Analisi dei dati (big data): cos’è, come si fa e tipologie esistenti

Oggi tutti utilizziamo, per piacere e per lavoro, diversi dispositivi elettronici. Questo uso da parte nostra produce una vastissima quantità di dati che hanno un estremo valore non solamente per le informazioni contenute al loro interno, ma per ciò che le aziende possono farne. 

Ci troviamo a tutti gli effetti in quella che viene definita l’era dei big data. 

Tutti sappiamo che i dati sono importanti, ma nella pratica cosa se ne fanno le aziende?

Li possono analizzare attraverso diverse tipologie di analisi dei dati e sfruttarli per direzionare le proprie decisioni.

Ciò che distingue i migliori analisti è proprio la capacità di identificare il tipo di analisi adatto alla situazione specifica, in base all’attività o alle esigenze del momento, per permettere al business interessato di ottenere vantaggi.

L’obiettivo di tutte le tipologie di analisi dei dati attraverso cui vengono raccolte, interpretate e condivise le informazioni è quello di fornire materiale per migliorare le strategie aziendali. 

In molte realtà la soluzione big data analytics è ormai una consuetudine, mentre in altre non è ancora arrivata a maturazione e sarebbe deleterio continuare a non sfruttare questa notevole risorsa. Scopriamo di cosa stiamo parlando e quali sono le tipologie di analisi dei dati. 

Cos’è l’analisi dei dati

Quando parliamo di analisi dei dati, o analisi dei big data, ci stiamo riferendo al processo che si occupa di scoprire e raccogliere i big data (grandi volumi di dati vari che vengono gestiti velocemente dalle organizzazioni), interpretarli e poi comunicarli alle persone interessate affinché abbiano informazioni tangibili che supportino e direzionino le decisioni. 

Come mai i big data e l’analisi dei dati sono così importanti?

Un’azienda che non basa le proprie scelte sui dati ha una visione solo parziale del mercato e rischia quindi di offrire alla clientela prodotti o servizi di cui in realtà non ha bisogno. Chi si appoggia all’analisi dei big data ha invece un quadro veritiero della situazione di mercato e può proporre idee in base alle reali esigenze dei consumatori. 

Diversamente da quanto si potrebbe pensare, non si tratta di un’invenzione moderna. Già nel 1663 lo statistico britannico John Graunt sfruttò le sue competenze per analizzare un’enorme quantità di informazioni relativamente all’epidemia di peste bubbonica dilagante in Europa. 

Con l’evolversi dei dispositivi digitali i big data sono cresciuti in numero e qualità e si sono evoluti anche i relativi metodi di analisi, basati sempre su tecniche matematiche e statistiche. 

Perché è importante l’analisi dei big data

Negli ultimi anni grazie ai progressi della tecnologia e l’aumento del volume dei dati disponibili, l’analisi dei dati sta diventando sempre più automatizzata e precisa, fornendo un ulteriore valore aggiunto per le imprese. 

I Big Data, dati complessi e voluminosi che non possono essere gestiti con gli strumenti tradizionali, rappresentano un patrimonio di informazioni che, se analizzate correttamente, possono offrire insight preziosi e sconosciuti. 

In questo modo puoi guidare la tua azienda verso decisioni più efficaci, riducendo così i rischi e massimizzando le opportunità.

L’analisi dei Big Data può permettere di identificare i comportamenti dei clienti, prevedere problemi nella catena produttiva, valutare l’efficacia delle campagne di marketing e monitorare le prestazioni del team di vendita. 

Di conseguenza, puoi guidare il tuo business prendendo decisioni con numeri alla mano, aumentando la probabilità di raggiungere gli obiettivi prefissati.

Come si fa l’analisi dei big data

Per sfruttare al meglio i dati aziendali sono necessari alcuni strumenti utili a gestire i big data. Tra questi compaiono i software per trovare ed elaborare le informazioni, i servizi per integrare le tecnologie e le infrastrutture per i calcoli. 

Gli strumenti affrontano diverse fasi, le quali compongono l’intero processo di analisi dei big data affinché le informazioni possano essere leggibili e utilizzabili da chi prende le decisioni in azienda. Analizziamo insieme tutti i passaggi:

• Valutazione delle esigenze: prima di partire con l’analisi deve essere valutato il progetto dell’azienda per capire i problemi da risolvere e gli obiettivi dell’analisi, una fase chiamata “Requirement Gathering” che serve per decidere quale sia la migliore metodologia con cui procedere; 
• Identificazione delle fonti: il passo successivo è trovare le fonti da cui provengono i dati di cui l’azienda necessita e qui inizia la “Data Collection”, ossia la raccolta dei dati dalle diverse sorgenti;
• Filtraggio dei dati: alcuni possono essere danneggiati e devono essere eliminati per poter individuare solo quelli realmente utili alle esigenze aziendali, step che viene chiamato anche “Data Cleaning”;  
• Estrazione dei dati: in questa fase vengono estratti per prepararli all’analisi vera e propria e passare poi ai calcoli o all’archiviazione; 
• Aggregazione dei dati: i dati raccolti dalle diverse sorgenti vengono proposti in un formato riepilogativo, fase saliente per la corretta elaborazione di una strategia aziendale; 
• Analisi dei dati: le informazioni contenute nei dati vengono estrapolate con calcoli matematici e statistici; 
• Visualizzazione: i dati vengono tradotti in rappresentazioni grafiche leggibili anche da chi non è esperto; 
• Strategia: il risultato finale dell’analisi viene discusso in azienda.

Le principali fasi si differenziano quindi in raccolta, elaborazione, pulizia e analisi vera e propria.  

Le tipologie di analisi dei big data

Già dal principio abbiamo parlato di diverse tipologie di analisi dei big data perché non esiste un unico metodo per analizzare i dati. Le tecniche si dividono in due macro aree: 

• Quantitativa: i dati vengono espressi numericamente e forniscono il quadro di un determinato fenomeno;
• Qualitativa: dice perché e come il fenomeno si è sviluppato in quel modo.

Vediamo nel dettaglio queste due grandi categorie. 

Analisi quantitativa

L’analisi quantitativa è un approccio che si basa su dati numerici per misurare fenomeni in modo oggettivo e preciso. 

Questo tipo di analisi è ampiamente utilizzato in campi come la finanza, l’economia, e le scienze sociali, dove è importante rilevare tendenze e comportamenti su larga scala. I dati numerici raccolti possono essere analizzati statisticamente per calcolare medie, percentuali e altri indicatori che aiutino a descrivere e prevedere eventi. 

L’obiettivo principale è ottenere risultati chiari e misurabili, spesso applicabili a contesti più ampi grazie all’uso di campioni di grandi dimensioni. 

Per esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’analisi quantitativa per calcolare le vendite medie mensili di un prodotto o per prevedere il comportamento dei clienti basandosi su dati storici. 

Questo metodo fornisce risposte concrete e replicabili, il che lo rende ideale per chi cerca dati obiettivi e numericamente interpretabili.

Analisi qualitativa

L’analisi qualitativa si concentra sull’interpretazione di dati non numerici, come opinioni, esperienze e comportamenti. È spesso impiegata per comprendere fenomeni complessi e soggettivi, dove i numeri non bastano per cogliere appieno il significato. 

In questo approccio, i ricercatori utilizzano tecniche come interviste, focus group e osservazioni per raccogliere informazioni dettagliate e profonde su un argomento. 

L’obiettivo è esplorare i “perché” e i “come” dietro determinate scelte o atteggiamenti, piuttosto che quantificare il fenomeno. 

Ad esempio, un’azienda potrebbe condurre un’indagine qualitativa per comprendere le opinioni dei clienti su un nuovo prodotto, raccogliendo feedback tramite conversazioni aperte e osservazioni dirette. 

Questo tipo di analisi permette di ottenere una comprensione più profonda delle dinamiche sociali e comportamentali, anche se i risultati tendono a essere più soggettivi e legati a contesti specifici.

All’interno di questi insiemi, esistono molte tipologie di analisi dei dati. Esploriamo ora i quattro tipi di analisi dei big data principali per comprendere quali sono le funzionalità di ognuna e cosa possono offrire a un’organizzazione.

Analisi descrittiva

Le analisi descrittive fanno esattamente ciò che il nome suggerisce, sintetizzano o descrivono i dati grezzi e creano qualcosa che è interpretabile dagli esseri umani. 

Nello specifico vengono analizzati gli eventi passati, dove per eventi passati ci si riferisce a qualsiasi punto del tempo in cui si è verificato un evento, che sia un minuto fa o un mese fa. Le analisi descrittive sono utili in quanto consentono alle organizzazioni di imparare dai comportamenti passati e di aiutarli a capire come potrebbero influenzare i risultati futuri.

Le statistiche descrittive sono utili per mostrare per esempio, il totale dei prodotti stock presenti in magazzino o la spesa media per cliente. Le organizzazioni devono quindi utilizzare le analisi descrittive quando vogliono capire, a livello aggregato, cosa sta succedendo nella loro società.

Analisi predittiva

Le analisi predittive riguardano la comprensione del futuro. Essa fornisce alle organizzazioni informazioni intuitive basate su dati e stime circa la probabilità di un futuro risultato. Ma è altrettanto importante ricordare che nessun algoritmo statistico può “prevedere” il futuro con la precisione del 100%.

Un’applicazione comune di analisi predittiva è quella di produrre un punteggio di credito. Questi punteggi vengono utilizzati per esempio, dalle istituzioni finanziarie per determinare la probabilità che i clienti effettuino futuri pagamenti in tempo.

Analisi prescrittiva

Questo campo relativamente nuovo dell’analisi big data, facilita gli utenti a “prescrivere” diverse azioni possibili per implementare e guidare l’attività verso una soluzione. L’analisi prescrittiva è tutta sulla consulenza. Tenta di quantificare l’effetto delle future decisioni per consigliare i possibili risultati prima che esse siano effettivamente adottate.

L’analisi prescrittiva non solo prevede che cosa accadrà, ma spiega anche perché accadrà e fornisce le raccomandazioni in merito alle azioni che sfruttano queste previsioni.

Le analisi prescrittive sono complesse da amministrare e la maggior parte delle aziende non le utilizza ancora. Tuttavia, quando vengono implementate correttamente, possono avere un grande impatto su come le imprese adottano decisioni e in tal modo, aiutarle a fornire i prodotti giusti al momento giusto, ottimizzando così l’esperienza del cliente.

Analisi diagnostica

L’analisi diagnostica è un potente strumento nel campo dell’analisi dei dati, essenziale per comprendere il ‘perché’ dietro un determinato evento o risultato. Questo processo va oltre la mera osservazione e mette in atto una serie di tecniche specifiche, come il drill-down, il rilevamento dei dati, il data mining e le correlazioni, per scavare più a fondo nei dati e scoprire le cause alla radice.

Il drill-down, ad esempio, è una tecnica che permette di scendere a un livello più dettagliato di informazione, partendo da un’analisi generale per arrivare a dati più specifici. Allo stesso modo, il data mining si avvale di metodi statistici, matematici e di intelligenza artificiale per estrapolare schemi e modelli da grandi set di dati.

Il rilevamento dei dati, invece, individua e classifica i dati in base alle loro caratteristiche, mentre l’analisi delle correlazioni esamina le relazioni tra vari dati. Queste tecniche, quando utilizzate in combinazione, permettono una visione più dettagliata e una comprensione più approfondita delle ragioni che stanno dietro un dato evento, fornendo un quadro completo che è fondamentale per prendere decisioni informate e mirate. L’analisi diagnostica, quindi, rappresenta un elemento chiave nel processo decisionale basato sui dati, offrendo una guida chiara sulla base di fatti concreti.

Business Intelligence e analisi dei dati

Poco fa abbiamo visto quali sono i metodi di analisi, ossia il descrittivo, il predittivo e il prescrittivo. Questi tipi di analisi vengono sfruttati oggi dalla tecnologia chiamata Business Intelligence. 

La BI è oggi fondamentale alle aziende per riuscire a prendere le giuste decisioni perché combina il Business Analytics, il Data Mining e il Data Visualization, nonché tutti gli strumenti e le infrastrutture necessari per operare i calcoli. 

Non è azzardato dire che il cambiamento aziendale è possibile proprio grazie alla Business Intelligence.

Esistono molte definizioni di BI, in generale possiamo dire che racchiude i metodi di raccolta, di archiviazione e di analisi dei dati per aiutare le persone all’interno delle aziende a prendere decisioni. 

Grazie all’evoluzione che la BI ha vissuto negli ultimi anni, oggi possiede al suo interno diversi processi. Il primo che ci interessa in ambito di analisi di big data è il Data Mining, ossia l’utilizzo di tecnologie, statistica, database e Machine Learning per scoprire classificazioni e correlazioni tra grandi quantità di dati.

Il secondo a destare l’attenzione è il Data Visualization, cioè la trasformazione dei dati in rappresentazioni grafiche elaborate che integrino grafici, tabelle e istogrammi per permettere all’azienda interessata di leggere le informazioni a fini strategici. 

In sostanza, l’azienda si presenta con una serie di domande senza risposta e di obiettivi da raggiungere a cui la BI fornisce soluzione attraverso l’analisi dei dati. È infatti in grado di individuare l’andamento del mercato, analizzare il comportamento dei clienti, confrontare l’operato dei concorrenti, tracciare le prestazioni, individuare problemi ed errori, scoprire come ottenere nuovi profitti. 

Interpretazione dei dati

L’interpretazione dei dati è il processo di dare significato ai dati raccolti e analizzati, trasformandoli in informazioni utili per prendere decisioni informate. Non basta raccogliere dati e applicare metodi statistici; è fondamentale capire cosa questi dati rappresentano e come possono essere utilizzati in un contesto specifico. 

Ecco alcuni aspetti chiave dell’interpretazione dei dati:

• Contestualizzare i risultati: i dati non esistono nel vuoto, la loro interpretazione richiede di considerare il contesto in cui sono stati raccolti, che può includere fattori temporali, economici, sociali o settoriali;
• Trovare significati dietro ai numeri: i dati numerici sono spesso il punto di partenza, ma è essenziale andare oltre i numeri grezzi per capire cosa significano in termini di comportamento, tendenze o cambiamenti;
• Riconoscere i bias: durante l’interpretazione, è cruciale essere consapevoli dei bias (pregiudizi cognitivi o distorsioni) che possono influenzare il processo;
• Identificare pattern e tendenze: può includere il rilevamento di trend positivi o negativi che possono informare strategie future;
• Utilizzare modelli comparativi: spesso i dati sono più significativi quando vengono confrontati con benchmark, standard di settore o periodi di tempo precedenti, per capire se i risultati sono nella norma, superiori o inferiori alle aspettative;
• Considerare l’incertezza: nessun dato è privo di incertezze, anche con modelli statistici sofisticati è fondamentale riconoscere i margini di errore e l’incertezza legata alle previsioni;
• Fare inferenze: interpretare i dati significa spesso fare inferenze, ovvero dedurre informazioni non direttamente osservabili dai dati disponibili, soprattutto nell’analisi predittiva dove i dati storici vengono usati per fare ipotesi sul futuro.

Le tecnologie giocano un ruolo cruciale: software come Excel, Tableau, Power BI e linguaggi di programmazione come Python e R sono ampiamente utilizzati per visualizzare i dati e creare modelli statistici. Inoltre, l’uso di machine learning e intelligenza artificiale consente di fare analisi predittive e prescrittive più avanzate, automatizzando parte del processo interpretativo.

I benefici dell’analisi dei big data

Pare quindi che le diverse tipologie di analisi dei big data permettano alle aziende di fare quel salto di qualità che ancora manca. Questo perché comporta dei vantaggi importanti tra cui: 

• Perfezionamento del prodotto: attraverso un’accurata analisi del mercato, delle tendenze e dei consumatori le aziende possono creare i giusti prodotti e migliorarli nel tempo; 
• Gestione del rischio: le società finanziarie grazie ai big data possono identificare e valutare il rischio, inquadrare le minacce, monitorare e controllare il contesto per gestire il rischio al meglio; 
• Processo decisionale rapido ed efficiente: grazie a dati certi le aziende possono velocizzare di gran lunga la pianificazione di strategie e soprattutto possono creare dei piani basati sulla realtà (dati demografici, di consumo, ecc.) e non su congetture; 
• Miglioramento dell’esperienza utente: i big data spiegano anche cosa non funziona nel prodotto o servizio aziendale attraverso il monitoraggio del comportamento dei clienti e dei feedback attraverso cui l’azienda può rimediare perfezionando sempre di più la sua offerta. 
• Esternalizzare i dati: affidarsi a team di analisti esterni, specialisti nel campo dell’analisi dei dati, offre l’accesso a competenze avanzate perché grazie alla loro vasta esperienza, questi professionisti possono gestire e analizzare i dati in modo più efficiente, individuando schemi e prevedendo tendenze future con una precisione notevole.

Possiamo affermare con sicurezza che l’analisi dei big data è fondamentale per il successo aziendale sul lungo periodo.

Errori da non fare nell’analisi dei dati

Durante l’analisi dei dati, ci sono diversi errori comuni da evitare per garantire che i risultati siano accurati e utili. Ecco i principali:

• Non definire chiaramente gli obiettivi: prima di iniziare l’analisi, è essenziale avere una chiara comprensione del motivo per cui si stanno analizzando i dati e quali informazioni si vuole ottenere;
• Ignorare la qualità dei dati: utilizzare dati imprecisi, incompleti o non aggiornati può compromettere tutta l’analisi;
• Confondere correlazione e causalità: solo perché due variabili sono correlate, non significa che una causi l’altra;
• Scegliere le metriche sbagliate: usare metriche che non riflettono correttamente l’oggetto di studio può portare a interpretazioni sbagliate, è importante selezionare le metriche che meglio rappresentino il fenomeno che si vuole analizzare;
• Non segmentare i dati: segmentare i dati per variabili rilevanti come età, area geografica o comportamento d’acquisto, può portare a intuizioni più significative;
• Utilizzare campioni non rappresentativi: fare analisi su un campione che non rappresenta correttamente l’intera popolazione può portare a risultati distorti;
• Eccessiva dipendenza dai software: anche se strumenti di analisi come Excel, R o Python sono potenti, affidarsi esclusivamente a questi strumenti senza comprendere i dati e le ipotesi sottostanti può portare a interpretazioni errate;
• Non formare il personale: è necessario fare formazione e aggiornamento per tutti i membri del team; 
• Non contestualizzare i risultati: i risultati dell’analisi dei dati devono essere contestualizzati rispetto al settore, al mercato o alla situazione specifica;
• Sottovalutare la variabilità nei dati: trascurare la variabilità dei dati, come le oscillazioni stagionali o altre fluttuazioni naturali, può portare a errori di interpretazione;
• Comunicare male i risultati: anche un’analisi perfetta può essere inutile se i risultati non sono comunicati in modo chiaro e comprensibile con grafici semplici, spiegazioni concise e linguaggio appropriato.

Evitare questi errori ti permette di ottenere analisi più affidabili e significative.

Dove si applica l’analisi dei big data

Finora abbiamo parlato genericamente di aziende che utilizzano i big data, ma quali sono i campi dove l’analisi è più attiva? 

Potenzialmente ogni business avrebbe molto da guadagnare dalle informazioni estrapolate durante l’analisi dei dati aziendali. Scopriamo insieme quali sono oggi i settori in cui l’analisi dei dati sta dando ottimi risultati: 

• Marketing: è il primo settore a cui tutti pensiamo quando si parla di studio dei dati applicato al business e la realtà lo conferma, essendo lo studio dei big data fondamentale per la creazione di campagne pubblicitarie performanti che permettano all’azienda di vendere di più e aumentare il proprio profitto; 
• Finanza: le società che utilizzano strumenti finanziari possono facilmente prevedere trend e rischi grazie ai big data per studiare quale sarà l’andamento del mercato nonché per evitare eventuali frodi future; 
• E-commerce: gli shop online raccolgono una quantità esorbitante di dati durante la navigazione dei clienti e li utilizzano per studiarne il comportamento, prevedere le tendenze e formulare offerte sempre più allettanti; 
• Intrattenimento: chi si occupa di pubblicità e spettacolo può prevedere le tendenze e studiare i comportamenti degli spettatori per mandare in onda i migliori spettacoli;
• Istruzione: ora che i corsi si sono spostati sempre più dalle aule fisiche a quelle virtuali attraverso l’e-learning, i big data permettono di creare esperienze sempre più in linea con le esigenze degli studenti; 
• Sanità: l’analisi permette di studiare la storia clinica di un paziente e di prevedere quali patologie si potranno manifestare in futuro;
• Cyber Security: l’utilizzo massiccio dei dispositivi digitali per lo svolgimento delle attività più disparate espone gli utenti ad attacchi informatici rischiosi, ma grazie ai big data le società di sicurezza possono prevedere e proteggere i clienti.
• Manufacturing: Grazie alle tecniche di machine learning e intelligenza artificiale, l’analisi dei big data sta diventando un motore fondamentale per la transizione verso l’Industria 4.0. In questo nuovo scenario, la connettività diffusa tra macchine e componenti può fornire un contributo significativo all’ottimizzazione dei processi produttivi.
• Logistica: L’uso degli analytics si è rivelato particolarmente efficace nell’ottimizzazione della gestione delle scorte tra i centri di distribuzione principali e quelli minori dislocati sul territorio. Questa strategia contribuisce a ridurre significativamente le spese di spedizione.
• Asset Management: Nell’ambito della gestione degli asset, i prodotti di Business Intelligence, in particolare quelli con funzionalità visuali, di riepilogo e geospaziali, svolgono un ruolo cruciale nel monitoraggio dello stato e dei KPI associati a vari asset, come ponti, gasdotti o binari. Queste soluzioni permettono di programmare in modo efficace i cicli di manutenzione e di identificare le aree che richiedono interventi.

Sei pronto per provare una delle tipologie di analisi dei big data?

Che un’azienda debba decidere quando aprire un negozio oppure quando pubblicizzare la campagna di lancio di un nuovo prodotto, le varie tipologie di analisi dei big data che abbiamo visto consentono di prendere scelte ponderate e rivolte al successo. 

Più le tecnologie progrediscono, più lo studio delle informazioni raccolte diventa accurato e di supporto a imprenditori e professionisti in tutti i campi possibili, da quelli governativi a quelli privati. Inoltre, è auspicabile che a breve saranno direttamente le macchine a gestire ciò che oggi compete ancora l’uomo, portando l’analisi a livelli di perfezione mai conosciuti prima. 

Se vuoi scoprire le applicazioni dell’analisi dei big data al tuo business oppure inserire questa tecnologia direttamente in azienda, contattaci subito attraverso il form presente sulla pagina. I nostri esperti sapranno trovare i giusti strumenti per permettere alla tua attività di raggiungere il successo nel mercato odierno.