per raggiungere risultati specifici. Questo tipo di analisi è estremamente prezioso per migliorare l’efficienza operativa.

La prescriptive analytics si basa su algoritmi di ottimizzazione e modelli di simulazione per valutare vari scenari e raccomandare la linea d’azione migliore. Per esempio, può suggerire strategie di pricing ottimali per un prodotto o raccomandare i percorsi più efficienti nella supply chain. Automatizzando in parte il processo decisionale, consente alle organizzazioni di scegliere in modo più rapido e informato.

Tipi specifici di data analytics per il decision-making

All’interno dei tipi di analytics, esistono molti modi per prendere decisioni guidate dai dati. Ecco alcuni dei metodi più comuni:

5. Text Analytics

La text analytics, nota anche come text mining o natural language processing (NLP), è un tipo di analisi specializzato che si concentra sui dati testuali non strutturati. In un mondo in cui enormi quantità di informazioni sono contenute in documenti di testo, post sui social, email e recensioni dei clienti, la text analytics può estrarre insight di valore da queste fonti.

Le tecniche di text analytics includono sentiment analysis, topic modeling e named entity recognition, tra le altre. Le aziende possono usarla per ottenere insight sui feedback dei clienti, sul sentiment sui social media o sui trend nei report di ricerche di mercato. Questo tipo di analisi può offrire una comprensione più profonda delle preferenze dei clienti, individuare problemi emergenti e guidare le strategie di creazione dei contenuti.

6. Spatial Analytics

La spatial analytics, nota anche come geospatial analytics, si occupa di dati basati sulla posizione. È particolarmente importante per aziende e organizzazioni che fanno affidamento su informazioni geografiche, come retail, logistica e pianificazione urbana.

I Sistemi Informativi Geografici (GIS) sono strumenti comunemente usati nella spatial analytics e consentono alle organizzazioni di capire come la posizione influisca sulle operazioni, sulla distribuzione dei clienti e altro ancora. Questo tipo di analisi può supportare decisioni relative alla scelta dei siti, all’ottimizzazione dei percorsi e alla gestione delle emergenze, tra le altre applicazioni.

7. Cluster Analysis

Nota anche come clustering o analisi di segmentazione, la cluster analysis raggruppa tra loro punti dati simili in base a determinate caratteristiche o feature. Questa tecnica si usa per scoprire pattern o relazioni nascoste all’interno di un dataset. Pensa alla cluster analysis come a un modo per rivelare i raggruppamenti naturali presenti nei dati grezzi senza categorie predefinite. Scopri di più nel corso di DataCamp su Cluster Analysis in R.

8. Social Network Analysis

La social network analysis si concentra sulla comprensione delle relazioni, delle connessioni e dell’influenza all’interno di ecosistemi digitali interconnessi come i social network. Questo tipo di analisi è inestimabile per le aziende che vogliono sfruttare la forza dei social media per marketing, engagement dei clienti e gestione del brand.

La social network analysis utilizza la teoria dei grafi e metriche di rete per visualizzare e analizzare le relazioni tra individui, organizzazioni o entità all’interno di una rete. Identificando i key influencer, rilevando i trend di sentiment e monitorando i contenuti virali, chi decide può adattare le strategie per coinvolgere al meglio il pubblico di riferimento.

Considerazioni finali

Con così tanti modi per raccogliere, classificare e interpretare i dati grezzi, le organizzazioni si affidano sempre più a data engineer e analisti qualificati per aumentare l’efficienza, ottenere un vantaggio competitivo, ridurre i rischi e cogliere le opportunità future.

Capendo e identificando il modo migliore per sfruttare e analizzare i dati del settore, le organizzazioni possono migliorare i processi decisionali e compiere scelte più informate in un futuro sempre più complesso e ricco di dati.

Se non vedi l’ora di iniziare una carriera nella data analytics, DataCamp offre una gamma di corsi e percorsi professionali per aiutarti a partire, incluso il percorso di carriera Data Analyst in SQL.