Business Intelligence: come trasformare la Data Analysis in insight utili

Il mondo del business si basa sui dati. E ancor di più se parliamo di digital business. Le informazioni che possiamo ricavare dal digital oggi sono abbondanti, anzi spesso sovrabbondanti, tanto che si parla di “Big Data”. Ciò che fa la differenza tra un business di successo e uno che continua ad arrancare nel mare dei dati raccolti è proprio l’uso che le aziende sono in grado di fare di questi dati. Chi ha il compito di metterli a frutto è il Data Analyst e spesso è proprio dalle sue capacità e competenze che può derivare l’esplosione del business. Le aziende guidate dai dati (data-driven) prendono decisioni basate sui dati, il che significa che possono essere più sicure che le loro azioni porteranno al successo, poiché ci sono dei dati a supporto. Vuoi capirci di più? Bene, partiamo dal vocabolario della Data Analysis, per capire che cos’è. >> Scopri come rendere data driven il tuo business con il Corso Data Surfer

Quindi cos’è l’analisi dei dati?

In parole semplici, l’analisi dei dati è il processo di raccolta e organizzazione dei dati per trarne conclusioni utili. Il processo di analisi dei dati usa il ragionamento analitico e logico per ottenere informazioni dai dati. Lo scopo principale dell’analisi dei dati è quello di trovare un significato nei dati, in modo che la conoscenza derivata possa essere usata per prendere decisioni informate.

Come si usa l’analisi dei dati nel business?

La Data Analysis è usata nel business per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni di business migliori. Che si tratti di ricerche di mercato, ricerche sui prodotti, posizionamento, recensioni dei clienti, analisi del sentimento, o qualsiasi altra questione per la quale esistono dati, l’analisi dei dati fornirà intuizioni di cui le organizzazioni hanno bisogno per fare le scelte giuste. L’analisi dei dati è importante per le aziende oggi, perché le scelte guidate dai dati sono l’unico modo per essere veramente sicuri delle decisioni aziendali. Alcune aziende di successo possono essere fondate su un’intuizione, ma quasi tutte le scelte aziendali di successo sono basate sui dati.

Che cos’è la Business Intelligence? E che cos’è la Data Analysis?

Tra i termini più usati in questo ambito ci sono “Business Intelligence” e “analisi dei dati”. Molte organizzazioni, infatti, usano business intelligence e Digital Analytics all’interno dei loro processi, ma non tutte saprebbero darne una definizione. Il mondo dei Big Data, dopo tutto, è uno sviluppo relativamente recente. Capire entrambi questi aspetti, tuttavia, è importante per sfruttare meglio i dati a nostra disposizione, quindi iniziamo con il dare un’occhiata a come sono simili e a cosa li differenzia. Iniziamo con uno sguardo alla definizione di base di entrambi i termini. Secondo Forrester, la Business Intelligence (BI) è “un insieme di metodologie, processi, architetture e tecnologie che sfruttano l’output dei processi di gestione delle informazioni per l’analisi, il reporting, la gestione delle prestazioni e la consegna delle informazioni stesse”. La definizione di Data Analytics, invece, è “il processo di esame delle serie di dati al fine di trarre conclusioni sulle informazioni che contengono, sempre più con l’aiuto di sistemi e software specializzati”.

Somiglianze tra Business Intelligence e Data Analytics

Se da un lato, dunque, ci sono delle differenze che separano la business intelligence e la Data Analytics, è anche importante capire cosa le accomuna, per comprendere in che modo possono fornire benefici all’azienda in modi simili. Come ci si può aspettare, sia la BI che l’analitica dei dati seguono processi simili di raccolta dei dati, analizzandoli e fornendo intuizioni utili per il business. La fase di raccolta dei dati, in particolare, è cruciale, perché fornire i migliori risultati significa assicurarsi che le informazioni raccolte siano complete e prive di errori. Entrambe le attività, poi, si occupano del reporting. Ciò significa che i dati sono organizzati e presentati in modo tale da poter essere visualizzati. Se i numeri grezzi sono importanti, infatti, solo una volta che i dati diventano visivi iniziano davvero a dimostrare valore, rendendo le intuizioni più facili da scoprire e permettendo di stabilire strategie e processi su cui agire. La Business Intelligence e l’analisi dei dati possono anche identificare le aree in cui le aziende stanno fallendo o almeno non operano al massimo dell’efficienza. In altre parole, usano i dati che raccolgono per mostrare i punti critici, dando alle organizzazioni una visione migliore di dove possono essere in difficoltà.

Business Intelligence vs. Data Analysis: scopriamo le differenze

Dopo le somiglianze, è il momento di dare un’occhiata più da vicino alle differenze tra BI e Data Analysis. Solo una volta comprese tali differenze, le aziende possono determinare come utilizzare al meglio entrambe per raggiungere obiettivi e risultati desiderati. Mentre sia la BI che l’analisi dei dati coinvolgono l’uso dei dati per scoprire intuizioni che porteranno benefici all’organizzazione, c’è una differenza importante da sottolineare. In parole povere, la Business Intelligence si occupa del presente, mentre la Data Analysis è più focalizzata sul futuro. Esploriamo ulteriormente questo concetto analizzando i 4 tipi di analisi dei dati che in genere è possibile ricavare dai Big Data. 1. Analisi descrittiva: l’analisi descrittiva dei dati guarda i dati del passato e dice cosa è successo. Questa è spesso usata quando si tracciano i Key Performance Indicators (KPI), le entrate, i lead di vendita e altro. 2. Analisi diagnostica: l’analisi diagnostica dei dati mira a determinare perché qualcosa è successo. Una volta che l’analisi descrittiva mostra che è successo qualcosa di negativo o positivo, l’analisi diagnostica può essere fatta per capire la ragione. Un’azienda può vedere che i lead sono aumentati nel mese di ottobre e usare l’analisi diagnostica per determinare quali sforzi di marketing hanno contribuito maggiormente. 3. Analisi predittiva: l’analisi predittiva dei dati predice ciò che probabilmente accadrà in futuro. In questo tipo di ricerca, le tendenze sono derivate dai dati passati, che sono poi usati per formare previsioni sul futuro. Per esempio, per prevedere le entrate del prossimo anno, si analizzano i dati degli anni precedenti. Se le entrate sono aumentate del 20% ogni anno per molti anni, potremmo prevedere che le entrate del prossimo anno saranno del 20% superiori a quelle di quest’anno. Questo è un esempio semplice, ma l’analisi predittiva può essere applicata a questioni molto più complicate come la valutazione del rischio, la previsione delle vendite o la qualificazione dei lead. 4. Analisi prescrittiva: l’analisi prescrittiva dei dati combina le informazioni trovate dai 3 tipi precedenti di analisi dei dati e forma un piano d’azione per l’organizzazione per affrontare il problema o la decisione. È qui che vengono fatte le scelte guidate dai dati. Fatta questa premessa, torniamo quindi alle differenze tra Business Intelligence e Data Analysis. Come ampiamente evidenziato all’interno del Corso Data Surfer di Ninja Academy, un obiettivo della business intelligence è quello di prendere i dati e usarli per un migliore processo decisionale. Attraverso l’uso di aggregazione, visualizzazione e attenta analisi, le aziende possono usare la BI per ottenere una migliore efficienza nel modo in cui l’organizzazione sta operando ora. Dai dati raccolti e analizzati, un’azienda può capire come vendere meglio ai clienti o fornire migliori incentivi ai dipendenti. Tutte le azioni derivate dalla business intelligence possono essere intraprese sul momento. Hai bisogno, quindi, che la tua azienda migliori subito? Gli strumenti di Business Intelligence possono essere impiegati proprio a questo scopo. Questo non vuol dire che la BI non abbia un ruolo da giocare anche nel processo decisionale futuro, ma l’enfasi è sul mettere in atto strategie e attività nel presente. Un altro modo, più tecnico, per esprimere questo concetto è che la Business Intelligence si impegna nell’analisi descrittiva, essenzialmente fornendo un riassunto dei dati storici e mettendoli in una forma visualizzata in modo che le aziende possano agire su di essi. La Data Analysis, d’altra parte, pone l’accento sul futuro. L’analitica dei dati si impegna nel data mining, essenzialmente analizzando una serie di informazioni per individuare i modelli e prevedere le tendenze future che possono informare le organizzazioni su cosa dovrebbero fare. Questo è più comunemente indicato come analisi predittiva, in cui le previsioni sono fatte puramente sulla base dei dati. Si può ovviamente intuire quanto questa attività possa essere preziosa per qualsiasi organizzazione. Pensa a quanto può essere utile prevedere con precisione un trend di vendita o dove si possono aprire nuovi mercati. Con queste informazioni in mano, le aziende possono prepararsi per il futuro. Fondamentalmente, quindi, la Business Intelligence imposta il piano di gioco da mettere in atto subito, mentre la Data Analysis dice a un’organizzazione come pianificare per gli anni a venire.

Business Intelligence e Data Analysis: un po’ di storia

Naturalmente le differenze tra BI e Data Analysis non finiscono qui. Basti pensare che la Business Intelligence ha una storia decisamente più longeva come concetto. L’espressione apparve, infatti, per la prima volta in un libro nel 1865 in riferimento a un banchiere che guadagnava di più grazie a un’analisi approfondita dell’ambiente commerciale circostante. Il termine non si è allontanato molto da quella descrizione iniziale, anche se la sua complessità è aumentata con il passare del tempo. Data Analysis è certamente un termine coniato più di recente, ma potrebbe essere più vecchio di quanto si pensi. Ha guadagnato molta popolarità negli anni ’60, proprio nel periodo in cui i computer hanno iniziato a proliferare e a diventare più comuni. Come la Business Intelligence, è diventata più complessa man mano che i big data si sono trasformati in una componente importante nel business.

Cosa fa un Business Analyst

Se c’è un aspetto in cui la Business Intelligence può davvero distinguersi dall’analisi dei dati è la sua accessibilità. Gli strumenti di BI sono disponibili in molte diverse tipologie, e la maggior parte sono progettati in modo che un’ampia base di utenti possa trarne vantaggio. Anche se qualcuno non ha molta esperienza con le complessità dei dati, può comunque utilizzare gli strumenti di Business Intelligence in modo efficace. Non solo, la Business Intelligence è orientata a prendere il complesso e trasformarlo in qualcosa di semplice. Un foglio di calcolo pieno di numeri e statistiche potrebbe facilmente diventare opprimente, ma la BI prende le intuizioni derivate dall’analisi dei numeri e le trasforma visivamente in qualcosa che quasi chiunque può capire. Questo è esattamente il compito del Business Analyst ed è particolarmente utile se un team all’interno di un’organizzazione vuole comunicare i propri risultati ai dirigenti, che potrebbero non avere una conoscenza approfondita di ciò di cui il gruppo di lavoro si occupa quotidianamente.

Cosa fa il Data Analyst e perché è importante averne uno in azienda

L’analisi dei dati è qualcosa che tende a essere più complessa e più difficile da capire, tranne per coloro che hanno esperienza nel campo, ovvero i Data Analyst. C’è una chiara enfasi sullo sviluppo e l’uso di algoritmi per scoprire intuizioni nascoste dai vasti set de Big Data. Questo significa anche che c’è una enorme varietà di dati da setacciare, dalle statistiche dei social media alle informazioni logistiche. È da questa intuizione che nasce l’analitica prescrittiva, in cui le soluzioni possono essere determinate e implementate. In realtà tra Business e Data Analyst non c’è una reale differenza: entrambi si occupano di dati, di come renderli fruibili per l’azienda e di come ricavarne informazioni e intuizioni utili, sebbene da due prospettive differenti. Quello che bisogna sottolineare, però, è che entrambi possono giocare ruoli vitali nella strategia di business di un’azienda. La Business Intelligence, per esempio, può essere utilizzata per rispondere alle domande sulle operazioni organizzative, mentre l’analisi dei dati può essere usata per migliorare la sicurezza dei dati, garantendo che i dati utilizzati siano sicuri e protetti. Quando le due figure del Business e del Data Analyst lavorano in tandem, si ottiene il meglio da entrambi i mondi.

Come trasformare i dati in insight utili per il business

Una volta compresa la differenza tra business intelligence e data analysis, è anche più semplice scoprire in che modo il Data Analyst permetta all’azienda di trasformare i dati raccolti in insight utili alla crescita. Se il numero di fonti di dati disponibili cresce ogni giorno, questo non significa automaticamente per le aziende conoscere meglio i loro clienti. Anzi, per molti digital marketer questo apre nuove sfide nella rincorsa verso intuizioni effettivamente valide per il business. McKinsey, ad esempio, ha notato che le ondate di dati causate dalla rapida digitalizzazione degli ultimi anni “non hanno fornito ai marketer una comprensione sostanzialmente migliore dei loro clienti, perché la modellazione dei dati obsoleta delle loro aziende non è stata in grado di catturare questi cambiamenti con la granularità e la velocità necessarie”. Nel panorama competitivo del marketing di oggi, non saper utilizzare correttamente i dati significa perdere quote di mercato e clienti, a favore dei concorrenti. Perché questo non succeda, ecco alcune tattiche utili in fatto di Data Analysis, di cui puoi trovare esempi pratici nel Corso Data Surfer di Ninja Academy.

Dalla Data Analysis alle intuizioni attuabili

Anche se, come detto fin qui, tutti sappiamo che dobbiamo iniziare a usare i dati in modo più intelligente, può essere difficile sapere da dove iniziare! McKinsey avverte che, per trarre vantaggio dall’era digitale, le aziende dovranno “aggiornare i loro modelli − dall’acquisizione di nuovi tipi di dati alla riqualificazione degli algoritmi − sia per stare al passo con i bisogni e le aspettative che cambiano, sia per anticipare i cambiamenti nel comportamento dei clienti”, quindi tanto per la Business Intelligence, quanto per la Data Analysis. Il lavoro di un Data Analyst non è quello di produrre un sacco di report dall’aspetto stravagante che contengono tonnellate di dati. I dati, infatti, dovrebbero essere solo input. Le intuizioni fornite, invece, dovrebbero essere l’output più importante. La domanda a cui un bravo Data Analyst dovrebbe rispondere è: cosa significano i numeri per il mio business e quali azioni dovrebbero essere intraprese per migliorare le metriche più importanti del business? Ecco quindi una serie di attività da cui non si dovrebbe prescindere nell’analisi dei dati.

1. Misurare le cose giuste

Non puoi ottimizzare ciò che non misuri. Non esiste una soluzione unica per tutti. Ogni business è diverso e deve essere trattato in modo unico. Supponiamo che tu gestisca un sito di eCommerce. In questo caso, probabilmente vorrai sapere: – Quali canali guidano il maggior numero di conversioni? – Quali sono i bucket di perdita (luoghi in cui le persone lasciano il vostro sito web)? – Le persone usano più dispositivi prima di acquistare i prodotti? – Quali sono i rapporti look-to-buy per i singoli prodotti e categorie di prodotti? – Quali landing page devono essere migliorate e in quale canale?

2. Segmentare prima di agire

Scegli la segmentazione se vuoi agire sui tuoi dati. Raggruppando i visitatori che hanno alcuni attributi in comune, puoi iniziare a scavare più a fondo. La scelta di quali segmenti studiare dipende dalla domanda di business a cui stai cercando di rispondere. L’identificazione dei segmenti migliorerà notevolmente la tua comprensione di come si comportano i tuoi clienti. Puoi usare queste informazioni per impostare un piano di ottimizzazione. Gli strumenti di analisi digitale come Google Analytics forniscono tutta la libertà di personalizzarli in base alle tue esigenze.

3. Presenta i dati in modo chiaro

Come già anticipato, il modo in cui si presentano i dati fa una enorme differenza nel risultato. Presentazioni che includono solo numeri e parole generano solo confusione. È importante, invece, articolare una storia dei dati con tanto di cosa, come e perché abbiamo ottenuto quei dati. Questo trasformerà i dati in intuizioni e decisioni di business redditizie.

4. Il contesto intorno ai dati

Ognuno ha i suoi dati e la sua personale intuizione basata sui dati. Nella maggior parte dei casi, però, una comprensione superiore del contesto porta alle migliori decisioni. Assicurati di stabilire un contesto per i dati che stai leggendo. Cosa significano questi numeri? Sono importanti? Influenzano davvero il business? E come vengono raccolti i dati? I dati senza contesto non sono così significativi e possono effettivamente portare a cattive decisioni aziendali a causa dell’interpretazione sbagliata!

5. Costruire grandi ipotesi

Un’ipotesi chiaramente articolata è l’inizio di qualsiasi “analisi”. E l’ipotesi dovrebbe avere il potenziale per guidare l’azione. Formulare un’ipotesi significa completare in modo semplice e chiaro queste due frasi: 1. Credo che __________. (questa è l’ipotesi), e 2. Se ho ragione, faremo __________. (questa è la qualificazione). Formulare queste affermazioni non è sempre facile, ma permetterà di arrivare a risultati interessanti e utili da applicare. >> Scopri come mettere l’analisi dei dati al servizio del tuo business con il Corso Data Surfer