Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali

L'analisi dei dati e gli strumenti di data mining permetto di guidare le decisioni aziendali migliorando processi e attività

Cosa sono l'analisi dei dati e data mining

L’analisi dei dati e il data mining fanno riferimento a un insieme di tecniche e strumenti in grado di estrarre valore da grandi volumi di dati (big data).  Attraverso, la tecnologia analitica, gli algoritmi di machine learning e la data visualization è possibile, infatti, scoprire evidenze nascoste e trovare soluzioni ai problemi aziendanli.

In una società fortemente basata su sistemi informativi, a fronte di un numero sempre maggiore di dati disponibili, provenienti da fonti eterogenee, ad esempio social media, sensori remoti, report prodotti, il data mining offre gli strumenti in grado di sfruttare appieno i big data, trasformandoli in intelligenza fruibile.

Infatti, la possibilità attraverso il data mining di trattare, elaborare e analizzare informazioni tra loro differenti e spesso provenienti da fonti non direttamente connesse, porta alla trasformazione dei i dati grezzi a dati fruibili fondamentali per acquisire, ad esempio, nuova conoscenza o supportare le decisioni aziendali. Dati e informazioni diventano, quindi, la materia prima per costruire innovativi processi organizzativi e per intraprendere adeguate scelte strategiche.

In sintesi, parliamo di un insieme di tecniche e di processi multidisciplinari che comprendono varie discipline, dalla matematica alla statistica, dall’informatica all’elettronica, dando vita al data science, una scienza che concentra i suoi studi sull’analisi dei dati. Lo scopo principale della data science è proprio quello di analizzare grandi insiemi di dati, per individuare modelli comportamentali e formulare previsioni. Una scienza, dunque, con una duplice finalità:

  1. l’estrazione di informazioni non facilmente identificabili, attraverso tecniche analitiche, con l’obiettivo di renderle fruibili nel contesto aziendale o scientifico di riferimento;
  2. l’esplorazione su grandi quantità di dati, eseguita in modo automatico, con l’obiettivo di identificare comportamenti che possano essere predetti.

 

L'importanza degli strumenti di analisi dei dati e data mining

Gli strumenti di analisi dei dati e data mining sono integrati in cruscotti executive, in grado di raccogliere informazioni dai big data da fonti eterogenee come ad esempio i dati provenienti dai social media, i feed dei sensori di IoT, i testi non strutturati, i video etc. Oggi il data mining è in grado di gestire, in modo conveniente e scalare, i dati provenienti da fonti diversificate, grazie all’uso del cloud e virtual computing.

Nel contesto attuale l’analisi dei dati e data mining hanno assunto un ruolo fondamentale all’interno di quasi tutti gli ambiti professionali e settori economici. Infatti, il data mining trova applicazione i molteplici settori,  dal marketing alla finanza, alle tecnologie dell’informazione e della comunicazione, all’industria all'istruzione e all'assistenza sanitaria, al mondo della ricerca scientifica, e in tutti quegli ambiti dove è necessario elaborare dati con l’obiettivo di ottenere nuova conoscenza. Infatti, Un’azienda moderna in grado di competere nella digital economy non può fare a meno del data mining.

Le aziende che adottano un sistema di data mining sono in grado di ottimizzare e automatizzare i processi organizzativi sulla base degli insights. In questo modo, per definire strategie aziendali basate su insights devono necessariamente passare da un utilizzo dei dati di tipo descrittivo a un approccio predittivo e prescrittivo, come di seguito descritto nelle 4 tipologie di analisi dei dati:

  1. Analisi descrittiva dei dati: è alla base di tutte le informazioni sui dati, risponde alla domanda “cosa è successo”. Nel mondo aziendale viene utilizzata per tenere traccia degli indicatori chiave di prestazione (KPI).
  2. Analisi diagnostica dei dati: individua le cause che hanno determinato l’evento. Utilizza e approfondisce le informazioni provenienti dall’analisi descrittiva per trovare la causa di tale risultato. Le aziende utilizzano questa analisi per creare connessioni e identificare modelli di comportamento.
  3. Analisi predittiva dei dati: utilizza i dati storici per fare previsioni sui risultati futuri, risponde alla domanda “cosa è probabile che succeda”. Questo tipo di analisi è molto efficace nel supportare decisioni in determinate aree quali, ad esempio, previsioni di vendita, segmentazione dei clienti, determinazione dei lead che hanno maggiori probabilità di conversione.
  4. Analisi prescrittiva dei dati: utilizza le analisi precedenti per determinare la linea d’azione da intraprendere in una decisione. Esempi di questa tipologia di analisi sono  l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML), sistemi in grado di processare una grande quantità di dati per apprendere e utilizzare i dati per prendere decisioni informate.

Secondo questo processo di analisi, la capacità di prendere decisioni tempestive e informate diventa la caratteristica distintiva di un’organizzazione data-driven. Cioè un’organizzazione in grado di ottimizzare i processi e innovare i modelli di business. Un processo di analisi che comporta,  anche, un cambiamento dell’organizzazione aziendale, dove tutte le unità di business e le figure professionali devono avere accesso alle informazioni e agli analytics. Dunque, le informazioni devono guidare qualsiasi attività operativa aziendale al fine di realizzare la data-driven enterprise.

Quindi, I dati diventano gli elementi guida del decision-making al fine di ottimizzare le attività di business, innovare i modelli operativi, razionalizzare i processi, ottenendo una maggiore efficacia strategica e riscontri positivi in termini di qualità dell’offerta, fidelizzazione del cliente, risparmi economici, in senso più generale un incremento significativo del profitto aziendale.

 

Esempi di data mining

Capita l'importanza dell'analisi dei dati e del valore che il data mining aggiunge all'impresa, dii seguito si riportano alcuni esempi di data mining:

  • attraverso i dati raccolti dai sensori  dei macchinari (tecnologia Internet Of Things) è possibile determinare, grazie agli analytics, il rischio di guasti imminenti, quindi programmare gli interventi di manutenzione;
  • gli strumenti di sentiment analysis (tecnologia Intelligenza artificiale) permettono di individuare gli elementi di insoddisfazioni del cliente. In questo modo l’azienda, può prevenire l’abbandono da parte del consumatore, attivando ad esempio promozioni. Sempre attraverso A.I. l’azienda può anche ottimizzare automaticamente i prezzi delle offerte, e attraverso i dati storici del cliente, può fare proposte personalizzate in maniera tempestiva;
  • basandosi sullo studio delle preferenze individuali del consumatore, attraverso gli analytics (tecnologia machine learning) che attingono dall’enorme bacino di informazioni provenienti da fonti diverse (social media, sistemi di Customer Relationship Management, mobile app ecc.), si riesce a migliore le attività di up-selling e cross-selling;  inoltre, con la conoscenza  dei gusti personali del cliente, è possibile pianificare campagne di marketing mirate, lanciare specifiche comunicazioni, garantire più efficaci servizi di assistenza;
  • attraverso la costruzione di modelli predittivi associati ad esempio a tecniche come il Social media listening, cioè l’ascolto dei social media attraverso l’ausilio di strumenti dedicati (p.e. Hootsuite, Twitter Counter, Digimind, Sprout Social e altri), l’azienda è in grado di catturare nuove tendenze che emergono dalle loro conversazioni sui social e quindi anticipare la domanda dei clienti.

La tecnologia per l'analisi dei dati e del data mining si evolve costantemente, puntanto anche a sviluppare sistemi e servizi accessibili anche anche alle PMI (p.e. SAP Analytics Cloud, Qlik Sense, RapidMiner, IBM SPSS Modeler, SAS Advanced Analytics e molti altri).