Che cos’è l’analisi dei dati? La guida completa

Avere una strategia robusta di analisi dei dati può avere effetti trasformativi sulla tua azienda, offrendo una visione più chiara di ciò che funziona e di ciò che richiede miglioramento. Colma il divario tra conoscenza e azione, consentendo ai team di ottimizzare efficienza e soddisfazione dei clienti. 
 

1. Decisioni più informate

Nessuna supposizione, nessun azzardo. Prendi decisioni basate sui dati, supportate da evidenze e schemi rilevati nei data set storici, per ottenere risultati più accurati e affidabili.
 

2. Maggiore efficienza operativa

Sapere è già metà del lavoro, come si suol dire: l’analisi dei dati fornisce insight fruibili che mettono in evidenza inefficienze operative, colli di bottiglia e opportunità di miglioramento in tutta l’organizzazione. Ciò offre alle aziende le informazioni necessarie per snellire i processi, ridurre i costi, aumentare la produttività ed eliminare o perfezionare le strategie inefficaci.
 

3. Limitazione del rischio

Con l’evoluzione e l’aumento della frequenza delle frodi, le organizzazioni devono mantenere un atteggiamento vigile nei confronti di attività malevole. L’analisi dei dati consente un’identificazione proattiva di minacce e anomalie, facilitando la definizione di strategie mirate di mitigazione del rischio grazie all’uso di AI e machine learning.
 

4. Maggiore comprensione dei clienti

L’analisi dei dati offre alle aziende le informazioni critiche necessarie per personalizzare l’esperienza cliente, migliorare prodotti e servizi e aumentare soddisfazione e fidelizzazione. Questo costituisce un forte vantaggio competitivo, migliorando non solo la retention, ma anche l’acquisizione di nuovi clienti e la crescita complessiva dell’azienda.

Benché disporre di una grande quantità di dati sia un vantaggio, è necessario seguire alcuni passaggi per trasformarli da materia prima in insight significativi e attuabili. Un tipico progetto di analisi dei dati segue un ciclo composto da: definizione dell’obiettivo, raccolta dei dati, pulizia e preparazione, analisi. 
 

1. Definisci l’obiettivo

Cosa spera di ottenere esattamente il tuo team dai dati raccolti? Quale processo o operazione intendete ottimizzare? Quale campagna intendete supportare? Dedicare tempo e risorse alla raccolta di grandi volumi di dati è inutile senza obiettivi chiari e definiti. Descrivi ciò che desideri conseguire, così da identificare i requisiti dei dati e come aggregarli o segmentarli.
 

2. Raccogli i dati

Ora che sai con precisione cosa cercare, i tuoi data analyst possono raccogliere i dati pertinenti per supportare gli obiettivi definiti. Può trattarsi del traffico sul sito in un determinato periodo, di sondaggi con i clienti, statistiche di engagement sui social, dati transazionali, analisi del rischio e molto altro.
 

3. Pulisci e prepara i dati

Esamina i dati per individuare errori, incoerenze e valori anomali che potrebbero compromettere l’affidabilità e l’utilità del data set. Organizzali poi in modo da facilitarne l’analisi. I fogli di calcolo sono adatti a data set di piccole dimensioni, ma diventano lenti e poco gestibili con volumi maggiori. Gli strumenti di business intelligence sono ideali per la visualizzazione e le dashboard, mentre database e data warehouse sono necessari per data set estesi.
 

4. Analizza i dati

Ora disponi di un data set pulito e pronto. È il momento di analizzarlo per individuare schemi, relazioni e tendenze tramite logiche e tecniche statistiche. Ricordi le tipologie di analisi dei dati trattate in precedenza? È qui che i data analyst le applicano per comprendere il “cosa” e il “perché” dei dati e definire i passi successivi. 

Fogli di calcolo e versioni gratuite degli strumenti di BI sono risorse comuni per data set ridotti, spesso utilizzate da team più piccoli senza data analyst dedicati. A livello enterprise, servizi cloud e framework per l’elaborazione dei big data gestiscono data set da intermedi a molto grandi, spesso integrati con piattaforme BI complete per produrre reportistica e visualizzazioni avanzate.

In generale, le tecniche di analisi dei dati si suddividono in apprendimento supervisionato e non supervisionato. Le tecniche supervisionate apprendono da dati etichettati per effettuare previsioni, mentre quelle non supervisionate individuano schemi all’interno di dati privi di etichette.
 

Analisi della regressione

Si tratta di una tecnica di apprendimento supervisionato utilizzata per prevedere un valore numerico continuo sulla base di una o più variabili indipendenti. In altre parole, è un metodo statistico che permette di comprendere la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti, adattando una linea o una curva ai dati. Aiuta a determinare quali variabili esercitano un impatto.

Una domanda chiave a cui l’analisi della regressione risponde è “quanto?” e aiuta le aziende a capire quali fattori incidono maggiormente e quali meno.
 

Analisi della classificazione

L’analisi della classificazione risponde alla domanda: “A quale classe o categoria appartiene questo elemento?” ed è uno strumento potente per interpretare le informazioni e prendere decisioni consapevoli.

Questa tecnica supervisionata consente di ordinare e classificare i dati in gruppi, addestrando un modello e fornendogli poi nuovi dati per prevedere la categoria di appartenenza. Essenzialmente, l’analisi della classificazione utilizza dati etichettati del passato per insegnare a un modello come classificare correttamente nuovi dati non etichettati.
 

Analisi dei cluster

Diversamente dalle tecniche precedenti, l’analisi dei cluster è una tecnica di apprendimento non supervisionata che raggruppa punti dati simili in cluster. Non esistono etichette o categorie predefinite: è l’algoritmo a individuare i raggruppamenti nei dati. La clustering analysis risponde alla domanda: “Come possiamo raggruppare questi dati?”

Come indicato all’inizio di questa guida, qualsiasi settore può beneficiare dell’analisi dei dati e aziende di ogni dimensione si stanno avvantaggiando della capacità di utilizzare i propri dati per ottimizzare, evolvere e crescere. Diamo uno sguardo a tre settori — retail, healthcare e finance — per capire come integrano comunemente l’analisi dei dati nei propri processi e flussi di lavoro.
 

Retail
 

• Personalizzazione delle campagne pubblicitarie. I retailer possono utilizzare i dati raccolti su ciascun cliente — come cronologia degli acquisti, dati demografici e comportamentali — per personalizzare email e promozioni sui social media. Creare un’esperienza d’acquisto su misura contribuisce a rafforzare la fidelizzazione e ad aumentare la quota di spesa del cliente.

• Gestione dell’inventario retail online. Per garantire che i livelli di stock soddisfino la domanda, i retailer online analizzano i comportamenti d’acquisto passati, le giacenze e dati pubblici o di terze parti. Mantenere gli scaffali digitali sempre riforniti aumenta la fidelizzazione ed evita che i clienti si rivolgano altrove per trovare ciò che desiderano.

• Sicurezza nei punti vendita fisici. È essenziale che i negozi fisici eliminino potenziali rischi che potrebbero causare infortuni a clienti o dipendenti. L’analisi di diversi punti dati, come report sugli incidenti e registri della formazione sulla sicurezza, insieme alle quattro tipologie di analisi dei dati può aiutare il management a sviluppare programmi formativi più efficaci per ridurre il numero di incidenti.
   

Healthcare
 

• Previsione delle malattie. L’analisi predittiva utilizza dati relativi ai pazienti, tra cui stile di vita, genetica e anamnesi, per identificare coloro che presentano un rischio elevato di sviluppare determinate patologie. Ciò consente ai medici di definire piani di trattamento personalizzati e avviare misure preventive precoci.

• Allocazione delle risorse. Gli ospedali possono utilizzare informazioni come i dati degli ingressi in pronto soccorso per periodi dell’anno per prevedere i livelli di affluenza, ottimizzare personale e forniture, ridurre i tempi di attesa e migliorare la soddisfazione dei pazienti.

• Rilevamento delle frodi. L’analisi dei dati aiuta ospedali, farmacie e compagnie assicurative a prevenire le frodi, analizzando schemi di fatturazione, prescrizioni mediche e richieste di rimborso per identificare anomalie e transazioni non autorizzate.
   

Finance
 

• Gestione del rischio. Le banche analizzano una vasta gamma di dati, come abitudini di spesa, stabilità del reddito, cronologia dei pagamenti, per valutare l’affidabilità creditizia dei clienti.

• Previsione dell’abbandono del cliente. Se determinati indicatori (ad esempio assenza di attività recente o commissioni elevate) suggeriscono che un cliente potrebbe chiudere il conto, la banca può intervenire in modo proattivo con servizi o incentivi, come un tasso agevolato.

• Trading algoritmico e analisi di mercato. Le società di trading ad alta frequenza (o HFT, High Frequency Trading) utilizzano algoritmi complessi per analizzare i dati di mercato, individuare opportunità e trend ed eseguire operazioni in pochi secondi.

• Fogli di calcolo: Microsoft Excel, Google Sheets
• Strumenti di business intelligence: Tableau, Microsoft Power BI
• Linguaggi di programmazione: Python, R, SQL

L’analisi dei dati è essenziale per ottenere un vantaggio competitivo praticamente in qualsiasi settore. Il processo decisionale basato sui dati crea efficienze significative ottimizzando i processi interni, migliorando la customer experience, aumentando la fedeltà al brand e, nel caso dell’assistenza sanitaria, contribuendo al benessere dei pazienti. 

I dati continuano a crescere a ritmi vertiginosi, aumentando la complessità delle sfide analitiche. Allo stesso tempo, strumenti e tecniche — incluse applicazioni avanzate di AI — offrono nuovi modi di interagire con i dati per estrarre insight di alto valore. Ci si può aspettare che l’evoluzione del campo dell’analisi dei dati continui a rappresentare una componente essenziale del successo nell’era digitale.