Processo di Analisi dei Dati: Passaggi Chiave e Tecniche da Utilizzare

Le aziende generano e memorizzano tonnellate di dati ogni giorno, ma cosa succede a questi dati dopo che sono stati memorizzati?

La risposta breve è che la maggior parte di essi rimane nei repository e quasi mai viene rivista, il che è piuttosto controintuitivo.

Il problema non è la mancanza di dati disponibili, ma l'ambiguità nel determinare come esattamente i dati dovrebbero essere analizzati e utilizzati. Per chiarire eventuali incertezze, le aziende dovrebbero comprendere il processo di analisi dei dati per prendere decisioni aziendali informate.

Passaggio 1 dell'analisi dei dati: Definire perché hai bisogno dell'analisi dei dati

Prima di entrare nei dettagli dell'analisi dei dati, un'azienda deve prima definire perché richiede un processo ben fondato in primo luogo. Il primo passaggio in un processo di analisi dei dati è determinare perché hai bisogno dell'analisi dei dati. Questa necessità deriva tipicamente da un problema o una domanda aziendale, come:

• Come possiamo ridurre i costi di produzione senza sacrificare la qualità?
• Quali sono alcuni modi per aumentare le opportunità di vendita con le nostre risorse attuali?
• I clienti vedono positivamente il nostro marchio?

Oltre a trovare uno scopo, considera quali metriche monitorare lungo il percorso. Inoltre, assicurati di identificare le fonti di dati quando è il momento di raccoglierli.

Questo processo può essere lungo e arduo, quindi costruire una roadmap preparerà notevolmente il tuo team di dati per tutti i passaggi successivi.

Passaggio 2 dell'analisi dei dati: Raccogliere i dati

Dopo che uno scopo è stato definito, è il momento di iniziare a raccogliere i dati necessari per l'analisi. Questo passaggio è importante perché la natura delle fonti di dati raccolte determina quanto sia approfondita l'analisi.

La raccolta dei dati inizia con le fonti primarie, note anche come fonti interne. Questi sono tipicamente dati strutturati raccolti da software CRM, sistemi ERP, strumenti di automazione del marketing e altri. Queste fonti contengono informazioni sui clienti, le finanze, le lacune nelle vendite e altro ancora.

Poi vengono le fonti secondarie, note anche come fonti esterne. Questi sono dati sia strutturati che non strutturati che possono essere raccolti da molti luoghi.

Ad esempio, se stai cercando di eseguire un'analisi del sentiment verso il tuo marchio, potresti raccogliere dati da siti di recensioni o API dei social media.

Anche se non è necessario raccogliere dati da fonti secondarie, potrebbe aggiungere un altro elemento alla tua analisi dei dati. Questo sta diventando più comune nell'era dei big data.

Passaggio 3 dell'analisi dei dati: Pulire i dati non necessari

Una volta che i dati sono stati raccolti da tutte le fonti necessarie, il tuo team di dati sarà incaricato di pulirli e ordinarli. La pulizia dei dati è estremamente importante durante il processo di analisi dei dati, semplicemente perché non tutti i dati sono buoni dati.

Gli scienziati dei dati devono identificare ed eliminare i dati duplicati, i dati anomali e altre incoerenze che potrebbero distorcere l'analisi per generare risultati accurati.

Con i progressi nelle piattaforme di scienza dei dati e apprendimento automatico, un'automazione più intelligente può risparmiare il tempo prezioso di un analista dei dati durante la pulizia dei dati.

Passaggio 4 dell'analisi dei dati: Analizzare i dati

Uno degli ultimi passaggi nel processo di analisi dei dati è analizzare e manipolare i dati, cosa che può essere fatta in vari modi.

Un modo è attraverso il data mining, che è definito come "scoperta della conoscenza all'interno dei database". Tecniche di data mining come l'analisi dei cluster, il rilevamento delle anomalie, l'estrazione delle regole di associazione e altre potrebbero svelare modelli nascosti nei dati che non erano precedentemente visibili.

Ci sono anche l'intelligenza aziendale e il software di visualizzazione dei dati, entrambi ottimizzati per i decisori e gli utenti aziendali. Queste opzioni generano report, dashboard, scorecard e grafici facili da comprendere.

Gli scienziati dei dati possono anche applicare l'analisi predittiva, una delle quattro analisi dei dati utilizzate oggi (descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva). L'analisi predittiva guarda al futuro, cercando di prevedere cosa accadrà probabilmente dopo con un problema o una domanda aziendale.

Passaggio 5 dell'analisi dei dati: Interpretare i risultati

L'ultimo passaggio è interpretare i risultati dell'analisi dei dati. Questa parte è essenziale perché è come un'azienda otterrà un valore reale dai quattro passaggi precedenti.

Interpretare i risultati dell'analisi dei dati dovrebbe convalidare il motivo per cui l'hai condotta, anche se non è al 100% conclusiva. Ad esempio, "le opzioni A e B possono essere esplorate e testate per ridurre i costi di produzione senza sacrificare la qualità."

Gli analisti e gli utenti aziendali dovrebbero cercare di collaborare durante questo processo. Inoltre, quando si interpretano i risultati, considera eventuali sfide o limitazioni che potrebbero non essere state presenti nei dati. Questo rafforzerà solo la tua fiducia nei passaggi successivi.

Perché l'analisi dei dati è così importante?

Dalle piccole imprese alle grandi aziende globali, la quantità di dati che le aziende generano oggi è semplicemente sbalorditiva, ed è per questo che il termine "big data" è diventato così di moda.

Tuttavia, senza un'adeguata analisi dei dati, questa montagna di dati fa poco altro che intasare l'archiviazione cloud e i database.

Scopri di più su l'analisi dei dati e implementala per scoprire intuizioni preziose all'interno dei tuoi sistemi.