Che cos'è l'analisi dei dati? Il futuro delle decisioni basate sui dati

Ci sono molti aspetti da comprendere nell'analisi dei dati, quindi da dove si inizia?

Alcuni potrebbero immergersi direttamente nei linguaggi di programmazione utilizzati per l'analisi, altri potrebbero esaminare come l'analisi viene utilizzata per risolvere problemi aziendali.

Per un punto di partenza più semplice, spiegheremo prima i tipi di dati che vengono analizzati. Poi, esamineremo il processo di analisi dei dati, identificheremo le fonti da cui vengono raccolti i dati, suddivideremo i diversi tipi di analisi e concluderemo con alcune tendenze.

Ma prima di poter affrontare uno qualsiasi degli argomenti sopra menzionati, dobbiamo prima definire l'analisi dei dati.

Questo è importante perché aiuta le aziende a diventare guidate dai dati, il che significa che le loro decisioni sono supportate dai dati. L'analisi dei dati aiuta anche le aziende a prevedere i problemi prima che si verifichino e a tracciare possibili soluzioni.

Mentre più aziende si rivolgono all'analisi dei dati per identificare le lacune, molte persone hanno ancora bisogno di chiarimenti. Ecco perché iniziamo con la radice dell'analisi dei dati: discernere i dati qualitativi dai dati quantitativi.

Cos'è il dato qualitativo e quantitativo

L'analisi dei dati è composta sia da dati qualitativi che quantitativi. La composizione di questi tipi di dati è importante, considerando come verrà analizzata in seguito. Iniziamo con i dati qualitativi.

Comprendere i dati qualitativi

I dati qualitativi chiedono "perché" e consistono in caratteristiche, attributi, etichette e altri identificatori. Alcuni esempi di come vengono generati i dati qualitativi includono:

• Testi e documenti
• Registrazioni audio e video
• Immagini e simboli
• Trascrizioni di interviste e focus group
• Osservazioni e appunti

I dati qualitativi sono descrittivi e non statistici, a differenza dei dati quantitativi.

Comprendere i dati quantitativi

I dati quantitativi chiedono "quanto" o "quanti", e consistono in numeri e valori. Alcuni esempi di come vengono generati i dati quantitativi includono:

• Test
• Esperimenti
• Sondaggi
• Ricerche di mercato
• Metriche

I dati quantitativi sono statistici, conclusivi e misurabili, rendendoli un candidato più ottimale per l'analisi dei dati.

Con una comprensione dei due tipi di dati, è ora il momento di vedere perché le strutture dei dati fanno una tale differenza.

Cos'è il dato strutturato e non strutturato

Passiamo ora ai dati strutturati e non strutturati. Come i dati sono strutturati determinerà come vengono raccolti e processati e quali metodi dovranno essere utilizzati per estrarre informazioni. Iniziamo con i dati strutturati.

Comprendere i dati strutturati

I dati strutturati sono più spesso categorizzati come dati quantitativi. Sono, come si può intuire dal nome, altamente strutturati e organizzati, quindi possono essere facilmente cercati in database relazionali. Pensate a fogli di calcolo e tabelle.

Alcuni esempi di dati strutturati includono:

• Nomi e date
• Indirizzi di casa e email
• Numeri di identificazione
• Informazioni transazionali

I dati strutturati sono generalmente preferiti per l'analisi dei dati poiché sono molto più facili da digerire per le macchine, a differenza dei dati non strutturati.

Comprendere i dati non strutturati

I dati non strutturati rappresentano in realtà più dell'80 percento di tutti i dati generati oggi. Lo svantaggio di questo è che i dati non strutturati non possono essere raccolti e processati utilizzando strumenti e metodi convenzionali.

Per sfruttare i dati non strutturati, sarà necessario considerare approcci più moderni come l'utilizzo di database NoSQL o il caricamento di dati grezzi in data lake.

Alcuni esempi di dati non strutturati includono:

• Email e SMS
• File audio e video
• Social media
• Immagini satellitari e di sorveglianza
• Server e weblog

Dare un senso ai dati non strutturati non è un compito facile, ma per ottenere informazioni più predittive e proattive, più aziende stanno cercando modi per deconstruirli.

Il processo di analisi dei dati

Ora che conosciamo l'anatomia dei dati, è il momento di vedere i passaggi che le aziende devono compiere per analizzarli. Questo è noto come il processo di analisi dei dati.

Passo 1: Definire un bisogno

Il primo passo in questo processo è definire un bisogno di analisi. Le vendite stanno diminuendo? I costi di produzione stanno aumentando? I clienti sono soddisfatti del tuo prodotto? Queste sono domande che dovranno essere considerate. Inoltre, è importante avere un piano di gestione dei dati in atto. Questo garantirà che tutti i dati in entrata e in uscita dal tuo sistema siano organizzati e contabilizzati. Molte aziende si affidano a una piattaforma di gestione dei dati (DMP) per memorizzare tutti i dati in un unico hub centralizzato.

Passo 2: Raccogliere dati

Un'azienda raccoglierà tipicamente dati strutturati dalle sue fonti interne, come software CRM, sistemi ERP, strumenti di automazione del marketing e altro. Ci sono anche molte fonti di dati aperte per raccogliere informazioni esterne. Ad esempio, accedere a set di dati finanziari ed economici per individuare eventuali modelli o tendenze.

Passo 3: Eliminare duplicati e incoerenze

Dopo aver ottenuto tutti i dati giusti, è il momento di ordinare e pulire eventuali duplicati, dati anomali e altre incoerenze che potrebbero distorcere l'analisi.

Passo 4: Analizzare i dati

Ora per l'analisi, e ci sono diversi modi per farlo. Ad esempio, il software di business intelligence potrebbe generare grafici e report facilmente comprensibili dai decisori. Si potrebbero anche eseguire una varietà di tecniche di data mining per un'analisi più approfondita. Questo passaggio dipende dai requisiti aziendali e dalle risorse.

Passo 5: Agire

L'ultimo passo è mettere in pratica l'analisi. Come si interpretano i risultati dell'analisi è cruciale per risolvere il problema aziendale sollevato nel primo passo. I tuoi risultati dovrebbero dipingere un quadro chiaro di come procedere. In caso contrario, questo è il momento giusto per rivalutare il tuo metodo di analisi dei dati e vedere dove potrebbero esserci lacune nel tuo processo.

Tipi di analisi dei dati

Non tutte le analisi sono create uguali. Ognuna ha il suo livello di complessità e profondità di intuizione che rivelano. Di seguito sono riportati i quattro tipi di analisi dei dati di cui sentirai comunemente parlare.

1. Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva è introduttiva e retrospettiva ed è il primo passo per identificare "cosa è successo" riguardo a una domanda aziendale. Ad esempio, questo tipo di analisi può indicare un calo del traffico sul sito web o un aumento dell'engagement sui social media. L'analisi descrittiva è il tipo più comune di analisi aziendale oggi.

2. Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica è anch'essa retrospettiva, sebbene identifichi "perché" qualcosa potrebbe essere accaduto. È un approccio analitico più approfondito e dettagliato e può applicare tecniche di data mining per fornire contesto a una domanda aziendale.

3. Analisi predittiva

L'analisi predittiva tenta di prevedere cosa è probabile che accada in seguito basandosi su dati storici. Questo è un tipo di analisi avanzata che utilizza data mining, apprendimento automatico e modellazione predittiva.

L'utilità del software di analisi predittiva trascende molti settori. Le banche lo utilizzano per una rilevazione più chiara delle frodi, i produttori lo utilizzano per la manutenzione predittiva e i rivenditori lo utilizzano per identificare opportunità di up-sell.

4. Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva è un'analisi di estrema complessità, spesso richiedendo data scientist con conoscenze pregresse di modelli prescrittivi. Utilizzando sia dati storici che informazioni esterne, l'analisi prescrittiva potrebbe fornire i passi successivi calcolati che un'azienda dovrebbe intraprendere per risolvere la sua domanda.

Mentre ogni azienda vorrebbe attingere all'analisi prescrittiva, la quantità di risorse necessarie non è semplicemente fattibile per molti. Sebbene ci siano alcune tendenze analitiche, possiamo aspettarci che prendano forma presto.

Tendenze dell'analisi dei dati

Man mano che la scienza dei dati diventa più comune nel business, l'analisi si sposterà sicuramente dall'essere retrospettiva a più proattiva e predittiva. Per convalidare questo, abbiamo chiesto a 10 esperti del settore che lavorano con i dati le loro opinioni sulle principali tendenze dell'analisi dei dati.

Ecco alcuni punti salienti degni di nota:

• Un esperto dice che le analisi in tempo reale stanno aumentando e possono potenzialmente trasformare il modo in cui operano i servizi professionali. I dati in tempo reale forniscono informazioni su ciò che sta accadendo ora e sono ottimali per l'analisi predittiva.
• Un altro esperto ha affermato che l'apprendimento automatico diventerà così prominente che lascerà agli utenti umani il compito di ideare trattamenti creativi per risolvere problemi o massimizzare i profitti. L'apprendimento automatico è incredibilmente di tendenza nell'analisi dei dati oggi.
• Un esperto in tecnologia di ascolto dei social media ha parlato del legame unico tra analisi dei dati e big data e di come le aziende analizzano le foto sui social media per il sentiment.

Migliori piattaforme di analisi dei dati

Trovare la giusta piattaforma di analisi dei dati è essenziale per le aziende che cercano di prendere decisioni basate sui dati. Che tu sia un'azienda SaaS, una piccola startup o un'agenzia di marketing digitale, lo strumento giusto può aiutarti a visualizzare, analizzare e ottimizzare i tuoi dati per ottenere migliori intuizioni.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Piattaforme di Analisi di G2, un prodotto deve:

• Fornire funzionalità robuste di ingestione, integrazione e preparazione dei dati come parte della piattaforma
• Consumare dati da qualsiasi fonte tramite caricamenti di file, interrogazioni di database e connettori di applicazioni
• Consentire la modellazione, la fusione e la scoperta dei dati
• Creare report e visualizzazioni con utilità aziendale
• Creare e distribuire applicazioni analitiche interne

Di seguito sono riportate le prime cinque piattaforme di analisi leader dal Winter 2025 Grid® Report di G2. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.

1. Amazon QuickSight: miglior software di analisi per aziende SaaS

Amazon QuickSight è uno strumento di analisi basato su cloud con capacità di business intelligence (BI). È progettato per velocità, scalabilità e integrazione con i servizi AWS. Per le aziende SaaS, offre distribuzione senza server, scalabilità automatica e prezzi pay-per-session, rendendolo una soluzione conveniente che cresce con le tue esigenze di dati.

L'architettura cloud-native di QuickSight consente alle aziende SaaS di scalare senza preoccuparsi delle limitazioni hardware, mentre i suoi prezzi pay-per-session mantengono i costi gestibili.

Cosa piace di più agli utenti:

"Quello che mi piace di più di Amazon QuickSight è quanto sia facile da usare e quanto velocemente funzioni, indipendentemente dal tuo livello di abilità. La sua facilità di implementazione è impressionante, poiché è basato su cloud e non richiede installazioni o configurazioni complesse. Inoltre, la frequenza d'uso è alta perché è così accessibile, e la facilità di integrazione con altri servizi AWS lo rende una parte senza soluzione di continuità del tuo flusso di lavoro. In generale, è uno strumento semplice ed efficiente, e molteplici funzionalità sono molto utili per generare report."

- Recensione di Amazon QuickSight, Ambuj S.

Cosa non piace agli utenti:

"All'inizio, sì, ho avuto la sensazione che ci fosse una mancanza di vie per la personalizzazione del cruscotto, ma più a lungo sono rimasto con il sistema, più mi sono reso conto che la stragrande maggioranza delle nostre esigenze può essere soddisfatta con i modelli forniti. Tuttavia, penso ancora che due o tre tipi in più di rappresentazione grafica soddisferebbero ulteriori esigenze abbastanza bene."

- Recensione di Amazon QuickSight, Jai C.

2. Microsoft Power BI: miglior piattaforma di analisi per startup e piccole imprese

Microsoft Power BI è uno degli strumenti di analisi più convenienti e facili da usare, rendendolo una scelta top per startup e piccole imprese che necessitano di reportistica robusta senza la complessità a livello aziendale. Si integra perfettamente con Microsoft 365, Azure e app aziendali di terze parti, fornendo una visione completa e in tempo reale delle prestazioni aziendali.

I prezzi convenienti di Power BI, l'interfaccia intuitiva e le profonde integrazioni con gli strumenti Microsoft lo rendono la soluzione ideale per le aziende che cercano di scalare senza costi eccessivi.

Cosa piace di più agli utenti:

"Questo strumento di analisi aziendale è una meraviglia; può davvero coprire qualsiasi compito importante per cui sarebbe necessaria una persona professionale; funziona in diverse aree e le prestazioni sono eccellenti. In questo caso, evidenzio l'area del Marketing perché ci ha aiutato ad aumentare il numero di clienti. Microsoft Power BI offre analisi e monitoraggio per email o social network per campagne di marketing online. Questo ci ha permesso di valutare e prendere decisioni di successo."

- Recensione di Microsoft Power BI, John A.

Cosa non piace agli utenti:

"Non consente l'esportazione diretta in PHP. È necessario utilizzare obbligatoriamente i servizi di Microsoft. Questo limita in qualche modo la capacità di caricare liberamente i nostri cruscotti su un sito web."

- Recensione di Microsoft Power BI, Lorenzo S.

3. Tableau: miglior piattaforma per analizzare i dati dei clienti

Tableau è uno strumento di visualizzazione dei dati potente che consente alle aziende di esplorare i dati dei clienti in modo altamente interattivo e visivo. Che tu stia monitorando il comportamento dei clienti, eseguendo test A/B o analizzando le tendenze di vendita, Tableau trasforma dati complessi in cruscotti facili da comprendere.

Le visualizzazioni intuitive di Tableau aiutano le aziende a vedere tendenze, modelli e intuizioni nei dati dei clienti senza richiedere competenze avanzate di analisi.

Cosa piace di più agli utenti:

"Offre un modo intuitivo e altamente interattivo per visualizzare i dati. L'interfaccia drag-and-drop rende facile creare cruscotti complessi senza richiedere conoscenze tecniche estese. La capacità di connettersi a più fonti di dati senza soluzione di continuità è un vantaggio significativo, e le potenti capacità di visualizzazione consentono una narrazione chiara e perspicace dei dati."

- Recensione di Tableau, Rui R.

Cosa non piace agli utenti:

"Ha una curva di apprendimento ripida per i principianti. Alcune funzionalità avanzate richiedono conoscenze di scripting o campi calcolati, che possono essere difficili per gli utenti non tecnici. Inoltre, la struttura dei prezzi può essere costosa per le piccole imprese, e la versione desktop manca di alcune funzionalità di collaborazione basate su cloud presenti nei concorrenti come Power BI."

- Recensione di Tableau, Miguel R.

4. Alteryx: miglior software di analisi per il marketing digitale

Alteryx è uno strumento di fusione dei dati e analisi predittiva che consente ai team di marketing di elaborare, pulire e analizzare i dati per migliorare le prestazioni delle campagne. A differenza degli strumenti BI tradizionali, Alteryx si concentra sull'automazione della preparazione dei dati e dell'apprendimento automatico, rendendolo un must per i marketer che si occupano di dati complessi e non strutturati.

Alteryx automatizza l'analisi del marketing, la modellazione dell'attribuzione e la segmentazione dei clienti, aiutando i team a migliorare il ROI e il processo decisionale basato sui dati.

Cosa piace di più agli utenti:

"La mia azienda gestisce enormi quantità di dati di vendita e clienti in diverse regioni. Abbiamo utilizzato Alteryx per automatizzare il nostro processo di reportistica settimanale delle vendite. In precedenza, utilizzavamo Excel per fare questo processo manualmente. Grazie all'interfaccia drag-and-drop di Alteryx, anche gli utenti non tecnici potevano costruire flussi di lavoro senza scrivere codice. Una volta che il nostro team ha impostato il flusso di lavoro, poteva essere eseguito su pianificazione senza intervento manuale."

- Recensione di Alteryx, James A.

Cosa non piace agli utenti:

"Alteryx funziona bene per l'elaborazione batch ma non supporta i dati in streaming in tempo reale. Inoltre, la connessione alle API dei social media richiedeva scripting personalizzato."

-Recensione di Alteryx, Alexander L.

5. Looker: miglior software di analisi per sviluppatori di app

Looker è una potente piattaforma di BI e analisi incorporata per lo sviluppo di app basate sui dati. A differenza degli strumenti di analisi tradizionali, Looker utilizza un approccio moderno alla modellazione dei dati (LookML) per creare metriche e report personalizzati, rendendolo un favorito per gli sviluppatori di app e i team tecnici.

L'accesso ai dati in tempo reale e l'analisi incorporata di Looker lo rendono una scelta top per gli sviluppatori che vogliono fornire intuizioni direttamente all'interno delle loro applicazioni.

Cosa piace di più agli utenti:

"Looker è stato trasformativo per come gestiamo e interpretiamo i dati. È diventato uno strumento che usiamo settimanalmente, se non quotidianamente. È stato centrale nel nostro processo di consolidamento e centralizzazione dei dati. Abbiamo combinato fonti, tra cui Google Analytics, Search Console, social e fogli di calcolo personalizzati, che hanno completamente cambiato il nostro approccio alla reportistica. Ci ha aiutato a ridurre il tempo per generare report, trarre intuizioni e ridurre gli errori. È stato anche facile da implementare e scalare. Looker ci ha aiutato a costruire una cultura di decisioni basate sui dati tutto l'anno, dando a ogni team gli strumenti e le intuizioni di cui hanno bisogno per operare in modo efficace ed efficiente. Non ho mai dovuto contattare il supporto clienti, il che mi dice che lo strumento sta facendo ciò che dovrebbe fare."

- Recensione di Looker, Andrea G.

Cosa non piace agli utenti:

"Looker può avere una curva di apprendimento ripida, specialmente con il suo linguaggio di modellazione LookML, che può essere impegnativo per gli utenti non tecnici. Le opzioni di visualizzazione dei dati sono meno personalizzabili rispetto a strumenti come Tableau o Power BI. La dipendenza da LookML può creare colli di bottiglia per la reportistica self-service. I prezzi di Looker possono anche essere costosi, specialmente per i team più piccoli. Le prestazioni possono rallentare con grandi set di dati, e manca di alcune integrazioni e funzionalità collaborative out-of-the-box presenti in altri strumenti BI."

- Recensione di Looker, Shubham S.

FAQ sul software di analisi dei dati

Ancora in dubbio? Trova le tue risposte qui sotto.

Qual è la differenza tra strumenti di business intelligence e piattaforme di analisi dei dati?

Gli strumenti di BI si concentrano sulla reportistica dei dati storici, cruscotti e analisi delle tendenze di base, mentre le piattaforme di analisi dei dati vanno oltre la BI offrendo analisi predittive, intuizioni guidate dall'IA, modelli di apprendimento automatico ed esplorazione dei dati in tempo reale.

Quali sono le principali piattaforme di analisi dei dati per il settore dei servizi?

Microsoft Power BI è ampiamente utilizzato nelle aziende basate sui servizi per monitorare le prestazioni operative, le metriche finanziarie e la soddisfazione del cliente. Qlik Sense fornisce intuizioni guidate dall'IA, analisi in tempo reale e capacità di BI self-service, rendendolo una forte opzione per l'ottimizzazione dei servizi.

Quale software di analisi è raccomandato per le aziende tecnologiche e le società di software?

Looker è ideale per le aziende tecnologiche che necessitano di modellazione basata su SQL e analisi incorporate per applicazioni software. Sisense offre strumenti BI scalabili con cruscotti potenziati dall'IA, rendendolo ottimo per il processo decisionale basato sui dati all'interno delle aziende software.

Ho bisogno di competenze di codifica per utilizzare le piattaforme di analisi dei dati?

No. Molte piattaforme, come Tableau, Power BI e Zoho Analytics, offrono interfacce drag-and-drop che non richiedono conoscenze di codifica. Tuttavia, strumenti avanzati come Looker e Sisense possono richiedere conoscenze di SQL o Python per la modellazione dei dati personalizzata.

Quali strumenti di analisi offrono le migliori intuizioni per la business intelligence e il processo decisionale?

Power BI è un potente strumento di BI con raccomandazioni guidate dall'IA, automazione e cruscotti a livello aziendale. Tableau consente alle aziende di costruire report interattivi, scoprire tendenze e visualizzare dati da più fonti, rendendolo ottimo per il processo decisionale strategico.

Qual è il miglior software di analisi per gli sviluppatori di app che cercano di monitorare le prestazioni?

Con l'analisi basata su eventi, Mixpanel aiuta gli sviluppatori di app a monitorare l'engagement, la retention e il comportamento degli utenti. Firebase Analytics è costruito per gli sviluppatori mobili e offre monitoraggio delle app in tempo reale, reportistica sugli errori e segmentazione del pubblico.

Le piccole imprese possono beneficiare dell'analisi dei dati?

Le piccole imprese possono beneficiare di piattaforme convenienti e facili da usare come Microsoft Power BI, Zoho Analytics e Google Analytics per monitorare il comportamento dei clienti, migliorare le strategie di marketing e ottimizzare le prestazioni aziendali.

Quali piattaforme di analisi sono migliori per il monitoraggio della crescita e l'ottimizzazione delle strategie di marketing?

Amplitude è una scelta top per i team di crescita che necessitano di intuizioni predittive sugli utenti, coorti comportamentali e analisi della retention. Looker consente ai team di marketing di costruire pipeline analitiche personalizzate e integrare dati da più fonti di marketing.

Quali sono le migliori soluzioni di analisi dei dati per ottimizzare le prestazioni aziendali?

Tableau è ampiamente utilizzato per il monitoraggio degli indicatori chiave di prestazione, l'analisi finanziaria e i cruscotti di ottimizzazione delle prestazioni. Sisense fornisce intuizioni sulle prestazioni potenziate dall'IA, analisi predittive e soluzioni BI incorporate per le aziende che cercano di migliorare le operazioni.

Pensare con i dati

Quindi, cosa puoi trarre da questa panoramica dell'analisi dei dati?

Sappiamo che i dati possono essere descrittivi e sentimentali o conclusivi e numerici. Anche come i dati sono strutturati gioca un ruolo chiave nella loro analisi.

Quando si tratta di analisi, c'è un processo generale in cinque fasi di definizione del bisogno, raccolta dei dati, pulizia, analisi e poi interpretazione. A seconda dei requisiti aziendali, l'interpretazione può variare immensamente.

Poi, ci sono quattro tipi di analisi dei dati. Alcuni sono retrospettivi, e altri sono predittivi e proattivi. Questi ultimi diventeranno più comuni con i progressi nell'intelligenza artificiale, nell'apprendimento automatico, nella modellazione statistica e in altre discipline della scienza dei dati.

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Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2019. È stato aggiornato con nuove informazioni.