Perché l'analisi aziendale è importante
Pubblicato: 2021-05-28Al centro, l'analisi aziendale è l'esplorazione dei dati di un'impresa, con una forte enfasi sull'analisi statistica e su come vengono selezionate le migliori pratiche e i singoli sistemi per ciascuna azienda.
Sempre più aziende stanno diventando basate sui dati, poiché le aziende di tutte le dimensioni stanno diventando sempre più consapevoli che i loro dati sono una delle risorse più preziose da sfruttare come vantaggio rispetto alla concorrenza.
Una volta compreso l'obiettivo finale dell'analisi, viene scelta la metodologia di analisi e vengono selezionati i dati aziendali a supporto dell'analisi. Ciò comporta in genere un feed da più origini dati e sistemi, per poi essere ripulito e integrato in uno spazio unificato, come un data warehouse.
Il successo dell'analisi aziendale si basa intrinsecamente sia sulla qualità dei dati (buoni dati in ingresso, buoni dati in uscita) e sull'esperienza dell'analista che comprende le sfumature di un singolo business, nonché sulla tecnologia su cui è costruito tutto.
La sfida delle fonti multiple
Molte aziende utilizzano una gamma di diverse soluzioni e piattaforme aziendali, che possono essere ottime individualmente, ma sono soffocate dalla loro incapacità di comunicare in modo collaborativo tra loro, o almeno, di fluire nello stesso posto. Quando aggiungi anche fonti di dati legacy basate su carta, è facile capire perché, in molte organizzazioni, molto tempo viene speso semplicemente cercando di trovare informazioni, per non parlare di fare qualcosa di costruttivo con esse.
Più origini di dati possono essere difficili da ottenere in un feed uniforme, soprattutto se si considera una varietà di formati, sistemi legacy, tempi di esportazione e disponibilità che molte aziende devono affrontare.
La sfida dell'analisi aziendale in tempo reale
Ad esempio, l'analisi dei dati in tempo reale è stata utilizzata nel trading finanziario per un po' di tempo e ora utilizza più flussi di dati che mai.
Per essere utili, le applicazioni di analisi in tempo reale devono avere una buona disponibilità unita a bassi tempi di risposta. I sistemi dovrebbero anche essere in grado di gestire grandi quantità di dati, ma ci si dovrebbe comunque aspettare che restituiscano query in pochi secondi.
Meglio la tua azienda sa dove si trova ora, meglio può prevedere dove deve essere.
L'analisi predittiva è una parte dell'analisi e dell'intelligence aziendale che sta diventando sempre più aumentata sia dall'intelligenza artificiale che dall'apprendimento automatico, utilizzando statistiche e modelli per determinare le prestazioni future e concludere i potenziali risultati, sulla base di dati storici e attuali.
Ciò consente alle organizzazioni di decidere dove concentrare al meglio le risorse, in modo da essere in grado di fare previsioni intelligenti sul futuro. Si potrebbe obiettare che questo livello di intuizione è così prezioso, che i sistemi che lo realizzano possono facilmente ripagarsi da soli in pochissimo tempo.
Le applicazioni esatte variano da settore a settore, tuttavia la capacità di fare previsioni intelligenti su eventi futuri ha applicazioni quasi illimitate.
Advanced Business Analytics è già utilizzato in una varietà di settori, tra cui telecomunicazioni, farmaceutico, difesa, logistica, assicurazioni, servizi finanziari e molto altro.
Quali sono le principali differenze tra Business Analytics e Business Intelligence?
È (comprensibilmente) abbastanza comune per le persone confondere BA (Business Analytics) con BI (Business Intelligence) poiché entrambi suonano intrinsecamente simili.
Sia BA che BI richiedono che i dati siano raccolti, ripuliti e rappresentati visivamente attraverso un software di visualizzazione dei dati per narrazione avvincente e informazioni da acquisire dai dati.
Ci sono, tuttavia, alcune differenze chiave tra di loro:
La BI si occupa di dati storici, ma i dati tendono a essere raccolti da una serie di fonti, ad es. Software CRM o strumenti di marketing automatizzati. La funzione principale della Business Intelligence ha a che fare con la rendicontazione delle prestazioni di un'azienda, sulla base di metriche chiave. Fornisce il contesto di ciò che è accaduto in precedenza in passato, del motivo per cui potrebbe essersi verificato e di ciò che sta accadendo attualmente.
Business Analytics d'altra parte prende il contesto dedotto dalla Business Intelligence e applica modelli predittivi, data mining, analisi statistiche e altro ancora. Questi metodi sono più avanzati, quindi sono più indicativi di ciò che puoi aspettarti in futuro.
In che modo Business Analytics può aiutare la tua organizzazione?
- Prendi decisioni migliori basate sui dati
In genere, questo è il motivo più importante per cui le organizzazioni utilizzano le applicazioni di data science: per comprendere meglio i propri dati (quantificabili) e farne buon uso.
- La capacità di identificare meglio le opportunità
Un'altra funzionalità degli strumenti e dell'analisi della scienza dei dati è l'identificazione delle opportunità. L'intelligenza artificiale e il machine learning possono potenziare l'analisi predittiva per identificare meglio i modelli nei dati che possono determinare la probabilità di emergenze future. Ciò consente alle organizzazioni di decidere dove concentrare al meglio le risorse, in modo da essere in grado di fare previsioni intelligenti sul futuro. Utilizzando sia i dati di mercato storici che quelli previsti, è possibile prendere decisioni e previsioni per determinare se è probabile che una nuova impresa/prodotto/servizio o investimento abbia un sano ROI.
- Per assicurarti di reclutare le persone migliori
Utilizzando algoritmi unici, la scienza dei dati può acquisire i dati dai CV e determinare se vale la pena considerare un candidato di procedere alla fase successiva.
- Per ottenere una migliore comprensione delle intenzioni del cliente
Ad esempio, le aziende possono ora utilizzare la scienza dei dati per comprendere meglio la natura della richiesta di un cliente in modo più autonomo, grazie soprattutto ai progressi nella NLP (Natural Language Processing), alimentati dalla scienza dei dati.
Gli ultimi progressi nell'analisi aziendale
Advanced Business Analytics è basato su database con accelerazione GPU che consentono agli utenti di visualizzare istantaneamente in modo interattivo e interrogare miliardi di righe di dati. I vecchi sistemi basati su CPU, tuttavia, si basano su processi manuali, come il downsampling e l'indicizzazione. L'utilizzo di questi sistemi legacy può richiedere un'enorme quantità di tempo e manodopera, quindi molte aziende sanno che il business case per l'aggiornamento a nuovi sistemi basati su GPU costituisce un business case davvero convincente.
In sintesi
Quando la tua azienda decide di fare il grande passo nel mondo della Business Analytics, è quasi certo che prenderai decisioni migliori come azienda nel complesso.
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