Che cos’è la Data Analytics? Cosa sapere sull’analisi dei dati

Data Analytics cos’è e a che cosa serve?

Le aziende raccolgono continuamente un sacco di dati, ma nella loro forma grezza non hanno alcun significato. È qui che entra in gioco la Data Analytics che trasforma questi dati che sembrano non avere un senso in informazioni utili per prendere decisioni aziendali strategiche.

La Data Analytics implica l’estrazione, la trasformazione e la centralizzazione di dati da diverse sorgenti, per scoprire schemi di comportamento, relazioni che esistono tra elementi, tendenze nel tempo e correlazioni tra variabili. Se in passato i dati venivano analizzati per prendere decisioni future, oggi i dati possono essere analizzati per prendere decisioni in tempo reale e avere delle intuizioni che altrimenti sarebbero impossibili da ottenere utilizzando i processi tradizionali.

Si può pensare all’analisi dei dati come a una forma di business intelligence, utilizzata per risolvere problemi e sfide specifiche. In altre parole, si tratta di trovare modi per utilizzare i dati disponibili all’interno di un’azienda per acquisire conoscenze sulle attività in corso, come ad esempio il comportamento di alcuni gruppi di clienti o le tendenze emergenti nel mercato, e prendere decisioni che possano portare a risultati migliori.

La Data Analytics serve quindi a dare un senso al passato e a prevedere comportamenti futuri al fine di non basare le decisioni su congetture ed ipotesi, ma su informazioni concrete per prendere le decisioni che portino ai risultati desiderati. 

Grazie alle indicazioni tratte dai dati, le aziende sono in grado di comprendere meglio il proprio pubblico e il settore in cui operano, di identificare nuove opportunità o potenziali rischi, e di creare esperienze personalizzate per i loro clienti. Insomma, hanno gli strumenti per pianificare il futuro e ottenere un vantaggio competitivo.

In definitiva, l’analisi dei dati è una pratica che ha come obiettivo quello di ricavare informazioni che possono essere utilizzate per prendere decisioni aziendali basate su fatti verificati. 

4 diversi tipi di Data Analysis

Esistono quattro tipi di analisi dei dati: 

1. Descrittiva: l’analisi descrittiva è un tipo di analisi semplice e superficiale che analizza ciò che è accaduto in passato. Le due tecniche principali utilizzate nell’analisi descrittiva sono l’aggregazione dei dati e l’estrazione dei dati. I dati vengono quindi presentati in modo da essere facilmente compresi da un vasto pubblico non solo dagli esperti di dati. L’analisi descrittiva non cerca di spiegare i dati storici o di stabilire relazioni di causa-effetto; in questa fase, si tratta semplicemente di determinare e descrivere il “cosa”;
2. Diagnostica: a differenza dell’analisi descrittiva esamina il “cosa”, l’analisi diagnostica esplora il “perché”. Quando eseguono l’analisi diagnostica, gli analisti dei dati cercheranno innanzitutto di identificare le anomalie all’interno dei dati: ad esempio, se i dati mostrano un improvviso calo delle vendite di un determinato mese, l’analista di dati dovrà indagare sulla causa;
3. Predittiva: questo tipo di analisi cerca di prevedere ciò che probabilmente accadrà in futuro. L’analisi predittiva stima la probabilità di un risultato futuro sulla base dei dati storici e della teoria delle probabilità e, sebbene non possa mai essere completamente accurata, elimina gran parte del rischio di prendere decisioni basate su congetture. Per dirla con altre parole, l’analisi predittiva serve ad aumentare le possibilità dell’azienda di “colpire nel segno” e di intraprendere le azioni più giuste per raggiungere i suoi obiettivi;
4. Prescrittiva: basandosi sui dati ottenuti dall’analisi predittiva, l’analisi prescrittiva offre informazioni utili su come agire in modo da ottenere il miglior risultato possibile. È uno dei tipi di analisi più complessi e può comportare l’utilizzo di algoritmi, Machine Learning e altre tecnologie avanzate. Quando si conduce un’analisi prescrittiva bisogna prendere in considerazione una serie di scenari possibili e valutare le diverse azioni che l’azienda potrebbe intraprendere.

Di che cosa si occupa un Data Analist?

Un Data Analyst è un professionista che ha esperienza in analisi statistiche, programmazione, data mining, data warehousing e data engineering.

Un analista di dati estrae i dati grezzi, li organizza e li analizza, trasformandoli da numeri incomprensibili in informazioni coerenti e intelligibili. Dopo aver interpretato i dati, l’analista di dati trasmette le sue scoperte ai dirigenti e ai professionisti della data science per aiutarli a prendere decisioni informate.

Ecco quali sono le skill che deve avere un Data Analist:

• Progettazione dei data sets: deve essere in grado di comprendere la struttura dei dati e come può essere organizzata in data sets per facilitare la ricerca;
• Analisi statistica: deve essere in grado di applicare le tecniche statistiche più appropriate per l’analisi dei dati, come la regressione lineare o logistica;
• Utilizzo di linguaggi di programmazione: deve utilizzare linguaggi di programmazione come SQL, Python o R per eseguire query complesse sul data set;
• Data visualization: deve rappresentare i risultati dei data sets con strumenti visivi, come grafici e tabelle;
• Interpretazione dei risultati: deve essere in grado di interpretare correttamente i risultati dei data sets in modo da poter trarre le conclusioni appropriate.

La Data Analytics è un campo in continua evoluzione e gli analisti di dati devono essere in grado di adattarsi a condizioni mutevoli, sviluppando competenze più avanzate come Data Mining o Big Data Analytics. 

Big Data Analytics cos’è e come funziona? 

Big data è il termine generico usato per descrivere la raccolta, l’analisi e l’archiviazione di enormi quantità di informazioni digitali. Questi dati vengono raccolti da una varietà di fonti – come server, dispositivi mobili o applicazioni – e possono rappresentati sotto forma di testo, foto, video o altri formati. 

Il concetto di Big Data ha iniziato a prendere piede nei primi anni 2000, con l’avvento dell’Internet of Things, la diffusione dei dispositivi intelligenti e i social media che sono diventati una parte importante della nostra vita quotidiana. Generiamo quindi enormi volumi di dati in continuazione e in tempi sempre più rapidi. I big data sono essenzialmente questo: grandi volumi di dati eccezionalmente veloci e troppo complessi per essere elaborati con i metodi tradizionali.

Ma quanto sono grandi questi Big Data? Douglas Laney, esperto di dati presso la società di ricerca Gartner, ha definito le tre “V” dei Big data che li distinguono dai dati ordinari:

1. Volume: la prima cosa da sapere sui big data è che sono enormi e in continua crescita. Quando parliamo di big data, abbiamo a che fare con volumi enormi, quasi incomprensibili;
2. Velocità: in un mondo sempre connesso, come quello in cui viviamo, ogni singola persona che utilizza un dispositivo, naviga in Internet o usa i social media sta generando il proprio flusso di dati e, dal punto di vista aziendale, questo può tradursi in enormi opportunità;
3. Varietà: i Big Data, oltre ad essere enormi e veloci, provengono anche da una miriade di fonti diverse. Questo è, in parte, ciò che li rende così complessi: si presentano in molte forme diverse, dai dati video, di testo e di immagine ai dati audio, ai dati in tempo reale e oltre, e quindi richiedono diversi tipi di elaborazione e analisi.

Differenza Data Analyst e Data Science

I termini Data Analytics e Data Science tendono a essere usati in modo intercambiabile, tuttavia si tratta di due campi diversi e di due percorsi professionali distinti. In aggiunta, ciascuno di essi ha un impatto molto diverso sull’azienda o sull’organizzazione.

Ad esempio, una differenza sostanziale tra Data Analyst e Data Scientist risiede in ciò che fanno con i dati e nei risultati che ottengono. Un analista di dati cerca di rispondere a domande specifiche esaminando grandi insiemi di dati con l’obiettivo di identificare tendenze e modelli. Organizza poi i risultati in forma di grafici e li condividi con i principali stakeholder per prendere decisioni strategiche. 

Un Data Scientist, invece, è più orientato alla ricerca, progetta nuovi processi per la modellazione dei dati, scrive algoritmi, elabora modelli predittivi ed esegue analisi personalizzate. In altre parole, gli analisti di dati affrontano e risolvono domande già definite, mentre i data scientist progettano nuovi modelli per automatizzare e ottimizzare le operazioni.

Un’altra differenza principale sta negli strumenti e nelle competenze richieste per ciascun ruolo. Gli analisti di dati devono essere esperti di software come Excel e, in alcuni casi, di linguaggi di programmazione come SQL, R, SAS e Python. I Data Scientist, invece, devono essere esperti di Hadoop, Java, Python, Machine Learning e Object Oriented Programming, oltre che di sviluppo software, Data Mining e analisi dei dati.

Nonostante le differenze, la scienza dei dati e l’analisi dei dati lavorano insieme ed entrambe apportano un contributo estremamente prezioso al business. In definitiva, un Data Scientist ed un Data Analyst possono andare a braccetto con l’obiettivo condiviso di esplorare, analizzare e trarre informazioni da grandi volumi di dati. 

Data Analytics: come farla nel modo giusto?

La Data Analytics è uno strumento essenziale per guadagnare un vantaggio competitivo in qualsiasi settore e permette di ottimizzare le prestazioni di un progetto di Content marketing.

Per farlo nel modo giusto, è fondamentale scegliere le tecnologie più appropriate, porre delle domande ben precise e identificare le informazioni che possono rispondere a tali quesiti. 

Dopodiché bisogna combinare i dati con le logiche SEO per strutturare, creare e pianificare contenuti rilevanti e pertinenti, utili a raggiungere il target desiderato e a generare un impatto positivo per il business. L’utilizzo della Data Analytics nel Content marketing permette di conoscere meglio i propri utenti, i loro interessi e le loro preferenze in modo da creare dei contenuti personalizzati in grado di raggiungere obiettivi maggiormente strategici. 

Per ottenere i risultati desiderati bisogna però avere tempo, risorse e competenze specifiche o si corre il rischio di non sfruttare a pieno le potenzialità dell’analisi dei dati. La soluzione? Affidarsi a un partner esperto come un’agenzia di Content marketing che per conto dei suoi clienti si occupa dell’ideazione, della produzione dell’ottimizzazione e della distribuzione dei contenuti per il web e i media digitali.