Comprendere i Diversi Tipi di Analisi dei Dati

L’analisi dei dati è essenziale affinché le aziende possano prendere decisioni informate e basate sull’evidenza. Comprendendo i diversi tipi di analisi dei dati, le organizzazioni possono ottenere insight sui trend passati, individuare le cause, anticipare i risultati futuri e ottimizzare le proprie strategie. Questo processo permette di trasformare i dati grezzi in conoscenza strategica, un fattore critico per la crescita e l’innovazione in qualsiasi settore.

Tipi di Analisi dei Dati

L’analisi dei dati può essere categorizzata in diversi tipi di analytics, ognuno dei quali risponde a una domanda fondamentale per il business. Le quattro categorie principali agiscono come una progressione logica, aumentando in complessità e valore strategico:

Analisi Descrittiva

L’analisi descrittiva è il fondamento di ogni processo analitico. Il suo obiettivo primario è sintetizzare e riassumere i dati storici per comprendere cosa è successo in un determinato periodo.

• Definizione e Metriche: Si tratta di sintetizzare e riassumere i dati storici per descriverne le caratteristiche principali. Le statistiche descrittive includono metriche chiave come media, mediana, moda e deviazione standard, che offrono un’istantanea della distribuzione e delle tendenze centrali dei dati.
• Applicazioni: In ambito aziendale, può riassumere le cifre di vendita trimestrali, il numero medio di clienti o i punteggi medi di soddisfazione.
• Strumenti: L’uso di fogli di calcolo e piattaforme di Business Intelligence per la creazione di report è cruciale per visualizzare i risultati e facilitare l’interpretazione.

Analisi Diagnostica

Mentre l’analisi descrittiva identifica i trend, l’analisi diagnostica scava più a fondo per esplorare le ragioni sottostanti, ovvero perché è successo un certo evento o cambiamento.

• Funzionamento: Questo tipo di analisi utilizza tecniche specifiche per confrontare i dati, scoprire relazioni tra diverse informazioni (analisi di correlazione) e capire l’impatto di un fattore sull’altro (analisi di regressione), in modo da identificare le cause reali dei fenomeni osservati.
• Esempi: Se le vendite sono diminuite (insight descrittivo), l’analisi diagnostica interviene per scoprire il motivo: potrebbe essere dovuta a una minore spesa pubblicitaria, a un calo stagionale o a un ritardo nella consegna dei prodotti.
• Il Ruolo dei Big Data: Avere a disposizione i Big Data è essenziale perché si ha una quantità enorme di informazioni. Questo permette di guardare tantissimi dettagli e di scovare connessioni e schemi che con pochi dati sarebbero invisibili.

Analisi Predittiva

L’analisi predittiva si sposta dal passato al futuro, concentrandosi sulla previsione di risultati e trend. L’obiettivo è anticipare cosa succederà, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni proattive.

• Tecniche e Strumenti: si basa sull’uso di formule matematiche e algoritmi che imparano dagli schemi presenti nei dati passati per proiettarli nel futuro. Le tecniche più comuni includono l’analisi delle serie temporali (per prevedere andamenti futuri in base al tempo, come le vendite mensili) e vari tipi di modelli che aiutano a classificare o fare stime.
• Applicazioni Chiave: Prevedere il tasso di abbandono dei clienti (customer churn), stimare quanta merce sarà richiesta in futuro o anticipare potenziali rischi operativi sono applicazioni dirette.

Analisi Prescrittiva

L’Analisi Prescrittiva rappresenta il livello più avanzato, in quanto non solo prevede gli esiti, ma raccomanda anche le azioni ottimali da intraprendere per raggiungere un risultato desiderato: Cosa dovremmo fare?

• Andare Oltre la Previsione: Utilizza sistemi avanzati che simulano diversi scenari e valutano le opzioni migliori. Il suo scopo non è solo dire cosa accadrà, ma anche fornire la strategia concreta (il “miglior consiglio”) per ottenere il risultato voluto.
• Impatto Strategico: Immagina la gestione del magazzino: l’analisi prescrittiva può dire esattamente quanto inventario tenere per soddisfare la domanda futura, ma spendendo il minimo indispensabile. Offre quindi strategie azionabili e tangibili che danno un vantaggio competitivo.

Tipi Aggiuntivi di Analisi dei Dati: Ottenere Insight dai Dati Grezzi

Oltre ai quattro tipi fondamentali, esistono tipi di analisi dei dati aggiuntivi che affinano la capacità di estrarre significato dai dati.

• Analisi Esplorativa (Exploratory Data Analysis – EDA): Un passaggio iniziale e cruciale che coinvolge l’uso di grafici e visualizzazioni (come gli istogrammi o i diagrammi a dispersione) per familiarizzare con il set di dati, scoprire schemi inaspettati, notare i dati anomali e farsi le prime idee su come procedere con l’analisi.
• Analisi Inferenziale (Inferential Analysis): Consente alle aziende di fare previsioni o generalizzazioni su una popolazione più ampia basandosi sull’analisi di un campione di dati. Le tecniche includono i test di ipotesi e gli intervalli di confidenza, fondamentali per trarre conclusioni statisticamente significative.

Comprendere la progressione e le differenze tra tutti i tipi di analisi dei dati è essenziale per trasformare i dati grezzi in insight strategici. Dall’analisi descrittiva che riassume i trend passati, all’analisi prescrittiva che guida l’azione futura, ogni tipo gioca un ruolo cruciale nel processo decisionale informato.