Business Analitiche: strumenti, tecniche e competenze essenziali per un successo basato sui dati

Introduzione: a cosa serve la Business analitiche

Per molte organizzazioni, la business analitiche è lo strumento di riferimento per rispondere a domande come "Cosa sta succedendo?", "Perché sta succedendo?", "Cosa succederà probabilmente?" e "Cosa dovremmo fare al riguardo?" Le analitiche aziendali consistono nell'utilizzare dati, metodi statistici, analisi e tecnologia per ottenere informazioni dettagliate che supportano le decisioni e migliorano le prestazioni aziendali.

A differenza dei metodi tradizionali, la business analytics consente alle organizzazioni di risolvere problemi aziendali attraverso l'analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva. Le componenti principali di questo lavoro includono l'analisi dei dati, i metodi statistici, la visualizzazione dei dati e gli algoritmi di machine learning, che trasformano i dati grezzi in informazioni dettagliate immediatamente utilizzabili.

I business analyst in genere lavorano con:

• Sorgenti di dati: Dati di vendite, marketing, finanza, supply chain, attività operative e dati del cliente.
• Strumenti di analitiche: Piattaforme di Business Intelligence (BI), Excel, SQL, Tableau/Power BI, Python/R, sistemi CRM ed ERP che consentono alle organizzazioni di creare dashboard e ottenere informazioni dettagliate preziose dai Big Data.
• Tecniche: visualizzazione dei dati, statistica, modellazione e sperimentazione.

La moderna business analitiche implica la raccolta e l'analisi di dati storici per identificare le tendenze, prevedere i risultati futuri e prendere decisioni informate. Aiuta a identificare opportunità e rischi, aumenta l'efficienza e la redditività, allinea la strategia con i dati del mondo reale e migliora la qualità delle decisioni.

Le quattro tipologie principali di Business analitiche

Analitiche descrittive: comprensione delle prestazioni passate

L'analisi descrittiva trasforma i dati grezzi in insight aziendali comprensibili organizzando, aggregando, riepilogando e visualizzando le informazioni storiche. Serve a spiegare "Cosa è successo?" utilizzando l'aggregazione dei dati, le visualizzazioni, l'analisi statistica e il data mining per analizzare i pattern dei dati storici.

Strumenti come Microsoft Excel e Fogli Google consentono un'analisi descrittiva di base, mentre gli strumenti avanzati di analitiche aziendali e di visualizzazione dei dati come Tableau e Power BI offrono funzionalità di elaborazione dei dati più approfondite per aiutare i leader aziendali a interpretare i dati e a creare dashboard. Database, data warehouse e SQL vengono utilizzati per aggregare i dati storici e raggruppare, filtrare e riepilogare set di dati di grandi dimensioni. Gli strumenti di programmazione e di analisi dei dati come Python e R possono essere utilizzati per la reportistica descrittiva automatizzata e per una pulizia dei dati più complessa prima della visualizzazione.

Le analitiche descrittive sono comunemente usate per produrre report sulle vendite, analisi di siti web, dashboard e tempi di risposta medi. Crea una comprensione condivisa delle prestazioni e aiuta a individuare modelli e anomalie.

Analitiche diagnostiche: scoprire perché si sono verificati gli eventi

Le analitiche diagnostiche esplorano le cause, le relazioni e i Driver alla base dei risultati analizzando set di dati e data point per comprendere i risultati aziendali. Trasforma la reportistica in conoscenza e aiuta i team a risolvere i problemi e a replicare i successi.

L'analisi diagnostica utilizza metodi statistici e tecniche di data mining per aiutare gli analisti di dati a identificare le cause principali. Comprende analisi drill-down, confronti, correlazioni e segmentazione. Si colloca all'intersezione tra le buone pratiche di gestione dei dati e le competenze analitiche per interpretare i dati in modo efficace. Prima che la diagnosi sia possibile, le pratiche di gestione dei dati come l'integrazione, la pulizia, la standardizzazione e la governance garantiscono che i dati siano affidabili e utilizzabili.

Le analitiche in tempo reale consentono di ottenere approfondimenti diagnostici immediati per un processo decisionale più rapido. Le organizzazioni vogliono comunemente capire perché i processi aziendali hanno avuto un rendimento inferiore alle aspettative o hanno avuto successo, perché le vendite sono diminuite o il traffico del sito web è calato.

Analisi predittiva: prevedere le tendenze future

L'analisi predittiva utilizza il machine learning, la modellazione predittiva e l'analisi statistica per prevedere i risultati futuri sia dai dati non strutturati che dai big data. I data scientist e gli analisti impiegano varie tecniche, tra cui l'analisi di regressione, la modellazione predittiva e altri metodi statistici, per generare informazioni dettagliate a supporto di applicazioni aziendali critiche quali le previsioni di vendita, la pianificazione della domanda e aziendale e la gestione del rischio. Le soluzioni di analisi predittiva sfruttano i modelli di machine learning per fornire funzionalità di previsione accurate in questi casi d'uso.

Analitiche prescrittive: raccomandazione di azioni ottimali

L'analisi prescrittiva combina dati storici, tecniche statistiche, business analytics, IA e machine learning per prevedere cosa è probabile che accada in futuro e per raccomandare azioni specifiche per migliorare i risultati e le prestazioni aziendali.

L'analisi dei dati storici aiuta a identificare modelli e tendenze storiche, mentre la modellazione statistica e le funzionalità di machine learning potenziano le applicazioni di analisi prescrittiva avanzata per effettuare previsioni di probabilità.

L'analisi predittiva aiuta a migliorare i processi aziendali, quantificare rischi e opportunità, ottimizzare le attività operative della supply chain e a orientare decisioni aziendali proattive. Viene comunemente utilizzata per prevedere le vendite, prevedere il tasso di abbandono dei clienti (customer churn), stimare il traffico futuro del sito web, identificare lead e anticipare la domanda di magazzino.

Strumenti e tecnologie di Business analitiche

Dai fogli di calcolo alle piattaforme di analitiche avanzate

Le organizzazioni si sono evolute dalla modellazione manuale con fogli di calcolo Excel per l'analisi individuale a sofisticati strumenti di business analytics che consentono un processo decisionale automatizzato, scalabile e collaborativo. L'inserimento manuale dei dati in Excel presenta limiti in termini di volume di dati, controllo delle versioni, automazione e governance ed è difficile da scalare tra i team.

Con l'aumentare dei volumi di dati, per le organizzazioni Excel non è più sufficiente. I dati sono stati spostati in database relazionali e data warehouse per gestire set di dati più grandi e SQL è diventato il linguaggio per un'aggregazione e una segmentazione più rapide. I moderni strumenti per i dati supportano sia dati strutturati che non strutturati provenienti da più set di dati e i dati centralizzati sono più affidabili per l'analisi. Excel è diventato spesso un front-end per i dati di query.

Gli stack di analitiche odierni sono ecosistemi integrati, non singoli strumenti. Le piattaforme di Business Intelligence integrano funzionalità di data warehousing, gestione dei dati e visualizzazione dei dati, e le dashboard di BI basate sull'AI trasformano il modo in cui le organizzazioni visualizzano e analizzano i dati. Hanno sostituito i report mensili di Excel, la creazione manuale di grafici e le richieste una tantum degli analisti con dashboard automatizzate, drill-down e filtri, KPI standardizzati, accesso basato sui ruoli e reporting quasi in tempo reale.

Funzionalità di visualizzazione e reportistica

Gli strumenti di visualizzazione dei dati trasformano analisi complesse di dati in informazioni dettagliate chiare, interattive e attuabili. Consentono agli utenti di presentare set di dati complessi tramite diagrammi, grafici, dashboard e report, rendendo modelli, tendenze e anomalie più facili da capire e comunicare, in modo che i leader aziendali possano identificare le tendenze e prendere decisioni informate.

Gli strumenti di visualizzazione si collegano direttamente a database, data warehouse, lakehouse, fonti di dati in streaming, API e piattaforme cloud per supportare l'analisi dei dati in tempo reale e ottenere una Business Intelligence immediata. Un'architettura data lakehouse fornisce una base unificata per le analitiche e l'IA. Un lakehouse archivia dati grezzi, semi-strutturati e strutturati in un'unica piattaforma centralizzata, applicando al contempo l'applicazione di uno schema, le transazioni ACID, la data governance, la sicurezza e l'esecuzione di query ad alte prestazioni per consentire a più carichi di lavoro di analisi di operare sugli stessi dati attendibili.

Gli strumenti di web analitiche e data mining estendono e migliorano i tradizionali strumenti di business analitiche aggiungendo dettagli comportamentali, Scale, segnali in tempo reale e una scoperta più approfondita dei pattern. I dettagli comportamentali aggiungono contesto alle metriche aziendali e il data mining rivela modelli nascosti. Insieme, questi strumenti supportano l'intero spettro di analitiche descrittive, diagnostiche, predittive e prescrittive.

Fondamenti di raccolta e gestione dei dati

Approcci strategici alla raccolta dei dati

La raccolta strategica dei dati garantisce che le organizzazioni raccolgano dati con uno scopo preciso, consentendo analitiche migliori, insight più solidi e decisioni più intelligenti, ed evitando al contempo complessità e rischi inutili. La raccolta dei dati richiede una pianificazione e un'esecuzione deliberate per garantire che sia pertinente, di alta qualità, etica e in linea con gli obiettivi aziendali. Può comportare la raccolta di dati da varie fonti, come dati di vendita, comportamento dei clienti, dati finanziari e fonti della supply chain.

Le organizzazioni di successo raccolgono dati in modo sistematico per migliorare i processi aziendali. Si parte dagli obiettivi aziendali e si definiscono le decisioni che i dati supporteranno. Integra dati da più fonti, come rendiconti finanziari, dati storici e fonti di dati interne ed esterne in tempo reale.

Le strategie di data ingestion strategiche consentono una raccolta dei dati efficiente e automatizzata su larga scala. Danno priorità a precisione, coerenza, privacy, etica e conformità. Ciò comporta una valutazione e un'ottimizzazione continue, con audit e adeguamenti regolari al variare degli obiettivi.

Best practice per la gestione dei dati

Una buona gestione dei dati garantisce la qualità, la sicurezza e l'accessibilità dei dati per le attività di analisi dei dati. Le pratiche di gestione dei dati dovrebbero convalidare i dati al momento dell'ingestion, eseguire la pulizia e la normalizzazione dei dati regolarmente e monitorare la qualità dei dati con controlli automatizzati. Utilizzare convenzioni di denominazione coerenti e definire chiaramente KPI e metriche, in modo che tutti interpretino i dati allo stesso modo.

I Big Data creano potenti opportunità per le analitiche, ma introducono anche sfide significative che influiscono sul modo in cui i dati vengono raccolti, gestiti, analizzati e interpretati. I big data includono enormi set di dati strutturati e non strutturati, aggiornati ad alta velocità da più sorgenti di dati, rendendo più complesse l'archiviazione, l'elaborazione e l'esecuzione di query.

I fondamenti dell'architettura dei dati forniscono la struttura per una gestione efficace dei dati nell'era dei Big Data. Per supportare volumi crescenti di dati non strutturati e l'analisi dei Big Data, la tua architettura dei dati dovrebbe centralizzare i dati in un data warehouse, data lake o lakehouse che utilizzi piattaforme di archiviazione ed elaborazione scalabili e abilitare pipeline di dati automatizzate che eseguono il refresh per ridurre la gestione manuale dei dati. Un sistema di dati unificato può organizzare e archiviare dati da più sorgenti per un'efficiente automazione dei processi e analisi dei dati in tutta l'organizzazione.

Competenze essenziali richieste per l'Analisi analitiche

Competenze tecniche e analitiche

La business analytics richiede un equilibrio tra competenze tecniche (gestione dei dati, strumenti e sistemi) e capacità analitiche (pensiero, interpretazione e comunicazione) per trasformare i dati in valore aziendale attuabile.

Le competenze tecniche includono la gestione e la preparazione dei dati, competenze di SQL/Python e database, la padronanza degli strumenti di visualizzazione dei dati e di BI, e le formule di Excel e Power Query per l'analisi ad hoc. La conoscenza dell'informatica permette di lavorare con l'elaborazione dei dati e gli algoritmi di machine learning.

Le competenze analitiche principali includono analisi statistica, data mining, interpretazione dei dati, problem solving e pensiero critico, conoscenza del business e del settore di riferimento, e capacità di comunicazione e storytelling. Le nozioni fondamentali di business, unite a competenze di Data Science, creano analista di dati a tutto tondo.

L'addestramento per analista di dati sviluppa competenze analitiche e tecniche essenziali.

Competenze comunicative e strategiche

I business analyst devono fare da ponte tra l'analisi tecnica e la strategia aziendale. Le capacità di comunicazione sono essenziali per tradurre analisi complesse di dati in approfondimenti attuabili. Tradurre analisi complesse di dati in azioni richiede uno storytelling chiaro, messaggi consapevoli del pubblico, elementi visivi efficaci e raccomandazioni attuabili. Richiede la comprensione del contesto aziendale e l'inquadramento dell'analisi attorno agli obiettivi aziendali. Lo storytelling incentrato sul business collega i risultati dei dati a risultati, rischi e opportunità.

La comunicazione strategica dei dati è consapevole del pubblico, sottolinea la chiarezza e la semplicità e l'uso delle giuste visualizzazioni per fornire informazioni dettagliate e prossimi passi ai leader aziendali e supportare le decisioni di business. Le capacità decisionali strategiche includono acume per gli affari, inquadramento del problema e formulazione delle domande, nonché gestione degli stakeholder e fiducia per aiutare a risolvere efficacemente i problemi aziendali.

Sviluppare competenze in Business analitiche

Per sviluppare competenze di business analytics, è necessario concentrarsi prima sui componenti fondamentali delle analitiche per comprendere le analitiche descrittive, diagnostiche, predittive e prescrittive. Gli elementi del programma dovrebbero includere l'analisi dei dati, i metodi statistici e di interpretazione, la visualizzazione dei dati e il machine learning.

Sviluppare competenze pratiche con gli strumenti per i dati (SQL, Excel, strumenti di BI, Python o R). Lavorare su problemi aziendali reali e rafforzare la propria conoscenza del business e del settore di riferimento. Niente è meglio dell'esperienza pratica con set di dati e problemi aziendali per sviluppare competenze analitiche e imparare dal feedback e dall'iterazione.

Partecipare a programmi di formazione continua tramite i programmi della Harvard Business School, corsi universitari, corsi online e certificazioni professionali. I programmi di certificazione Databricks convalidano le competenze in business analitiche e data science.

Applicazioni nel mondo reale e valore professionale

Applicazioni in vari settori industriali

In tutti i settori, le analitiche dei dati consentono alle organizzazioni di passare da decisioni basate sull'intuizione a strategie basate sull'evidenza, migliorando le prestazioni, l'efficienza e i risultati. Ogni settore utilizza analitiche personalizzate in base ai propri obiettivi e dati. Ad esempio:

• Le analitiche della gestione della supply chain nelle aziende manifatturiere utilizza l'analisi predittiva e l'analisi dei dati per ridurre i tempi di inattività, migliorare l'efficienza e abbassare i costi.
• I servizi finanziari sfruttano le analitiche di business per la gestione del rischio, il rilevamento delle frodi, il trading algoritmico e l'analisi della redditività dei clienti al fine di migliorare la conformità e offrire servizi finanziari personalizzati.
• Le organizzazioni del settore retail utilizzano soluzioni di retail analytics che integrano dati di vendita, analisi del comportamento dei clienti, segmentazione e personalizzazione della clientela, previsione della domanda, analisi dei prezzi e sistemi di raccomandazione per migliorare i risultati aziendali.
• Le strutture sanitarie utilizzano le analitiche per prevedere malattie e rischi, ottimizzare le risorse e analizzare i risultati dei pazienti e le richieste di frode per migliorare l'assistenza e ridurre i costi.

Conclusione

La business analitiche è molto richiesta per trasformare il modo in cui le organizzazioni prendono decisioni aziendali attraverso informazioni dettagliate basate sui dati. Le organizzazioni che implementano con successo la business analytics ottengono informazioni dettagliate preziose per migliorare i risultati di business.

I professionisti del settore dovrebbero comprendere le quattro tipologie di analisi (descrittiva, diagnostica, predittiva, prescrittiva) che costituiscono un framework analitico completo. Le competenze essenziali per la business analytics includono competenze tecniche, capacità analitiche, capacità di comunicazione e nozioni fondamentali di business. Il successo richiede di combinare capacità tecniche di analisi dei dati con una comprensione strategica del business. Il confronto tra Business Intelligence e analitiche chiarisce come queste due discipline si completino a vicenda.

Gli strumenti del mestiere vanno da Microsoft Excel a piattaforme avanzate di business intelligence che consentono l'analisi dei dati su qualsiasi scala. E il settore continua a evolversi con il machine learning, l'intelligenza artificiale e l'analisi dei big data che ne espandono le possibilità.

Domande frequenti

• Cosa fanno le business analitiche? Le business analitiche analizzano i dati per fornire informazioni dettagliate che informano le decisioni aziendali, migliorano le prestazioni di business e risolvono i problemi aziendali attraverso metodi descrittivi, diagnostici, predittivi e prescrittivi.
• Quali sono le 4 tipi di analitiche aziendali? I quattro tipi sono l'analisi descrittiva (comprendere le performance passate), l'analisi diagnostica (scoprire perché si sono verificati gli eventi), l'analisi predittiva (prevedere le tendenze) e l'analisi prescrittiva (consigliare le azioni da intraprendere).
• Quali competenze sono richieste per le business analitiche? Le competenze analitiche essenziali includono analisi statistica, data mining, visualizzazione dei dati, capacità di comunicazione, fondamenti di business e la competenza con strumenti di business analytics come Microsoft Excel e piattaforme avanzate.

Vale la pena intraprendere una carriera nella business analitiche? Sì, le carriere nelle analitiche di business offrono forti opportunità di crescita, una retribuzione competitiva e un'elevata richiesta, poiché le organizzazioni si affidano sempre più a decisioni basate sui dati per migliorare i risultati di business.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale