La business analytics aiuta data engineer e data scientist a ottimizzare i processi aziendali con un approccio data-driven e data analytics.
Dunque, l’analisi del business permette a un’azienda di conseguire determinati traguardi in termini di profitto, raggiungendo obiettivi di business e risparmiando in termini di tempi e costi. In generale, la business analytics (BA) rappresenta l’uso dei dati aziendali per prevedere tendenze e anticipare risultati, sveltendo e agevolando il processo di decision-making.
Cos’è la business analytics
La business analytics è il processo con cui, grazie a metodi statistici e tecnologie di big data analytics, si analizzano i dati storici, con lo scopo di ottenere nuovi insight e migliorare le strategie di decision-making.
Infatti questo processo aiuta i decision maker a prendere decisioni in base ai dati attraverso le seguenti metodologie:
- data mining;
- analisi statistica;
- analisi predittiva.
Dunque, esso analizza e trasforma i dati in informazioni utili. Quindi, identifica e anticipa tendenze e risultati. Inoltre, ha l’obiettivo di rendere più smart sia il business che il processo decisionale basato su approccio data-driven.
Infine, l’analisi del business è l’insieme di pratiche, tool e servizi di data analysis automatizzate per capire sia cosa sta accadendo nel business sia perché, per migliorare il processo di decision-making e orientare un’azienda a pianificare il futuro.
Spesso parliamo di business analytics in associazione con business intelligence (BI) e big data analytics.
Tipi di business analytics
Le componenti della business analytics sono:
- data aggregation;
- data mining;
- identificazione associazioni e sequenze;
- text mining;
- forecasting;
- business analytics predittiva;
- ottimizzazione;
- data visualization.
Dunque, per capire quali tipi di business analytics si adattano a ogni caso, conviene dare uno sguardo panoramico a ciascuna componente nel dettaglio.
Video: Business intelligence e Big data analytics
Data aggregation
L’aggregazione dei dati costituisce un elemento cruciale. Prima di effettuare la data analysis, è necessario raccogliere i dati, organizzarli, filtrarli, o mediante quelli concessi volontariamente oppure attraversi dati registrati transazionali ovvero i dati che si riferiscono agli eventi aziendali:
- ordini;
- fatture e pagamenti;
- progetti pianificati;
- record relativi ad attività;
- consegne;
- record di dati archiviati e di viaggio.
Data mining
Il data mining applicato al business analytics consiste nell’ordinare grandi dataset utilizzando database, statistiche e machine learning per identificare tendenze e stabilire relazioni.
Infatti, il data mining è l’attività con cui estrarre dai dati, attraverso un processo complesso, informazioni implicite, prima ignote e con la potenzialità di rivelarsi utili, e quindi esplorare i big data, analizzarli, tramite sistemi automatici e semi-automatici, con lo scopo di scoprire pattern rilevanti.
Identificazione pattern e sequenze
Si tratta di identificare azioni prevedibili che sono condotte in associazione con altre azioni oppure in sequenza.
Text mining
Il Text mining esplora e organizza vasti e non strutturati dataset di testo al fine di eseguire qualitative and quantitative analysis
Forecasting
Analizza dati storici da un periodo specifico per eseguire stime informate che dimostrino di essere utili nell’analisi predittiva nella determinazione di eventi oppure comportamenti futuri.
Business analytics predittiva
Parliamo dell’analisi predittiva del business che utilizza una varietà di tecniche statistiche per realizzare modelli predittivi. Infatti, lo scopo è quello di estrarre informazioni dai dataset, identificare pattern e fornire un punteggio predittivo per un’ampia varietà di scopi e risultati organizzativi.
Ottimizzazione
L’ottimizzazione è una componente volta a delineare gli scenari. Una volta che l’esperto ha identificato le tendenze e ha effettuato le previsioni, gli utenti di fascia business possono adottare tecniche di simulazione per estrarre e testare gli scenari best-case.
Data visualization
La visualizzazione dei dati fornisce una rappresentazione visuale come grafici, mappe e infografiche per eseguire una data analysis veloce e puntuale.
Inoltre, è sempre più importante selezionare il grafico corretto per ogni analisi del business. Scegliere quale grafico impiegare permette di preparare e costruire una visualizzazione di dati più intuitiva e immediata: per esempio, un grafico a barre orizzontali può essere più efficace di uno a torta.
Differenza tra business analytics e business intelligence
La business intelligence e la business analytics hanno numerosi punti di contatti e senza dubbio condividono le stesse finalità, tanto che a volte le espressioni appaiono intercambiabili. Tuttavia è un errore considerarli sinonimi: infatti i due processi differiscono nella pratica e nei focus fondamentali.
La Business intelligence analytics si concentra infatti nella descriptive analytics, combinando la raccolta di data, data storage e knowledge management con la data analysis per valutare i dati passati e fornendo nuove prospettive i base alle informazioni attualmente conosciute.
Invece la business analytics si focalizza sulla prescriptive analytics, utilizzando data mining, creazione di modelli e machine learning per determinare i risultati futuri.
Essenzialmente, la business intelligence risponde ai seguenti interrogativi: “Cosa è successo?” e “Cosa bisogna cambiare?”.
Invece, la BA risponde alle domande “Perché sta accadendo?”, “Cosa succede se questo trend continua?”, “Cosa accadrà successivamente?”, e “Cosa accadrà se cambiamo qualcosa?”.
Infine, i tool di questa tipologia di analytics e della business intelligence tendono a sovrapporsi nelle strutture e nelle finalità.
I tool della business analytics
In generale l’analisi del business si declina come:
- descriptive analytics, che analizza i dati storici per determinare come una unità possa rispondere a un insieme di variabili;
- predictive analytics, che guarda ai dati e alle sequenze storiche e determina quali probabilità ottengano peculiari futuri risultati;
- prescriptive analytics, ovvero la combinazione del processo della descriptive analytics, che offre insight su ciò che è avvenuto, e il processo di predictive analytics, che fornisce insight su ciò che dovrebbe accadere, fornendo un processo grazie al quale gli utenti possono anticipare cosa succederà, quando accadrà e perché capiterà.
Soluzioni software moderne e di alta qualità di analisi business e le piattaforme sono sviluppate per ingerire e processare enormi dataset che utenti business incontrano e possono sfruttare per ottimali operazioni aziendali.
Ecco i principali business analytics tools:
- SAS Business Analytics (SAS BA);
- Un esempio di tool integrati con l’intelligenza artificiale (AI): IBM Planning Analytics with Watson; IBM Cognos Analytics with Watson;
- Oracle Analytics (nel Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms 2021);
- QlikView;
- Board;
- Splunk;
- Sisense;
- Microstrategy;
- Knime;
- Dundas BI;
- Tibco Spotfire;
- Tableau Big Data Analytics.
Esempi di business analytics
Ecco alcuni esempi di analisi del business:
- operazione e gestione di sistemi di informazioni cliniche nel settore della salute (healthcare);
- il tracciamento della spesa dei player , sviluppo di “retention effort”, impegni per trattenere i clienti e non farli uscire per esempio da un sito di eCommerce;
- razionalizzazione di ristoranti o fast food, monitorando le ore di picco della clientela e identificando quando certi articoli alimentari dovrebbero essere pronti in base ai tempi di preparazione.
