Data Analysis: come ottimizzare i tempi di analisi e centralizzare le sorgenti di informazione

Giugno 4, 2021
YOUngTips
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I dati sono sempre più al centro dei processi decisionali aziendali. Ma di quali dati parliamo? E perché dovrebbero essere talmente rilevanti da decretare o meno il successo di un’azienda?

Molte risposte a questi interrogativi risiedono nella Data Analysis, un complesso processo di modellazione e trasformazione dei dati che attinge anche dal modo di ognuno di noi di prendere decisioni quotidianamente.

La crescita di un’azienda non può prescindere da un’approfondita analisi dei dati, dati slegati dalla percezione personale e del tutto oggettivi. Sono questi che consentono una pianificazione aziendale e una strutturazione del modello di business adeguate.

In realtà non sono i dati di cui disponiamo a rappresentare la chiave di volta, bensì la capacità di estrarre da essi il vero significato, e non è semplice.

Pensiamo che ogni giorno viene prodotta un’ingente quantità di dati: solo però lo 0,5% viene analizzato e utilizzato per produrre un effettivo risultato.

Comprendere il potenziale della data analysis per migliorare le pratiche commerciali

Nella Data Analysis il tempo è il nostro miglior alleato, ma potrebbe diventare anche il nostro peggior nemico. Ecco perché è indispensabile ottimizzare i tempi di analisi.

A seconda del settore e dello scopo dell’analisi, si possono prendere in considerazione diversi metodi e tecniche di analisi. I principali metodi di analisi dei dati sono:

Text Analysis (analisi del testo)
Statistical Analysis (analisi statistica)
Predictive Analysis (analisi predittiva)
Prescriptive Analysis (analisi prescrittiva)
Diagnostic Analysis (analisi diagnostica)

Ognuna di queste tipologie afferisce a due macro-categorie della ricerca: metodi quantitativi e metodi qualitativi.

Quelli più significativi sono l’adozione del machine learning; la raccolta dei dati; l’uso di modelli di misurazione oggettivi. Relativamente a quest’ultimo strumento, va sottolineata l’importanza di avvalersi delle tecnologie adatte per l’elaborazione e la valorizzazione dei dati.

Gestire la mole di dati con gli strumenti di business intelligence

Gestire questa mole di dati comporta un investimento di tempo, risorse ed energie non indifferente. Per questo sempre più aziende decidono di dotarsi di strumenti di business intelligence altamente performanti.

E-commerce e BI: un esempio

Se si possiede un e-commerce, la miglior piattaforma è quella che permette di:
– incrementare l’efficacia delle attività di lead generation e l’accuratezza delle schede prodotto;
– capire quali siano i prodotti del catalogo sui quali puntare, di ottimizzare le attività di Customer Care;
– impostare operazioni di Upselling ai clienti;
– analizzare le acquisizioni e le conversioni;
– ridurre l’abbandono dei clienti

e tanto altro ancora.


La gestione dei dati è un processo molto delicato per le aziende: è fondamentale dunque che si disponga di piattaforme per la gestione centralizzata dei dati.

Senza una piattaforma di Business Intelligence, questo procedimento richiederebbe l’intervento di più figure aziendali (data analyst, digital marketer, social media manager, advertiser, ecc.).


Ad esempio, le soluzioni proposte da IEM supportano le aziende nell’interpretazione e nell’ottimizzazione dei dati, in modo etico, intelligente e nel pieno rispetto della privacy e della sicurezza dei dati.

Sono proprio questi gli strumenti essenziali per monitorare e gestire, in modo accentrato, statistiche e dati provenienti dalle fonti interne ed esterne a un business online. Nel contempo anche l’aspetto decisionale viene di gran lunga semplificato.

Data Integration per centralizzare le sorgenti di informazione

La Data Integration rientra tra quei processi che potenziano l’efficacia dell’analisi dei dati. Come? Ottimizzando i tempi e centralizzando le sorgenti di informazione.

Nello specifico si tratta del processo di unione di dati provenienti da diverse sorgenti, allo scopo di raccoglierli, epurarli da informazioni irrilevanti, mapparli e trasformarli. Nello specifico, le fasi sono queste:

  • Data Requirement Gathering
  • Data Collection
  • Data Cleaning
  • Data Analysis
  • Data Interpretation
  • Data Visualization

In questo modo possono essere elaborati altri dati più facilmente fruibili da tutti quelli che dovranno utilizzarli, necessari per migliorare i processi decisionali e aumentare il margine competitivo.

Con la Data Integration si risparmia tempo

Un’adeguata integrazione dei dati consenti alle aziende di analizzare i dati riducendo i tempi in maniera netta. Con una soluzione di Data Integration è possibile sincronizzare le informazioni, senza la necessità di riaggiornare di continuo i report. Questi infatti possono essere eseguiti velocemente tutte le volte che è necessario.

I migliori strumenti di Business Intelligence sono intuitivi e user friendly. L’interfaccia utente grafica è studiata nell’ottica di risultare fruibile anche da chi non ha particolari competenze tecniche.

Inoltre, sono in grado di accentrare ed elaborare tutti i dati relativi alle attività di digital advertising provenienti da Google ADS, Facebook ADS, Google Analytics, Linkedin, Mailchimp, etc., con possibilità di importazione e analisi dati fino a 24 mesi precedenti alla data di attivazione.

È dalla analisi del passato che puoi progettare il tuo futuro!

iem-explore.com

In conclusione, ottimizzare i tempi e centralizzare le sorgenti di informazione sono due azioni fondamentali per rendere l’Analisi efficace. Solo infatti in questo modo la Data Analysis potrà potenziare le operazioni aziendali, rendere più efficienti i processi produttivi e gestire i flussi di lavoro, migliorando nel contempo l’iter decisionale.

L'AUTORE
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