Business analytics, un approccio che consente di valorizzare la strategia data driven aziendale: un fattore indispensabile considerando che le aziende raccolgono una quantità enorme di dati provenienti da varie fonti, ma la vera sfida è trasformarli in informazioni utili e consultabili. Approfondiamo come ciò avviene e come la business analytics spinge la crescita delle imprese.
Che cos’è la business analytics
Con business analytics si intende un insieme di metodologie, tecniche e strumenti utilizzati per estrarre informazioni preziose da dati complessi. Attraverso la business analytics, le aziende possono:
- Comprendere meglio i propri clienti e mercati: Analizzando i dati relativi alle vendite, al marketing e al comportamento dei clienti, le aziende possono identificare modelli, tendenze e preferenze per prendere decisioni più informate su prodotti, servizi e strategie di marketing.
- Ottimizzare le operazioni: La business analytics può essere utilizzata per identificare inefficienze nei processi aziendali, ridurre i costi e migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi.
- Gestire i rischi: Analizzando i dati storici e le tendenze del mercato, le aziende possono identificare e valutare potenziali rischi per la loro attività e sviluppare strategie di mitigazione.
- Prendere decisioni migliori: La business analytics fornisce alle aziende le informazioni e le intuizioni necessarie per prendere decisioni più informate e strategiche, basate su dati concreti piuttosto che su ipotesi o intuizioni.
In sintesi, la business analytics è uno strumento potente che può aiutare le aziende di tutte le dimensioni a migliorare le loro prestazioni, aumentare la redditività e ottenere un vantaggio competitivo.
Business analytics, vantaggi per le aziende
Le aziende che sfruttano i dati in modo efficace hanno un vantaggio significativo rispetto a quelle che non lo fanno. La business analytics offre alle aziende gli strumenti e le competenze per trasformare i dati grezzi in informazioni preziose, che possono essere utilizzate per prendere decisioni più informate e strategiche, basate su dati concreti piuttosto che su ipotesi o intuizioni. Questo può portare a una serie di vantaggi, tra cui:
- Maggiore efficienza operativa – La business analytics può essere utilizzata per identificare inefficienze nei processi aziendali e trovare modi per migliorare la produttività e ridurre i costi.
- Rischio ridotto – La business analytics può aiutare le aziende a identificare e valutare potenziali rischi per la loro attività e sviluppare strategie di mitigazione nell’ambito del risk management.
- Aumento delle vendite e dei profitti – Prendendo decisioni migliori basate sui dati, le aziende possono aumentare le vendite, i profitti e la redditività complessiva.
- Vantaggio competitivo – Le aziende che utilizzano efficacemente la business analytics possono ottenere un vantaggio competitivo rispetto a quelle che non lo fanno. Di fatto la business analytics può aiutare le aziende a sviluppare nuovi prodotti e servizi e a identificare nuove opportunità di mercato.
- Migliore fidelizzazione dei clienti- La business analytics può essere utilizzata per comprendere meglio i clienti e migliorare la loro esperienza, il che può portare a una maggiore fidelizzazione dei clienti.
- Aumento della quota di mercato – Le organizzazioni, prendendo decisioni migliori basate sui dati e sviluppando prodotti e servizi migliori, possono aumentare la loro quota di mercato.
I benefici per le aziende
La business analytics può aiutare le aziende a identificare inefficienze nei processi aziendali, ridurre i costi e migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi. Ad esempio, la business analytics può essere utilizzata per:
- Miglioramento del processo decisionale – La business analytics fornisce alle aziende le informazioni e le intuizioni necessarie per prendere decisioni più informate e strategiche, basate su dati concreti piuttosto che su ipotesi o intuizioni. Questo può portare a una serie di vantaggi, tra cui:
- Gestione del rischio più efficace – La business analytics può essere utilizzata per identificare e valutare potenziali rischi per l’azienda e sviluppare strategie di mitigazione.
- Allineamento strategico – La business analytics può aiutare le aziende a prendere decisioni che siano allineate con gli obiettivi aziendali a lungo termine.
- Campagne di marketing più efficaci – La business analytics può essere utilizzata per identificare i segmenti di clienti più redditizi e sviluppare campagne di marketing mirate che massimizzano il Roi (Return on investment).
- Aumento dell’efficienza operativa e della produttività – La business analytics può aiutare le aziende a identificare aree in cui possono migliorare l’efficienza e la produttività. Ad esempio, la business analytics può essere utilizzata per:
- Identificare colli di bottiglia nei processi aziendali – La business analytics può aiutare le aziende a identificare i passaggi nei loro processi aziendali che richiedono troppo tempo o risorse. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per ottimizzare i processi e migliorare l’efficienza complessiva.
- Automatizzare attività manuali – La business analytics può essere utilizzata per identificare le attività manuali che possono essere automatizzate. Ciò può liberare i dipendenti per concentrarsi su lavori più strategici e ad alto valore.
- Migliorare la gestione delle scorte – La business analytics può essere utilizzata per ottimizzare i livelli di scorte e ridurre i costi di stoccaggio.
- Riduzione dei costi – La business analytics può convertirsi in una leva strategica per:
- Riduzione degli sprechi – Come già accennato, la business analytics può aiutare le aziende a identificare e ridurre gli sprechi di risorse.
- Miglioramento dell’efficienza operativa – L’aumento dell’efficienza operativa può portare a una riduzione dei costi.
- Negoziazione migliore con i fornitori – La business analytics può essere utilizzata per ottenere una migliore comprensione delle proprie esigenze di acquisto e negoziare accordi migliori con i fornitori.
- Riduzione dei costi di manutenzione – La business analytics può essere utilizzata per identificare i problemi di manutenzione preventiva e ridurre i tempi di inattività.
- Sviluppo di nuovi prodotti – La business analytics può essere utilizzata per comprendere più a fondo le esigenze dei propri clienti e sviluppare prodotti e servizi che rispondano in modo più efficace a queste necessità.
Differenze con altri approcci analitici
Per comprendere appieno il valore della business analytics, è importante confrontarla con altri approcci analitici e, precisamente:
- Business Intelligence – Essa si concentra principalmente sulla descrizione dei dati passati e presenti per fornire una panoramica delle prestazioni aziendali. Utilizza report, dashboard e metriche per comunicare informazioni chiave ai decisori. La business intelligence è fondamentale per comprendere lo stato attuale dell’azienda, ma spesso manca di capacità predittive o prescrittive. Ovvero, la business intelligence offre una “vista arretrata” delle prestazioni aziendali, mentre la business analytics guarda a futuro, aiutando le aziende a prendere decisioni migliori basate su previsioni e analisi avanzate.
- Data science – Si tratta di un campo più ampio che comprende l’estrazione di conoscenza dai dati utilizzando tecniche statistiche, machine learning e algoritmi complessi. Essa può essere utilizzata per una vasta gamma di scopi, tra cui la scoperta di modelli, la previsione e la classificazione. È doveroso evidenziare che, sebbene la Data Science sia strettamente legata alla business analytics, si concentra maggiormente sullo sviluppo di modelli e tecniche analitiche, piuttosto che sulla loro applicazione diretta per risolvere problemi aziendali specifici. Ovvero, la data science si concentra sugli strumenti e le tecniche per estrarre conoscenza dai dati, mentre la business analytics si concentra sull’applicazione di tali conoscenze per risolvere problemi aziendali e guidare il processo decisionale.
- Analisi statistica – Si tratta di un insieme di metodi matematici utilizzati per analizzare dati raccolti da campioni o popolazioni. Essa utilizza tecniche come la media, la mediana, la deviazione standard e i test di ipotesi per trarre conclusioni dai dati. L’analisi statistica è una componente fondamentale sia della business analytics sia della data science, ma da sola, non è sufficiente per affrontare le sfide complesse del business. Ovvero, l’analisi statistica fornisce gli strumenti di baseper quantificare e analizzare i dati, mentre la business analytics e la data science li integrano con tecniche più avanzate e li applicano a contesti aziendali specifici.
Business analytics: come funziona e perché è indispensabile
La business analytics è un insieme di metodologie, tecniche e strumenti utilizzati per estrarre informazioni preziose da dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati.
Il processo di business analytics tipicamente coinvolge i seguenti passaggi:
- Raccolta e integrazione dei dati: I dati vengono raccolti da diverse fonti interne ed esterne all’azienda e consolidati in un unico data warehouse o data lake.
- Pulizia e preparazione dei dati: I dati vengono puliti per rimuovere errori, incoerenze e valori mancanti. Vengono inoltre preparati per l’analisi, formattati in modo appropriato e aggregati o trasformati secondo necessità.
- Esplorazione e analisi dei dati: I dati vengono esplorati utilizzando tecniche statistiche e di visualizzazione per identificare modelli, tendenze e anomalie. Vengono utilizzati modelli statistici e di apprendimento automatico per estrarre informazioni più approfondite dai dati e fare previsioni.
- Comunicazione dei risultati: I risultati dell’analisi vengono comunicati ai decisori aziendali in modo chiaro e conciso, utilizzando dashboard, report e presentazioni.
La business analytics è diventata uno strumento indispensabile per le organizzazioni che vogliono avere successo, contribuendo a:
- Aumentare le vendite e i profitti – Le organizzazioni, prendendo decisioni migliori basate sui dati, possono sviluppare prodotti e servizi più mirati, migliorare le campagne di marketing e aumentare la fidelizzazione dei clienti, tutto ciò che porta a un aumento delle vendite e dei profitti.
- Ridurre i costi – La business analytics può essere utilizzata per identificare inefficienze nei processi aziendali e ridurre i costi operativi.
- Migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi – Le organizzazioni, analizzando i dati relativi ai feedback dei clienti e alle prestazioni dei prodotti, possono identificare aree di miglioramento e sviluppare prodotti e servizi di qualità superiore.
- Aumentare la competitività – Le organizzazioni che utilizzano la business analytics sono in grado di prendere decisioni più rapide e migliori rispetto ai loro concorrenti, il che può dare loro un vantaggio competitivo significativo.
Il processo di analisi dei dati – Il processo di analisi dei dati nella business analytics è un ciclo iterativo che coinvolge diversi passaggi fondamentali per convertire i dati grezzi in informazioni utili e praticabili che orientano le decisioni aziendali. Di seguito le fasi principali che costituiscono il processo di analisi dei dati:
- Definizione degli obiettivi e del piano di analisi:
- Identificare il problema aziendale o l’opportunità da affrontare.
- Stabilire gli obiettivi specifici dell’analisi, che cosa si vuole ottenere dalle informazioni estratte dai dati.
- Definire le domande chiave a cui l’analisi dovrebbe rispondere.
- Determinare le risorse e gli strumenti necessari per l’analisi.
- Creare un piano di lavoro che definisce le attività, i tempi e le responsabilità.
- Raccolta e integrazione dei dati:
- Identificare le fonti di dati pertinenti, interne ed esterne all’azienda.
- Raccogliere i dati in formati compatibili e strutturati.
- Integrare i dati da diverse fonti in un unico data warehouse o data lake.
- Assicurare la qualità, la completezza e l’accuratezza dei dati.
- Pulizia e preparazione dei dati:
- Esaminare i dati per identificare e correggere errori, incoerenze e valori mancanti.
- Trasformare i dati nel formato appropriato per l’analisi.
- Normalizzare i dati per garantire la coerenza e la comparabilità.
- Preparare i dati per le tecniche di analisi specifiche che verranno utilizzate.
- Esplorazione e analisi dei dati:
- Esplorare i dati utilizzando tecniche statistiche e di visualizzazione per identificare modelli, tendenze e anomalie.
- Utilizzare tecniche di analisi statistica e di apprendimento automatico per estrarre informazioni più approfondite dai dati e fare previsioni.
- Segmentare i dati in gruppi o sottogruppi per un’analisi più approfondita.
- Applicare test di ipotesi per verificare la validità di ipotesi o teorie.
- Modellizzazione e previsione:
- Sviluppare modelli statistici o di apprendimento automatico per prevedere risultati futuri o comportamenti.
- Valutare le prestazioni dei modelli utilizzando metriche appropriate.
- Selezionare il modello migliore per il problema specifico.
- Utilizzare i modelli per fare previsioni e supportare il processo decisionale.
- Comunicazione dei risultati:
- Comunicare i risultati dell’analisi in modo chiaro e conciso ai decisori aziendali.
- Utilizzare dashboard, report, presentazioni e altre tecniche di visualizzazione per comunicare le informazioni in modo efficace.
- Raccontare una storia convincente che colleghi i risultati dell’analisi agli obiettivi aziendali.
- Fornire raccomandazioni basate sui risultati dell’analisi.
- Monitoraggio e aggiornamento:
- Monitorare le prestazioni dei modelli e le metriche aziendali pertinenti.
- Aggiornare i modelli e l’analisi in base a nuove informazioni o modifiche del contesto aziendale.
- Assicurare che l’analisi rimanga rilevante e utile per il processo decisionale.
È fondamentale evidenziare che quanto descritto sopra rappresenta un processo generico e flessibile. Pertanto, le fasi e le attività specifiche possono differire in base agli obiettivi dell’analisi, ai dati disponibili e agli strumenti impiegati.
Scegliere i giusti strumenti di business analytics
La selezione degli strumenti più adeguati, per un’organizzazione, può rappresentare una sfida complessa, data l’ampia gamma di soluzioni disponibili sul mercato. Per prendere una decisione informata, è fondamentale valutare le esigenze specifiche dell’organizzazione, il budget a disposizione e le competenze interne. Alcuni fattori chiave da considerare sono:
- Obiettivi aziendali e casi d’uso
- Capacità e funzionalità
- Facilità d’uso e scalabilità
- Supporto tecnico e di formazione
- Prezzo, modelli di licenze ed eventuali costi aggiuntivi per funzionalità avanzate o di supporto
Oltre a questi fattori, è essenziale valutare diverse soluzioni e confrontarne le funzionalità, i costi e le recensioni. Inoltre, è consigliabile richiedere demo o prove gratuite per testare gli strumenti prima di procedere all’acquisto. Inoltre, per ottenere il massimo dalla business analytics, è importante sviluppare una cultura data-driven all’interno dell’organizzazione e formare i dipendenti per utilizzare gli strumenti in modo efficace.
Definire i Kpi per il business analytics – Nel contesto della business analytics, i Kpi vengono utilizzati per valutare l’efficacia delle iniziative di business analytics e per dimostrare il loro valore per l’organizzazione.
La definizione di Kpi efficaci per la business analytics è fondamentale per:
- Allineare le attività di business analytics agli obiettivi aziendali: I Kpi dovrebbero essere chiaramente collegati agli obiettivi aziendali e strategici, in modo da garantire che le attività di business analytics stiano contribuendo al raggiungimento di tali obiettivi.
- Misurare il progresso e il successo: I Kpi dovrebbero fornire una misura quantificabile del progresso verso il raggiungimento degli obiettivi di business analytics. Ciò consente di monitorare l’efficacia delle iniziative di business analytics e di apportare le necessarie modifiche al corso d’azione.
- Dimostrare il valore della business analytics: I Kpi possono essere utilizzati per dimostrare il valore della business analytics per l’azienda. Comunicando i risultati delle iniziative di business analytics in termini di Kpi, è possibile ottenere il supporto e il buy-in dei decisori aziendali.
Di seguito un’indicazione su come definire i Kpi per la business analytics:
- Identificare gli obiettivi – Il primo passo è identificare gli obiettivi specifici delle vostre iniziative di business analytics. Inoltre, è importante capire cosa si vuole ottenere con la business analytics. Ad esempio, se si vogliono aumentare le vendite, oppure ridurre i costi, oppure migliorare la soddisfazione dei clienti o ottimizzare i processi aziendali.
- Selezionare le metriche – Una volta definiti gli obiettivi, è necessario selezionare le metriche che li misureranno. Le metriche dovrebbero essere quantificabili, pertinenti agli obiettivi e facili da raccogliere e monitorare.
- Stabilire i target – Per ogni Kpi è necessario stabilire un target, ovvero un valore specifico che si desidera raggiungere. I target dovrebbero essere ambiziosi ma realistici.
- Monitorare e misurare – È importante monitorare regolarmente i Kpi e misurare i progressi verso il raggiungimento dei target. Ciò consentirà di valutare l’efficacia delle iniziative di business analytics e di apportare le necessarie modifiche al corso d’azione.
Di seguito alcuni esempi di Kpi per la business analytics:
- Incremento delle vendite generate dalle campagne di marketing basate sui dati.
- Riduzione del tempo medio di gestione delle richieste di assistenza clienti.
- Aumento della percentuale di clienti soddisfatti.
- Riduzione dei costi di produzione grazie all’ottimizzazione dei processi.
- Miglioramento della precisione delle previsioni di vendita.
Di seguito alcuni consigli per definire Kpi efficaci per la business analytics:
- Coinvolgere i decisori aziendali – È importante coinvolgere i decisori aziendali nel processo di definizione dei Kpi. Ciò garantirà che i KPI siano allineati agli obiettivi aziendali e che siano supportati dalla leadership aziendale.
- Scegliere Kpi SMART – I Kpi dovrebbero essere SMART, ovvero Specifici, Misurabili, Rilevanti, Sfidanti e Temporizzabili.
- Utilizzare una combinazione di metriche – Utilizzare una combinazione di metriche qualitative e quantitative per ottenere una visione completa delle prestazioni della business analytics.
- Rivedere e aggiornare regolarmente i Kpi – I Kpi dovrebbero essere rivisti e aggiornati regolarmente per riflettere i cambiamenti negli obiettivi aziendali e nelle priorità.
Competenze e ruoli professionali – Il campo della business analytics è in continua evoluzione e, di fatto, richiede una combinazione di competenze tecniche, analitiche e aziendali , oltre una solida base in diverse aree, tra cui:
Competenze tecniche
- Statistica e matematica – Conoscenza di concetti statistici e matematici di base, come media, mediana, deviazione standard, regressione lineare, test di ipotesi e serie temporali.
- Programmazione e informatica – Capacità di utilizzare linguaggi di programmazione come Python, R o SQL per la pulizia, l’analisi e la visualizzazione dei dati.
- Strumenti di business analytics – Conoscenza di strumenti e piattaforme di business analytics popolari come Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense e Looker.
- Machine learning e data mining – Comprensione dei concetti di base del machine learning e del data mining, e capacità di applicare tali tecniche ai problemi aziendali.
Competenze analitiche
- Pensiero critico e risoluzione dei problemi – Capacità di analizzare i dati in modo critico, identificare problemi e sviluppare soluzioni basate sui dati.
- Comunicazione efficace – Capacità di comunicare i risultati delle analisi in modo chiaro, conciso e convincente a un pubblico non tecnico.
- Visualizzazione dei dati – Capacità di creare visualizzazioni di dati efficaci che comunicano informazioni in modo chiaro e intuitivo.
- Storytelling dei dati – Capacità di raccontare storie convincenti con i dati che coinvolgono il pubblico e guidano il processo decisionale.
Competenze aziendali
- Conoscenza del settore – Comprensione del settore in cui opera l’azienda e dei suoi principali problemi e opportunità.
- Comprensione del business – Capacità di comprendere i processi aziendali, gli obiettivi e le strategie.
- Abilità di comunicazione interpersonale- Capacità di costruire relazioni con persone a tutti i livelli dell’organizzazione e di collaborare efficacemente con team interfunzionali.
- Etica dei dati – Capacità di comprendere e applicare i principi etici relativi alla raccolta, all’utilizzo e all’analisi dei dati.
Ruoli professionali nella business analytics – Il campo della business analytics offre una varietà di opportunità di carriera, con titoli di lavoro che riflettono le diverse aree di specializzazione. Alcuni dei ruoli professionali comuni nella business analytics includono:
- Business analyst – Essi lavorano a stretto contatto con le parti interessate aziendali per comprendere le loro esigenze e tradurre tali esigenze in requisiti specifici per le iniziative di business analytics.
- Data analyst – Essi si concentrano sulla pulizia, l’analisi e la visualizzazione dei dati per estrarre informazioni utili per il business.
- Data scientist – Essi applicano tecniche di machine learning e data mining ai dati per sviluppare modelli predittivi e identificare nuove opportunità di business.
- Business intelligence developer – Essi progettano, sviluppano e implementano soluzioni di business intelligence che consentono agli utenti aziendali di accedere e analizzare i dati.
- Data visualizer – Essi creano visualizzazioni di dati efficaci che comunicano informazioni in modo chiaro e intuitivo.
Conclusione
La business analytics va ben oltre l’uso di strumenti, la codifica dei dati e la generazione di report, in quanto essa si basa sulla capacità di analizzare, leggere e interpretare i dati, i.e. una competenza che deve essere diffusa a tutti i livelli dell’organizzazione, soprattutto tra i decision maker che devono saper esaminare, verificare e interpretare gli output della business analytics generati da dashboard, grafici e report.
Di fatto, le piattaforme di business analytics si stanno evolvendo in strumenti strategici in grado di aiutare le organizzazioni a migliorare la pianificazione e l’esecuzione delle loro attività attraverso dati approfonditi. È fondamentale, altresì, identificare e implementare i cambiamenti di paradigma necessari all’interno dell’organizzazione per garantire un processo di digitalizzazione e innovazione strutturato. Come affermava lo scienziato Lavoisier: “Nulla si crea, nulla si distrugge, tutto si trasforma”. Questo principio si applica perfettamente alla business analytics, che deve essere vista come un catalizzatore continuo di trasformazione e miglioramento aziendale.
