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La Data Analytics altro non è che la parte finale nelle “best practis” del Data Management; infatti dopo i processi di ricerca, normalizzazione, integrazione e trasformazione dei dati, gli stessi vengono messi a disposizione degli utenti e dei decision maker all’interno delle organizzazioni.
Possiamo rappresentarla come l’ampliamento o l’evoluzione della Business Intelligence, che ha come obiettivo la trasformazione dei dati in informazioni.
Volendo dare una definizione alla Data Analytics, potremmo dire che è il processo di applicazione sistematica di tecniche statistiche e/o logiche, per condensare, riassumere, descrivere, illustrare e valutare i dati.
La Data Analytics, rappresentata anche nei concetti di Data Analysis o Business Analytics, supporta le aziende nei processi di crescita e di cambiamento, guidando le pianificazioni e le strategie future, basandole su informazioni certe, costruite non solo su dati storici, ma anche su simulazioni con dati statistici e predittivi. Il risultato migliore, per un processo decisionale “data driven”, si ottiene quando La Business Intelligence e la Data Analytics vengono utilizzati con un approccio integrato
All’interno dei processi di analytics si possono individuare due macro tipologie di analisi interpretative:
L’analisi descrittiva è il terreno principale della Business Intelligence. L’obiettivo è quello di raccogliere e ordinare dati storici e attuali, per fornire una fotografia della situazione esistente. Strumenti di BI come query, reporting, dashboard e OLAP aiutano a rispondere a domande come: cosa è successo, quando, in che misura, perché e quali azioni sono necessarie. Mediante questa attività vengono analizzati gli eventi passati e si cerca di capire come essi possano influenzare quelli futuri. In azienda, essa è utile a rappresentare graficamente i processi.
L’analisi predittiva consente di eseguire analisi di dati storici allo scopo di prevedere eventi e tendenze future. E’ proprio qui che trova la massima espressione la Data Anlytics. Infatti, attraverso il data mining, che permette di scovare relazione nascoste tra i dati e i sistemi di apprendimento automatico come l’Intelligenza Artificiale, riesce a predefinire possibili scenari. Grazie alla Business Analytics, l’azienda può quindi realizzare previsioni su ciò che accadrà. In questo modo, quindi, può anche adottare le strategie di business più idonee in base agli scenari futuri previsti.
La Business Analytics può rispondere a domande come: il motivo per cui sta accadendo, cosa succederà se queste tendenze continueranno, cosa accadrà dopo e qual è il miglior risultato possibile. Grazie a questa operazione, i dati storici sono impiegati per costruire un modello matematico in grado di rilevare la macro tendenza futura.
Altra tipologia di analisi, sempre più importante per anticipare gli eventi futuri, è la What-If, che crea vere e proprie simulazioni di scenari futuri, rispondendo alla domanda “Che succede se?”.
L’analisi prescrittiva dà indicazioni strategiche o soluzioni operative basate sia sull’analisi descrittiva, sia sull’analisi predittiva. Essa non dà solo indicazioni su ciò che accadrà, ma spiega anche il perché, fornendo così raccomandazioni in merito alle possibili azioni utili a tradurre in concreto queste previsioni.
