Con ogni anno che passa, diventa sempre più evidente che essere un'azienda "data-driven" non è più opzionale.
I dati possono rivelare molto sugli utenti, le basi di clienti, i mercati e altro ancora. Dai dati che risiedono all'interno dei database interni si possono persino trarre modelli e tendenze. Essere in grado di analizzare i dati e metterli in azione può fare una grande differenza per molte industrie.
Ovviamente, per interpretare i dati e applicarli efficacemente, un'azienda dovrà considerare quale software di analisi sia giusto per loro.
In questo articolo, analizzeremo i quattro principali tipi di analisi dei dati che le aziende dovrebbero aspettarsi di incontrare nella loro ricerca di software.
Tipi di analisi dei dati
Le aziende che cercano di ottenere un vantaggio competitivo utilizzando i dati all'interno e all'esterno dei loro sistemi dovrebbero familiarizzare con i quattro tipi di analisi dei dati.
Quali sono i diversi tipi di analisi dei dati?
- L'analisi descrittiva risponde a "cosa è successo".
- L'analisi diagnostica cerca "perché è successo".
- L'analisi predittiva dice cosa è probabile che accada dopo.
- L'analisi prescrittiva fornisce azioni da intraprendere successivamente.
Ora che hai una comprensione di base di ciascun tipo di analisi dei dati, approfondiamo le caratteristiche, le sfide e gli esempi di ciascuno.
Analisi descrittiva
L'analisi descrittiva è introduttiva, retrospettiva e risponde alla domanda "cosa è successo?" Rappresenta circa l'80 percento dell'analisi aziendale oggi, rendendola il tipo più comune di analisi dei dati.
Panoramica dell'analisi descrittiva
L'analisi descrittiva introduce un problema a un'azienda analizzando i dati storici che risiedono all'interno dei database e dei sistemi interni. Questa analisi è a bassa complessità con poche barriere all'ingresso per gli analisti dei dati.
L'analisi descrittiva è tipicamente visualizzata in rapporti semplici, dashboard e scorecard utilizzando software di visualizzazione dei dati. È comune presentare queste informazioni ai decisori utilizzando strumenti di business intelligence.
Affinché l'analisi dei dati fornisca un valore reale, è necessario prima individuare un problema. Questo è forse il più grande vantaggio dell'analisi descrittiva e come apre la porta a soluzioni più avanzate, alcune delle quali discuteremo più avanti nell'articolo.
Le sfide dell'analisi descrittiva
L'analisi descrittiva, tuttavia, ha le sue limitazioni. Mentre altre analisi vanno più in profondità su problemi specifici e tracciano i possibili passi successivi che un'azienda dovrebbe intraprendere, l'analisi descrittiva introduce semplicemente il problema.
Per molte aziende che si considerano "data-driven", l'analisi descrittiva è solo il primo di molti passi.
Esempio di analisi descrittiva
Supponiamo che i numeri di traffico del sito web siano stati leggermente inferiori all'obiettivo nel 2018. Questo è un motivo sufficiente per eseguire un'analisi descrittiva per vedere cosa è andato storto.
L'analisi ci dice:
- Il traffico del sito web è diminuito drasticamente nel Q3.
- È ripreso all'inizio del Q4.
- È rimasto stabile per il resto dell'anno.
Analisi diagnostica
L'analisi diagnostica è anch'essa retrospettiva, ma cerca invece "perché" il problema delineato nell'analisi descrittiva si è verificato.
Panoramica dell'analisi diagnostica
L'analisi diagnostica è il "passo successivo" essenziale dopo che un'azienda ha condotto un'analisi descrittiva. L'analisi diagnostica sfrutta anche i dati storici di un'azienda provenienti da molte fonti interne.
Questa analisi è più complessa e richiede agli analisti dei dati di approfondire le analisi per trovare modelli, tendenze e correlazioni. Questo può essere fatto utilizzando tecniche di data mining come l'analisi di regressione, il rilevamento di anomalie, l'analisi dei cluster e altre.
Il più grande vantaggio dell'analisi diagnostica è la capacità di fornire contesto a un problema aziendale attraverso una serie di modelli di dati.
Le sfide dell'analisi diagnostica
Sebbene le analisi diagnostiche si basino sulla velocità e l'accuratezza delle macchine, è importante che gli analisti umani non interpretino erroneamente i modelli come "causa" di un problema aziendale. Invece, queste informazioni dovrebbero essere utilizzate per supportare il processo decisionale.
Per molte aziende, comprendere "cosa" fosse il problema e "perché" si sia verificato può essere sufficiente, ma per alcune, guardare al futuro offre risposte più preziose. È qui che entra in gioco l'analisi predittiva.
Esempio di analisi diagnostica
Utilizzando il nostro esempio precedente, ora comprendiamo dove si è verificato il problema, ma esattamente perché il traffico del sito web è crollato così bruscamente?
L'analisi ci dice:
- Il traffico del sito web è diminuito durante un aggiornamento dell'algoritmo del motore di ricerca.
- C'è stata una diminuzione del 25 percento dei contenuti web pubblicati.
- Un numero record di backlink è stato perso nel Q3.
Analisi predittiva
L'analisi predittiva, a differenza delle due analisi precedenti, guarda al futuro ed è un po' più proattiva con i suoi risultati. Tenta di prevedere cosa è probabile che accada dopo, ed è una delle due metà di ciò che è considerato "analisi avanzata".
Panoramica dell'analisi predittiva
L'analisi predittiva considera il "cosa" e il "perché" che circondano i principali problemi aziendali e fornisce previsioni calcolate su cosa un'azienda potrebbe aspettarsi in seguito. Ovviamente, per sfruttare l'analisi predittiva, un data scientist dovrà esaminare e pulire i dati storici prima.
Questa analisi è molto complessa ed è resa possibile utilizzando tecnologie avanzate come il machine learning, il data mining e la modellazione predittiva.
Con i dati e gli algoritmi giusti, le aziende non dovrebbero commettere lo stesso errore due volte utilizzando l'analisi predittiva. La sua utilità trascende anche molti settori. Ad esempio, i produttori possono prevedere i futuri guasti delle attrezzature con la manutenzione predittiva.
Le sfide dell'analisi predittiva
L'analisi predittiva, sebbene ottima, può presentare alcuni svantaggi. Innanzitutto, è importante capire che dati inaccurati portano sempre ad analisi inaccurate. I modelli predittivi costruiti con informazioni inaccurate porteranno solo a più confusione per un'azienda.
Inoltre, i modelli devono essere costantemente governati, modificati e raffinati da analisti e scienziati dei dati per garantire che stiano generando i risultati giusti.
Esempio di analisi predittiva
L'analisi diagnostica ci ha mostrato una varietà di problemi, ora è il momento di prevedere i prossimi passi in modo che possa essere generato un numero accurato di traffico del sito web per i prossimi trimestri. Ecco come potrebbe apparire quella stima:
Analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva è l'ultimo tipo di analisi avanzata. Prende le informazioni che sono state previste e prescrive i passi successivi calcolati da intraprendere.
Panoramica dell'analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva utilizza sia i dati storici che le informazioni esterne per la previsione più accurata possibile. Dipende da regole codificate.
Questa analisi è estremamente complessa e richiede un data scientist o scienziati con conoscenze pregresse di modelli prescrittivi. L'analisi prescrittiva richiede tipicamente un uso intensivo del machine learning per monitorare e identificare nuove regole.
Le sfide dell'analisi prescrittiva
La sfida più evidente dell'analisi prescrittiva è la sua altissima barriera all'ingresso per molte aziende. Questi tipi di analisi possono essere costosi da generare e richiedono l'assistenza di scienziati dei dati – un campo con una domanda travolgente.
L'analisi prescrittiva non è affatto ampiamente incorporata oggi, ma man mano che la scienza dei dati diventa più comune, dovremmo vedere opzioni prescrittive più accessibili.
Esempio di analisi prescrittiva
Ora che abbiamo un'idea di dove dovrebbe dirigersi il traffico del sito web, quali sono alcuni elementi azionabili per arrivarci? I modelli prescrittivi dovrebbero rivelare una varietà di risposte.
L'analisi ci dice:
- Pubblica il doppio dei contenuti web per raggiungere gli obiettivi di traffico.
- I contenuti di vendita genereranno la maggior quantità di traffico.
- I contenuti di email marketing sono la vittoria più facile per i backlink.
Quale analisi è giusta per te?
Dall'identificazione e approfondimento del problema alle previsioni e alla generazione di passi successivi azionabili, i quattro tipi di analisi dei dati forniscono un valore evidente per qualsiasi azienda.
Tuttavia, un'azienda dovrebbe fare un po' di pianificazione in anticipo per considerare una soluzione di analisi dei dati giusta per loro. Considera domande come: "Quanto in profondità dobbiamo immergerci nei dati?" "Le risposte ai nostri problemi sono ovvie?" e "Abbiamo le risorse a disposizione per condurre questa analisi?"
Se pensi che ci sia tutto da sapere sui dati, ripensaci. Scopri la differenza tra dati strutturati e non strutturati e come può influenzare le tue decisioni aziendali data-driven.
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Devin Pickell
Devin is a former senior content specialist at G2. Prior to G2, he helped scale early-stage startups out of Chicago's booming tech scene. Outside of work, he enjoys watching his beloved Cubs, playing baseball, and gaming. (he/him/his)
