Analisi dei dati: Cosa, come e perché fare analisi dei dati per la tua organizzazione

Essere un’azienda guidata dai dati è importante, ma cosa significa esattamente?

Le aziende 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 che le supportano.

Cos’è dunque l’analisi dei dati?

In parole semplici, l’analisi dei dati è il processo di raccolta e organizzazione dei dati al fine di trarne conclusioni utili. Il processo di analisi dei dati utilizza 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 utilizzata per prendere decisioni informate.

Come viene utilizzata la data analytics nel business?

La data analytics viene utilizzata nel business per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni aziendali migliori. Che si tratti di ricerche di mercato, di prodotti, di posizionamento, di recensioni dei clienti, di analisi del sentimento o di qualsiasi altra questione per la quale esistono dati, l’analisi dei dati fornirà gli approfondimenti di cui le organizzazioni hanno bisogno per fare le scelte giuste.

La data analytics è importante per le aziende oggi, perché le scelte guidate dai dati sono l’unico modo per essere veramente sicuri nelle decisioni aziendali. Alcuni business di successo possono essere creati su un’intuizione, ma quasi tutte le scelte di business di successo sono basate sui dati.

Quali sono gli esempi di analisi dei dati?

L’analisi dei dati è un concetto un po’ astratto da capire senza l’aiuto di esempi. Quindi, per illustrare meglio come e perché l’analisi dei dati è importante per le aziende, ecco i 4 tipi di analisi dei dati ed esempi di ciascuno.

• Analisi descrittiva: L’analisi descrittiva dei dati guarda i dati del passato e dice cosa è successo. Questo è spesso usato quando si tracciano i Key Performance Indicators (KPI), le entrate, i lead di vendita e altro.

• 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 il motivo. 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.

• 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 utilizzati 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.

• Analisi prescrittiva: L’analisi prescrittiva dei dati combina le informazioni trovate dai precedenti 3 tipi 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.

Questi 4 tipi di analisi dei dati possono essere applicati a qualsiasi problema con dati relativi ad esso. E con internet, i dati possono essere trovati praticamente su tutto.

Ma come si fa a ottenere questi dati dal web in un formato utilizzabile dal tuo team per ricavarne degli insight? Te lo diremo nella prossima sezione sui metodi di analisi dei dati.

Quali sono i metodi di analisi dei dati?

Siccome la nostra esperienza a Import.io è nei dati dal web, discuteremo i metodi di analisi dei dati dal web. I passi che portano all’analisi dei dati web sono: identificare, estrarre, preparare, integrare e consumare. Nell’analisi manuale tradizionale dei dati, ognuno di questi passaggi richiede una notevole quantità di tempo per essere eseguito.

Identificare i dati di cui avete bisogno può essere impegnativo con la grande quantità di dati sul web. Potresti scegliere una fonte di dati che non è affidabile o perdere fonti di dati cruciali che dovrebbero far parte della tua ricerca. I dati affidabili e completi sono necessari per un’analisi accurata dei dati.

Estrarre i dati dal web ha tradizionalmente richiesto un web scraper che è codificato per raschiare i dati da un certo sito web secondo certi parametri. Per esempio, la tradizionale analisi del sentiment di Twitter potrebbe utilizzare un web scraper che è codificato per raschiare i tweet che menzionano il tuo marchio. Creare ed eseguire questi web scraper richiede tempo. E anche una volta finito, è possibile che i dati siano incompleti o imprecisi. I parametri per i quali i tweet saranno raschiati potrebbero mancare di una regola, con conseguente mancanza di dati cruciali.

La preparazione dei dati per l’analisi richiede molti passaggi che richiedono molto tempo per essere eseguiti manualmente. I dati devono essere puliti, standardizzati, trasformati, ecc. È qui che avviene gran parte dell’obsolescenza. Quando i dati sono pronti, non sono più così recenti e ci sono dati più recenti là fuori.

Integrare i dati con il vostro software di analisi dei dati può essere un problema a seconda del software utilizzato dalla vostra organizzazione. E deve essere integrato in modo che possa essere consumato.

Come rendere l’analisi dei dati più efficiente per la tua organizzazione

Sai che lo scopo principale dell’analisi dei dati è quello di prendere decisioni di business supportate da dati, quindi perché lasciare che questo processo richieda così tanto tempo che le intuizioni siano obsolete quando le ottieni?

Import.io sa che il web scraping tradizionale e i metodi di analisi dei dati richiedono molto tempo, al punto che il loro valore è diminuito dal tempo che impiegano. Ecco perché abbiamo creato Web Data Integration.

Web Data Integration automatizza tutti e 5 i passi dell’analisi dei dati web, permettendoti di ottenere insight dai dati mentre sono freschi. Invece di utilizzare dati obsoleti come base per le vostre decisioni aziendali, potete utilizzare dati in tempo reale.

Web Data Integration non è solo più veloce della tradizionale analisi dei dati web, ma è anche più accurata e affidabile. Invece di usare regole codificate a mano per estrarre i dati web, WDI ha un controllo di qualità incorporato, così i dati saranno sempre completi, accurati e affidabili.

Rendi l’analisi dei dati più efficiente per la tua organizzazione eliminando i processi inefficienti. Ottieni approfondimenti sui dati in pochi minuti invece che in ore, giorni, settimane o mesi.

Contatta un esperto di dati per sapere come la tua azienda può utilizzare la Web Data Integration.

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