La Business Analytics (BA), chiamata anche Advanced Analytics, consente alle imprese di analizzare i propri dati per individuare modelli, generare informazioni per prendere decisioni strategiche e automatizzare i processi collegando intelligenza e azione.

Tutti i giorni, in ogni azienda si produce un’enorme quantità di dati che devono essere “studiati” per ricercare tendenze, aumentare l’efficienza e verificare eventuali mancanze o problemi nascosti.

Questa tecnica permette di digitalizzare il business attraverso un approccio Data-Driven, andando oltre il tradizionale monitoraggio e reporting dei KPI (Key Performance Indicators) per trovare modelli celati nei dati.

Come dimostrano le ultime tendenze, le organizzazioni orientate da algoritmi di Machine Learning e Deep Learning sono i nuovi innovatori e leader del business.

Metodologie di Business Analysis

La BA è un campo davvero molto ampio e le metodologie sono aggiornate costantemente, di solito vengono divise in base allo scopo:

  • Analisi descrittiva, la metodologia più diffusa di Business Analytics che analizza e compara dati storici e attuali per comprendere meglio ciò che accade lungo tutto il processo lavorativo. Questa tipologia di analisi è molto utile se un’azienda ha necessità di capire quanto il sito stia crescendo in termini di traffico in relazione a una specifica iniziativa di marketing o a una nuova promozione pubblicitaria.
  • Analisi Predittiva, fondamentale per prevedere i cambiamenti futuri sulla base dei dati attuali. Grazie ad algoritmi complessi si possono sviluppare modelli, scoprire problematiche nascoste, analizzare trends e mutazioni nelle abitudini di acquisto dei clienti. È la tipologia d’analisi adatta per individuare nuove opportunità di business o verificare se le aspettative del mercato possono essere soddisfatte. Determinare con anticipo i vantaggi e gli eventuali rischi è fondamentale per prendere le migliori decisioni strategiche.
  • Analisi Prescrittiva, grazie all’intelligenza artificiale il processo d’analisi dei dati diventa più complesso in modo da riuscire a interpretare le informazioni raccolte e formulare risposte per trovare soluzioni ottimizzate ed efficienti. L’obiettivo è quello di perfezionare il processo decisionale, riducendo il margine d’errore. Attraverso l’Analisi Prescrittiva si riescono a fornire le indicazioni necessarie al miglioramento delle performance.

Perché è importante impostare una Business Analytics strategy?

La Business Analytics è la scienza che partendo dall’analisi dei dati ha come obiettivo quello di trarre conclusioni arrivando alla soluzione più efficiente per aumentare le performance dell’impresa.

Tra i principali vantaggi nell’adottare un approccio Data-Driven possiamo trovare:

  • Fornire rapporti precisi e dettagli sulle iniziative intraprese
  • Ottimizzare i costi di marketing
  • Individuare nuove opportunità di business
  • Analizzare il comportamento del target di riferimento
  • Aiutare a prendere le decisioni strategiche migliori
  • Amministrare e ottimizzare la gestione dei dati
  • Monitorare il ritorno economico sugli investimenti

Usare la Business Analytics e analizzare dati e informazioni per valutare la migliore strategia di business rappresenta un vantaggio fondamentale per rimanere competitivi sul mercato.

Differenza tra Business Intelligence e Business Analytics

La linea di confine tra Business Analytics e Intelligence non è così netta come si pensa. Il loro utilizzo nella risoluzione dei problemi per l’impresa, sia nel medio-breve e sia nel lungo periodo, è complementare e integrato.

La Business Intelligence (BI) è incentrata sull’analisi descrittiva (sul “cosa e come”) rendendo disponibile una comparazione tra dati storici e attuali.

La Business Analytics (BA), invece, si focalizza sul “perché” qualcosa accade e fornisce previsioni grazie all’analisi predittiva, al Data Mining e al Machine Learning. In particolare nell’indagare su un dato fenomeno, la BA si interroga su quali siano le relazioni di causalità tra due o più metriche. La sfida più stimolante per tutti i professionisti del settore poiché in molti casi correlazione non implica causalità.

Pragma Etimos & Business Analytics

Noi di Pragma Etimos siamo convinti che per aumentare le performance di business sia fondamentale adottare un approccio Data-Driven in modo da avere una visione completa della propria azienda e del mercato di riferimento.

Attraverso tecniche di Data Analytics e Data Quality, analizziamo dati strutturati e classificati (Intelligence Data Table) e li usiamo come base per la costruzione di modelli neuronali, collegamenti territoriali e analisi semantiche.

L’obiettivo è quello di trasformare grandi masse di dati in informazioni strategiche.

Scopri di più sulle nostre soluzioni:

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