Business analytics: guida pratica all’analisi dei dati in azienda

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 BA 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
• 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.

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 – l’studio dei dati aziendali può aiutare le imprese 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.
• Migliore fidelizzazione dei clienti- lo studio dei dati aziendali può essere utilizzato per comprendere meglio i clienti e migliorare la loro esperienza, il che può portare a una maggiore fidelizzazione.
• 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.

Con la business analytics si riducono sprechi e costi

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 lo studio dei dati aziendali può essere utilizzato per:

• 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).
• Identificare colli di bottiglia nei processi aziendali – La BA può aiutare le aziende a identificare i passaggi nei loro processi aziendali che richiedono troppo tempo o risorse.
• Automatizzare attività manuali – La business analytics può essere utilizzata per identificare le attività manuali che possono essere automatizzate.
• Migliorare la gestione delle scorte – La business analytics può essere utilizzata per ottimizzare i livelli di scorte e ridurre i costi di stoccaggio.
• Miglioramento dell’efficienza operativa – L’aumento dell’efficienza operativa può portare a una riduzione dei costi.
• Negoziazione migliore con i fornitori – la BA 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 BA può essere utilizzata per identificare i problemi di manutenzione preventiva e ridurre i tempi di inattività.
• Sviluppo di nuovi prodotti – la BA 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 – 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 dei dati in tempo reale – un processo innovativo che consente di esaminare e interpretare grandi volumi di informazioni non appena queste vengono generate. A differenza delle analisi tradizionali, che si basano su dati storici, questa metodologia permette di ottenere insights immediati e di prendere decisioni strategiche in tempo reale. Grazie all’impiego di sofisticate tecnologie e algoritmi, è possibile monitorare costantemente flussi di dati provenienti da diverse fonti, identificare pattern, anomalie e tendenze emergenti, e rispondere in modo proattivo agli eventi. Questo approccio trova applicazione in numerosi settori, dalla finanza al marketing, dalla produzione industriale all’assistenza sanitaria, offrendo un vantaggio competitivo significativo a chi lo adotta.
• Analisi statistica – 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.

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.

Esempio di applicazione della business analytcs: la piattaforma ERP

L’ERP funge da fonte di dati per il Business Analytics. I dati generati dai vari moduli dell’ERP (produzione, vendite, finanza, ecc.) vengono raccolti e analizzati per:

• Misurare le performance: identificare gli indicatori chiave di performance (KPI) e monitorarne l’andamento nel tempo.
• Prevedere i trend: utilizzare modelli statistici per anticipare futuri scenari e prendere decisioni proattive.
• Ottimizzare i processi: identificare inefficienze e aree di miglioramento nei processi aziendali.
• Supportare la strategia: fornire informazioni approfondite per definire e implementare strategie di business efficaci.

Definire i Kpi per il business analytics

Nel contesto dello studio dei dati aziendali, 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
• Misurare il progresso e il successo
• Dimostrare il valore della business analytics

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.

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.

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.
• 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 dei professionisti della business analytics

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:

• Statistica e matematica
• 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.
• Pensiero critico e risoluzione dei problemi
• Comunicazione efficace
• Visualizzazione dei dati
• Storytelling dei dati
• Comprensione del settore in cui opera l’azienda e dei suoi principali problemi e opportunità.
• Comprensione del business
• Abilità di comunicazione interpersonale
• Etica 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 – lavora 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 – si concentra sulla pulizia, l’analisi e la visualizzazione dei dati per estrarre informazioni utili per il business.
• Data scientist – applica tecniche di machine learning e data mining ai dati per sviluppare modelli predittivi e identificare nuove opportunità di business.
• Business intelligence developer – progettano, sviluppano e implementano soluzioni di business intelligence che consentono agli utenti aziendali di accedere e analizzare i dati.
• Data visualizer – creano visualizzazioni di dati efficaci che comunicano informazioni in modo chiaro e intuitivo.

La strategia aziendale si basa sui dati

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.