Che cos’è l’analisi dei dati? (con esempi)

È la pratica di lavorare con i dati per raccogliere informazioni utili, che possono quindi essere utilizzate per prendere decisioni informate.

Sherlock Holmes una volta disse (in un racconto di Arthur Conan Doyle): “È un errore capitale teorizzare prima di avere i dati. Insensibilmente si comincia a distorcere i fatti per adattarli alle teorie, invece che le teorie per adattarle ai fatti».

Questa idea è alla base dell’analisi dei dati. Quando siamo in grado di estrarre significato dai dati, ci consente di prendere decisioni migliori. E viviamo in un’epoca in cui abbiamo più dati che mai a portata di mano.

Le aziende stanno imparando a sfruttare i vantaggi dell’utilizzo dei dati. L’analisi dei dati può aiutare una banca a personalizzare le interazioni con i clienti, un sistema sanitario per prevedere le future esigenze sanitarie o un’azienda di intrattenimento per creare il prossimo grande successo in streaming.

Il World Economic Forum Future of Jobs Report 2020 ha elencato tra gli scienzati di analisti di dati come il lavoro emergente principale, seguito immediatamente da specialisti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico e specialisti di big data [ 1 ].

Processo di analisi dei dati

Poiché i dati che le aziende hanno a loro disposizione continuano a crescere sia in quantità che in complessità, aumenta anche la necessità di un processo efficace ed efficiente mediante il quale sfruttare il valore di tali dati. Il metodo di analisi si muove tipicamente attraverso diverse fasi iterative. Diamo un’occhiata più da vicino a ciascuno.

• Identifica la domanda aziendale a cui vorresti rispondere. Quale problema sta cercando di risolvere l’azienda? Cosa devi misurare e come lo misurerai?

• Raccogli i set di dati grezzi necessari per aiutarti a rispondere alla domanda identificata. La raccolta dei dati potrebbe provenire da fonti interne, come il software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) di un’azienda, o da fonti secondarie, come registri governativi o API (Application Programming Interface) di social media.

• Pulisci i dati per prepararli per l’analisi. Ciò comporta spesso l’eliminazione di dati duplicati e anomali, la riconciliazione delle incoerenze, la standardizzazione della struttura e del formato dei dati e la gestione degli spazi bianchi e di altri errori di sintassi.

• Analizza i dati. Manipolando i dati utilizzando varie tecniche e strumenti di analisi dei dati, puoi iniziare a trovare tendenze, correlazioni, valori anomali e variazioni che iniziano a raccontare una storia. Durante questa fase, potresti utilizzare il data mining per scoprire modelli all’interno di database o software di visualizzazione dei dati per trasformare i dati in un formato grafico di facile comprensione.

• Interpreta i risultati della tua analisi per vedere come i dati hanno risposto alla tua domanda originale. Quali consigli puoi dare in base ai dati? Quali sono i limiti alle tue conclusioni?

Tipi di analisi dei dati (con esempi)

I dati possono essere utilizzati per rispondere a domande e supportare le decisioni in diversi modi. Può essere utile raggruppare questi tipi di analisi in quattro categorie comunemente utilizzate nel settore. Daremo un’occhiata a ciascuno di questi metodi di analisi dei dati, insieme a un esempio di come ciascuno di essi potrebbe essere applicato nel mondo reale.

Analisi descrittiva

L’analisi descrittiva ci dice cosa è successo. Questo tipo di analisi aiuta a descrivere o riassumere i dati quantitativi presentando le statistiche. Ad esempio, l’analisi statistica potrebbe mostrare la distribuzione delle vendite in un gruppo di dipendenti e la cifra media delle vendite per dipendente.

L’analisi descrittiva risponde alla domanda “che cosa è successo?”

Analisi diagnostica

Se l’analisi descrittiva determina il “cosa”, l’analisi diagnostica determina il “perché”. Diciamo che un’analisi descrittiva mostra un insolito afflusso di pazienti in un ospedale. Approfondire ulteriormente i dati potrebbe rivelare che molti di questi pazienti condividevano i sintomi di un particolare virus. Questa analisi diagnostica può aiutarti a determinare che un agente infettivo – il “perché” – ha portato all’afflusso di pazienti.

L’analisi diagnostica risponde alla domanda “perché è successo?”

Analisi predittiva

Finora abbiamo esaminato i tipi di analisi che esaminano e traggono conclusioni sul passato. L’analisi predittiva utilizza i dati per formulare proiezioni sul futuro. Utilizzando l’analisi predittiva, potresti notare che un determinato prodotto ha avuto le sue migliori vendite durante i mesi di settembre e ottobre di ogni anno, portandoti a prevedere un punto più alto simile durante l’anno successivo.

L’analisi predittiva risponde alla domanda “cosa potrebbe accadere in futuro?”

Analisi prescrittiva

L’analisi prescrittiva prende tutte le informazioni raccolte dai primi tre tipi di analisi e le utilizza per formulare raccomandazioni su come dovrebbe agire un’azienda. Utilizzando il nostro esempio precedente, questo tipo di analisi potrebbe suggerire un piano di mercato per sfruttare il successo dei mesi di vendite elevate e sfruttare nuove opportunità di crescita nei mesi più lenti.

L’analisi prescrittiva risponde alla domanda “cosa dovremmo fare al riguardo?”

Quest’ultimo tipo è dove entra in gioco il concetto di processo decisionale guidato dai dati.

Che cos’è il processo decisionale basato sui dati (DDDM)?

Il processo decisionale basato sui dati, (a volte abbreviato in DDDM), può essere definito come il processo di prendere decisioni aziendali strategiche basate su fatti, dati e metriche invece di intuizione, emozione o osservazione.

Potrebbe sembrare ovvio, ma in pratica non tutte le organizzazioni sono basate sui dati come potrebbero essere. Secondo la società di consulenza gestionale globale McKinsey Global Institute, le aziende basate sui dati sono più brave nell’acquisizione di nuovi clienti, nel mantenimento della fedeltà dei clienti e nel raggiungimento di una redditività superiore alla media [ 2 ].

Domande frequenti (FAQ)

Dove viene utilizzata l’analisi dei dati?

Praticamente qualsiasi azienda o organizzazione può utilizzare l’analisi dei dati per prendere decisioni informate e migliorare le proprie prestazioni. Alcune delle aziende di maggior successo in una vasta gamma di settori, da Amazon e Netflix a Starbucks e General Electric, integrano i dati nei loro piani aziendali.

Quali sono le migliori competenze per un analista di dati?

L’analisi dei dati si avvale di una serie di strumenti e tecnologie. Alcune delle principali competenze per gli analisti di dati includono SQL, visualizzazione dei dati, linguaggi di programmazione statistica (come R e Python), apprendimento automatico e fogli di calcolo.

Qual è lo stipendio di un analista di dati?

I dati di Salary.com indicano che lo stipendio medio per un analista di dati negli Stati Uniti nel 2021 è di $ 77.493. Quanto guadagni dipenderà da fattori come le tue qualifiche, esperienza e posizione.

Gli analisti di dati devono essere bravi in ​​matematica?

L’analisi dei dati tende a essere meno impegnativa in matematica rispetto alla scienza dei dati. Anche se probabilmente non avrai bisogno di padroneggiare alcuna matematica avanzata, una base in matematica e statistica di base può aiutarti a prepararti al successo.