Advanced Analytics: definizione, vantaggi e come applicarla

Siamo tutti ormai consapevoli del fatto che il patrimonio di ciascuna azienda risiede all’interno dei dati, che assumono un ruolo fondamentale anche per delineare gli sviluppi futuri del business e della crescita.

La Business Intelligence è stata in grado di mostrare e rendere visibili le informazioni real time e in modo più facile ed intuitivo all’utente, ora l’avvento delle Advanced Analytics si pone un obiettivo ulteriore: ricavare maggiore valore dai dati sfruttando il loro potenziale per prevedere e correlare gli eventi e prendere migliori decisioni basandoci su ciò che i dati mettono a disposizione.

Le analitiche avanzate, in questo contesto, possono essere considerate la naturale evoluzione della Business Intelligence (BI) grazie allo sviluppo che tecnologie come l’IoT e l’Intelligenza Artificiale hanno avuto negli ultimi anni.

Che cos’è l’Advanced Analytics?

Un sistema di analisi avanzata dei dati prevede l’utilizzo di discipline complesse ed ad alto valore tecnologico per cercare correlazioni, modelli e tendenze ancora prima che si verifichino. Questo comporta un vantaggio strategico alle aziende senza precedenti, rendendole più competitive e pronte ai cambiamenti imposti dal mercato.

Differenza tra BI e Advanced Analytics

Anche se a prima vista si può pensare che siano simili, la Business Intelligence e l’Advanced Analytics presentano delle sostanziali differenze.

LA BI tradizionale utilizza strumenti comuni di data analytics, come la visualizzazione, le analisi statistiche, l’utilizzo di report al fine di creare insights utili alle esigenze aziendali, basandosi su dati storici ma anche relativamente “giovani”. Questa soluzione, quindi, mostra delle analisi di tipo descrittivo, dove cioè viene semplicemente mostrato (descritto) quello che il business è allo stato attuale.

Ad esempio, un’analisi di BI può mostrare ad un e-commerce quali prodotti sono più venduti e per quale fascia di età e/o sesso, permettendo alla società di decidere di andare a promuovere con iniziative diverse la linea che performa meglio ed aumentare il proprio numero di clienti.

Diversamente, le analitiche avanzate utilizzano strumenti più complessi, come ad esempio il Machine Learning, per ottenere delle analisi di tipo predittivo e ancora più utili alla fase di decision-making del business. L’Advanced Analytics è quindi sia predittiva che prescrittiva:

• Predittiva. Questo tipo di analisi fornisce predizioni futuri su aspetti noti o meno, utilizzando metodi come il machine learning e il data mining attraverso dati storici e attuali;
• Prescrittiva. Attraverso specifiche piattaforme, è possibile ottenere dei suggerimenti su quali siano le migliori azioni da perseguire per ottenere determinati obiettivi. Partendo dall’analisi descrittivia e predittiva, queste soluzioni sono anche in grado di dimostrare gli effetti di una decisione rispetto ad un’altra.

In concreto, un caso di utilizzo, potrebbe essere l’utilizzo delle analitiche avanzate non solo per identificare i trend storici di determinate linee di prodotto ma anche fare delle analisi di forecasting per capire che ruolo possono avere i trend nel futuro del mercato aziendale.

Le tecniche dell’Advanced Analytics

Come accennato nei capitoli precedenti, l’Advanced Analytics si compone di diverse discipline e ciascuna esigenza ne può impiegare alcune mentre altre non prenderle in considerazione.

Le principali e più utilizzate sono:

• Data mining, ovvero il processo che identifica trend, pattern e anomalie all’interno di un dataset. Per ottenere questo tipo di risultati, si utilizza una combinazione di statistica, machine learning e AI.
• Il text mining è l’utilizzo di tecniche e algoritmi avanzati per estrarre informazioni significative e conoscenza da grandi quantità di testo non strutturato.
• Apprendimento automatico. Si riferisce all’utilizzo di algoritmi che consentono ai sistemi di apprendere modelli dai dati senza essere esplicitamente programmati
• Analisi semantica, si concentra sulla comprensione del significato implicito nei dati, specialmente nei testi per interpretare il contesto, identificare relazioni semantiche e comprendere il significato profondo delle informazioni.
• Sentiment analysis. Questa tecnica offre una metodologia automatizzata per misurare e interpretare le reazioni emotive nei dati in contenuti specifici, come ad esempio quelli online, consentendo di valutare l’opinione del pubblico o dei clienti.
• Fare uso di simulazioni implica l’utilizzo di modelli matematici o computazionali per replicare situazioni complesse e ottenere previsioni o valutazioni delle performance. Questa pratica consente alle aziende di testare diverse ipotesi, scenari o strategie in un ambiente virtuale, fornendo insights approfonditi prima di prendere decisioni cruciali.

I vantaggi dell’Advanced Analytics

Le analitiche avanzate possono portare molteplici vantaggi alle aziende che vogliono prendere delle decisioni strutturate e basate su evidenze, analizzare trend, misurare i rischi e fare ipotesi sul futuro del business.

• Migliorare il forecasting. E’ sicuramente uno degli aspetti di maggiore rilevanza e che porta le aziende a scegliere di orientarsi verso le advanced analytics, permettendogli di fare delle previsioni accurate su linee di prodotto, business e tutte le attività correlate che ne conseguono (come ad esempio le campagne marketing).
• Disporre di linee guida strategiche attraverso modelli previsionali e analisi di mercato.
• Diminuire i “bias” di cui ogni azienda è permeata e mostrare l’andamento di un certo aspetto secondo dati reali che non siano influenzati da aspetti personali e poco attendibili.
• Diminuire l’indice di rischio dettato da analisi incerte per avere un futuro aziendale il più possibile a basso indice di “incidenti” di percorso.

Dove applicare le analitiche avanzate

Grazie alle diverse discipline da poter mettere in campo, le advanced analytics sono estremamente versatili e declinabili negli ambiti più svariati di un’organizzazione, ad esempio:

• Nuove strategie di marketing. Aggregare e interpretare nell’insieme i dati provenienti da più piattaforme come ad esempio il CRM, gli e-commerce, i social o le piattaforme di newslettering, aiuta i marketers a creare delle campagne molto più concentrate sulle reali esigenze e stagionalità dei propri clienti e prospect, ottimizzando al contempo azioni e relativi budget da mettere in campo.
• Manutenzione più efficiente. Grazie all’aiuto delle tecnologie IoT, è possibile monitorare l’andamento degli asset e scoprire quale strategia manutentiva sia meglio adottare, quando intervenire in modo preventivo (prima del guasto) e ogni quanto tempo provvedere con le manutenzioni ordinarie.
• Analisi del rischio. Questo ambito di applicazione è molto ampio e può calarsi in ogni aspetto aziendale. L’obiettivo, in generale, è quello di fare delle ipotesi di cosa possa accadere in base alla presa di una o dell’altra decisione.
• Ottimizzazione della supply chain. All’interno di un plant, grazie all’utilizzo di analitiche avanzate e di piattaforme che mettono inisieme dati e IoT, è possibile ottimizzare tutti i campi del processo produttivo ottenendo da subito dei riscontri positivi in termini di produzione, risparmio energetico, qualità e manutenzione.
• Gestione HR. In tutte le aziende, le risorse umane che ne fanno parte sono il primo motore che rende una realtà efficiente e unica, avere a disposizione una soluzione che tramite delle tecniche avanzate, sia in grado di analizzare il grado di soddisfazione di ciascuno, diminuire il turnover e monitorare i vari reparti è un grosso facilitatore per diventare sempre più competitivi.

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