Come migliorare il processo decisionale basato sui dati e l'analisi dei dati?

L'ultimo decennio è stato interamente guidato dalla produzione di massa, dal consumo e dall'analisi dei dati. Le aziende ora utilizzano il processo decisionale basato sui dati come parte fondamentale delle loro strategie aziendali, utilizzando l'analisi dei dati per offrire decisioni produttive e semplificare i progressi. Sarebbe difficile trovare un'azienda che attualmente non stia investendo nell'analisi dei dati e nei big data.

Infatti, oltre il 97% delle aziende sta investendo in progetti di big data, con il 79% di esse che afferma di temere che altre aziende basate sui dati supereranno le loro prestazioni. L'analisi dei dati nella business intelligence e il successo di tale attività sono strettamente collegati, con le aziende che mettono a frutto i dati essendo in grado di prendere decisioni più efficaci, mirate e precise.

Tuttavia, l'analisi dei dati si presenta in molte forme diverse. Sebbene ciò che inizialmente viene in mente possa essere puramente numerico, i dati quantitativi non sono l'unico flusso a cui le aziende hanno accesso. Spesso, ampliando il numero di fonti di dati che un'azienda ingerisce, è in grado di sviluppare una comprensione più completa del mercato generale, dei suoi concorrenti e delle tendenze aziendali interne.

In questo articolo, ci immergeremo nel mondo dell'analisi dei dati, esplorando esattamente come migliorare le strategie decisionali basate sui dati. Esplorando ogni potenziale flusso di analisi dei dati, spiegheremo in dettaglio come utilizzare i dati in modo efficace, diretto e altamente produttivo. Immergiamoci subito.

Tipi di analisi dei dati che le aziende possono utilizzare

All'interno di un'organizzazione, l'analisi dei dati consente alle persone di ottenere una visione più approfondita dei processi con cui entrano in contatto quotidianamente. Invece di dover prendere decisioni basate su opinioni o sentimenti istintivi, l'integrazione dell'analisi dei dati fornisce un metodo basato sull'evidenza per individuare le decisioni giuste ed eseguirle.

Nel 2023, le aziende di tutto il mondo utilizzano l'analisi dei dati per semplificare i propri processi e ottimizzare ogni elemento delle operazioni quotidiane. Troverai l'analisi dei dati ovunque, dai reparti marketing e vendite alle risorse umane e altro ancora. Soprattutto con la pletora di strumenti di democratizzazione dei dati disponibili per le aziende, ora è più facile che mai creare un database centralizzato in cui i dipendenti possano accedere rapidamente alle informazioni di cui hanno bisogno.

A causa dell'ampia diffusione dell'analisi dei dati, esistono diversi campi di analisi su cui le aziende possono scegliere di concentrarsi. A seconda della natura di un'azienda, dei mercati in cui competono e dei suoi clienti, le specifiche scuole di analisi che utilizzano possono variare. Esistono quattro sistemi di analisi dei dati principali utilizzati dalle aziende:

• Analisi descrittiva.
• Analisi dei social media.
• Analisi testuale.
• Analisi predittiva.

Analizziamoli ulteriormente.

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1. Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva è il processo di analisi dei dati in un determinato periodo di tempo per rivelare tendenze, intuizioni ed eventi invisibili. La maggior parte delle aziende avrà un tesoro di dati precedenti, che coprono i record di vendita, i visitatori del sito, i dati di e-commerce e altro ancora. Raccogliendo questi dati per lunghi periodi di tempo, l'analisi dei dati può trarne significato.

L'analisi descrittiva è particolarmente utile per elaborare i fattori alla base di determinate tendenze che si stanno verificando in un'azienda. Ad esempio, se un negozio di e-commerce nota che le sue vendite sono improvvisamente aumentate negli ultimi tre mesi, potrebbe utilizzare l'analisi descrittiva per individuare quando è iniziato questo aumento.

Affinando la data specifica, l'attività di e-commerce potrebbe allineare l'aumento delle vendite con il giorno in cui ha pubblicato il nuovo design del sito web. Le tendenze passate consentono alle aziende di rispondere a queste domande "perché", oltre a prepararsi meglio per il futuro. Se un'azienda nota che le vendite aumentano nei mesi estivi, aumentare in anticipo lo stock disponibile per quei mesi faciliterà le operazioni senza intoppi durante i periodi di maggiore affluenza.

Questa forma di analisi è una delle più comunemente utilizzate, principalmente a causa della sua ampia applicazione.

2. Analisi dei social media

Man mano che gli strumenti che gli analisti di dati hanno a loro disposizione sono migliorati, nuovi campi di analisi sono diventati più disponibili. L'analisi dei social media è un prodotto di questa innovazione, con aziende di tutto il mondo che ora utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per trarre significato da enormi quantità di dati scritti.

L'analisi dei social media utilizza una combinazione di PNL e intelligenza artificiale per elaborare rapidamente enormi quantità di dati formati da tweet, post su Facebook e altri siti social. Considerando quanto sono diventati popolari i social media, questo è un posto fantastico per saperne di più sulla percezione pubblica di un'azienda. Analizzando migliaia di post che menzionano un marchio, gli strumenti di analisi dei social media possono tracciare il comportamento dei consumatori e tracciare il sentimento del marchio nel tempo.

Quando un'azienda rilascia un nuovo prodotto, subisce un rebranding o semplicemente vuole aumentare la propria consapevolezza su come il pubblico li percepisce, ribaltare il frenetico mondo dei social media è un'ottima strategia.

3. Analisi testuale

L'analisi testuale utilizza molte delle stesse tecnologie di base dell'analisi dei social media. Tuttavia, si concentrano su voci testuali come recensioni dei clienti, supporto, ticket, e-mail e altri dati di testo. Proprio come con la PNL sui social media, gli analisti possono acquisire dati da questi elementi testuali e quindi eseguire un'analisi su di essi per determinare se ci sono tendenze sottostanti.

Le aziende possono utilizzare al meglio l'analisi testuale per comprendere il comportamento e il feedback dei consumatori. Ad esempio, se un'azienda sta eseguendo un programma Voice of the Customer (VOC) e sta raccogliendo feedback, l'analisi testuale può aiutare a individuare ciò che i clienti vogliono vedere migliorato in un'azienda.

Man mano che gli strumenti di elaborazione del linguaggio diventano più efficaci, l'analisi testuale sta rapidamente diventando uno strumento vitale nel mondo del successo, del monitoraggio e del supporto dei clienti. Iniziando a utilizzare l'analisi testuale, le aziende sono in grado di digerire un'enorme quantità di dati non strutturati che possono quindi utilizzare.

4. Analisi predittiva

L'analisi predittiva prende i dati storici e li utilizza per proiettare una serie di probabili risultati futuri basati su eventi passati. Se un'azienda ha registrato un picco delle vendite a dicembre negli ultimi cinque anni, l'analisi predittiva suggerirebbe che è probabile che si verifichi di nuovo un picco di dicembre.

Oltre a prevedere picchi e diminuzioni delle vendite, l'analisi predittiva può diventare un campo estremamente preciso. Ad esempio, i fornitori di assicurazioni utilizzeranno i dati dei clienti, la cronologia dei sinistri, l'ubicazione, l'età, il sesso e altri fattori demografici e psicografici per calcolare il rischio relativo di assumere un nuovo cliente.

Stimando la probabilità che un cliente richieda la propria assicurazione, le aziende possono ottimizzare la propria strategia di prezzo per proteggere i propri interessi. Un campo secondario dell'analisi predittiva, l'analisi prescrittiva, è il passo oltre, in cui le aziende agiscono in base ai risultati dell'analisi predittiva.

Sebbene le performance passate non garantiscano necessariamente risultati futuri, i dati storici forniscono una prospettiva utile che le aziende possono utilizzare per ottimizzare i propri processi.

Come aumentare l'efficienza del processo decisionale basato sui dati?

L'analisi dei dati non esiste nel vuoto. Ciascuno dei metodi di cui sopra può essere utilizzato in relazione a tutti gli altri. Spesso, più informazioni ha un'azienda, meglio sarà attrezzata per affrontare tutto ciò che il futuro può riservarle.

Con questo in mente, ci sono una serie di cose che le aziende possono fare per aumentare l'efficienza della gestione, elaborazione e utilizzo dei dati per il processo decisionale:

1. Razionalizzare l'infrastruttura sottostante

Mentre la qualità è importante quando si tratta di analisi dei dati, lo è anche la quantità. Per ottenere i migliori risultati possibili dall'analisi, le aziende devono assicurarsi di disporre del maggior numero possibile di fonti. Per archiviare tutti questi dati e interrogarli, le aziende devono assicurarsi di disporre di buoni strumenti di dati sottostanti. Ad esempio, confrontando Apache Pinot vs Druid, un database di analisi specializzato è più adatto per la gestione e l'elaborazione rapida dei dati. Affinché l'analisi dei dati funzioni nel miglior modo possibile, la tua azienda deve assicurarsi che l'infrastruttura sottostante serva allo scopo che stai cercando.

2. Creare una cultura basata sui dati

Anche se la tua azienda fornisce tutti i dati, gli strumenti e le strutture di visualizzazione possibili, non diventerà data-driven se i tuoi dipendenti non comprendono il potere dei dati. Creare una cultura basata sui dati dimostrando l'importanza dell'utilizzo dei dati nel processo decisionale è uno dei passaggi più importanti per diventare guidati dai dati. Una volta che tutti i tuoi dipendenti avranno capito come e perché dovrebbero utilizzare l'analisi dei dati, vedrai improvvisamente che tutte le decisioni provengono da un luogo di logica, ragione e analisi precisa.

3. Centralizza i dati

Sebbene la creazione di una cultura basata sui dati sia un modo potente per aumentare l'importanza delle decisioni basate sui dati, ciò è quasi impossibile senza la centralizzazione dei dati. Una delle tue prime priorità dovrebbe essere la centralizzazione dei dati e la rimozione dei silos di dati. Una volta che i dati potranno fluire liberamente tra reparti, team e settori della tua azienda, tutti avranno accesso alle conoscenze di cui hanno bisogno per diventare completamente data-driven.

L'analisi dei dati è una risorsa incredibilmente potente per le aziende, ma crea cambiamenti trasformativi solo quando un'azienda la integra correttamente. Concentrandosi sull'infrastruttura sottostante, sulla cultura aziendale e sulle pratiche di gestione dei dati, le aziende saranno pronte a entrare in questa era decisionale basata sui dati.

Vedi anche: Scopo e metodi della raccolta dei dati: scopriamolo!

Pensieri finali

Il processo decisionale basato sui dati non è solo una tendenza aziendale. Al contrario, è un pilastro centrale del business moderno e uno che sta guidando il progresso in tutto il mondo. Incorporando strategie di analisi dei dati nelle operazioni quotidiane, le aziende possono essere più preparate per ciò che riserva il futuro, ottimizzando rapidamente processi, gestione e decisioni per i migliori interessi dell'azienda.

Per ottenere i migliori risultati possibili dall'incorporazione dei dati nei processi decisionali, le aziende dovrebbero assicurarsi di essere adeguatamente attrezzate per gestire l'analisi dei dati su larga scala. Concentrarsi sullo sviluppo dell'infrastruttura sottostante per raccogliere, trasformare, archiviare e analizzare correttamente i dati ripagherà in futuro.