Che cos'è l'analisi avanzata?
L'analisi avanzata è la raccolta e l'esame dei dati utilizzando metodi e strumenti sofisticati. Questi metodi vanno oltre l'analisi aziendale tradizionale e utilizzano l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale o le simulazioni per scoprire approfondimenti più profondi in modo che le aziende possano prendere decisioni informate.
Le aziende utilizzano software di analisi predittiva per automatizzare e semplificare questi metodi di analisi. Molte di queste piattaforme supportano la creazione di dataset, visualizzazioni dei dati, modelli predittivi, dati strutturati e dati non strutturati. Questo si applica sia ai dati memorizzati che a quelli in tempo reale.
Tipi di analisi avanzata
Di seguito sono riportati i quattro principali tipi di analisi avanzata.
- Data mining implica l'analisi di grandi set di dati per scoprire tendenze, modelli e altri approfondimenti che non sono necessariamente evidenti a livello superficiale. Alcuni metodi di data mining includono l'analisi di regressione, il rilevamento di anomalie e il text mining.
- Analisi predittiva combina dati attuali con dati storici, risultando in una previsione di risultati futuri. Un esempio comune di analisi predittiva è la previsione del tempo.
- Analisi prescrittiva lavora a stretto contatto con l'analisi predittiva. L'analisi prescrittiva calcola i prossimi passi di un'azienda basandosi sui risultati previsti. Deep learning e altri metodi avanzati sono spesso utilizzati in questo tipo di analisi avanzata.
- Big data elabora enormi quantità di dati e li utilizza per derivare risultati e previsioni. Questo tipo di dati cresce esponenzialmente nel tempo ed è notoriamente difficile da gestire.
Vantaggi dell'analisi avanzata
Molte aziende decidono di investire in metodi di analisi avanzata per comprendere meglio i loro clienti, aumentare i ricavi aziendali, espandere il loro mercato di riferimento e prendere decisioni migliori. Altri vantaggi includono:
- Approfondimenti sofisticati. Le aziende prendono decisioni più informate basate su comportamenti storici e previsioni future.
- Miglioramento delle relazioni con i consumatori. Comprendendo il loro mercato di riferimento e i clienti ideali, le aziende possono utilizzare questi approfondimenti per migliorare le prestazioni in tutti i team e dipartimenti.
- Scalabilità e automazione. Questo offre la possibilità di includere un numero maggiore di variabili. Si trascorre meno tempo a creare report e più tempo a pianificare strategie e agire sui dati disponibili.
- Minor rischio. Utilizzando l'analisi predittiva è possibile prevedere determinati risultati basati su decisioni aziendali chiave.
- Decisioni più rapide. I metodi di analisi avanzata elaborano grandi quantità di dati più velocemente degli esseri umani o di altri metodi di analisi, portando a decisioni più rapide.
- Maggiore personalizzazione. Metodi avanzati come l'intelligenza artificiale e i big data possono creare previsioni personalizzate e fattori di rischio per gruppi specifici di persone. Questo può aiutare a migliorare la fidelizzazione e l'acquisizione dei clienti.
- Maggiore visibilità aziendale. È più facile condividere le operazioni aziendali e i dettagli con il resto dell'azienda.
Best practice per l'analisi avanzata
Quando si lavora con diversi metodi di analisi avanzata, segui questi consigli e best practice per garantire il successo.
- Pulisci i tuoi dati. Assicurati di mantenere il dataset dell'azienda e di eliminare eventuali anomalie.
- Non tagliare gli angoli. L'impostazione di questi metodi richiede tempo, impegno e pazienza. Prenditi il tuo tempo all'inizio del processo perché questo influenzerà i risultati finali.
- Non fare affidamento sui dati predittivi. A volte i sistemi si bloccano o l'analisi predittiva sbaglia. Mantieni la capacità di fare osservazioni e decisioni guidate dall'uomo.
- Assumi specialisti in analisi. I processi di configurazione altamente tecnici sono comuni con i metodi di analisi avanzata e richiedono conoscenze molto specifiche.
- Mantieni la sicurezza dei dati. Limita l'accesso ai dati sensibili. Una rigorosa sicurezza dei dati è vitale sia per i clienti che per i dipendenti.
Analisi avanzata vs. analisi aziendale
L'analisi avanzata coinvolge molti tipi di metodi analitici, inclusa l'analisi predittiva, l'analisi prescrittiva e il data mining. L'obiettivo principale dell'analisi avanzata è far emergere modelli, tendenze, potenziali rischi e risultati futuri. I metodi di analisi avanzata rispondono alle domande perché, cosa succede se e cos'altro.
L'analisi aziendale analizza i dati e le prestazioni di un'organizzazione, che sono entrambe misurazioni diagnostiche. Mantenere e osservare questi dataset aiuta ad aumentare i ricavi, la produttività e l'efficienza. I metodi di analisi aziendale rispondono alle domande cosa, quando e quanti.
Whitney Rudeseal Peet
Whitney Rudeseal Peet is a former freelance writer for G2 and a story- and customer-centered writer, marketer, and strategist. She fully leans into the gig-based world, also working as a voice over artist and book editor. Before going freelance full-time, Whitney worked in content and email marketing for Calendly, Salesforce, and Litmus, among others. When she's not at her desk, you can find her reading a good book, listening to Elton John and Linkin Park, enjoying some craft beer, or planning her next trip to London.
