Dai report alle analisi: la «scoperta» attraverso i dati. La raccolta dei dati aziendali è normalmente rivolta alla generazione di resoconti riassuntivi dell’andamento di vari aspetti dell’attività (ad esempio l’andamento delle vendite, la saturazione degli impianti, ecc.). Ma essi non sono sufficienti a creare informazioni. Partendo dai dati è possibile estrapolare nuove intuizioni, inizialmente nascoste. Tramite la analisi dei dati è possibile scoprire caratteristiche di grande rilevanza dei fenomeni in esame.

1. Dai report alle analisi: la «scoperta» attraverso
i dati
L’analisi dei dati

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Dai report alle analisi
La raccolta dei dati aziendali è normalmente rivolta alla
generazione di resoconti riassuntivi dell’andamento di vari
aspetti dell’attività (ad esempio l’andamento delle vendite, la
saturazione degli impianti, ecc.)
Partendo dai dati è possibile estrapolare nuove intuizioni,
inizialmente nascoste. Tramite la analisi dei dati è possibile
scoprire caratteristiche di grande rilevanza dei fenomeni in
esame.
Ma essi non sono sufficienti a creare informazioni.
REPORT
TRADIZIONALI

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Cos’è l’analisi dei dati ?
L'analisi dei dati è un processo
di osservazione e modellazione di dati
con il fine di estrapolare informazioni,
utili a generare nuove intuizioni,
che arricchiscono la conoscenza
e migliorano la capacità decisionale
dell’Organizzazione

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John Wilder Tukey ha definito* l’analisi
dei dati come:
• Procedure per analizzare i dati,
• Tecniche per interpretare i risultati di
tali procedure
• Metodi di pianificazione della
raccolta dei dati per renderne le
analisi più semplici, più precise o più
accurate,
• E tutti i meccanismi e risultati di
statistiche (matematiche) che si
applicano per l’analisi dei dati
John Wilder Tukey (1915 –
2000) fu un matematico
Americano che contribuì
fortemente ai metodi
statistici moderni di analisi
esplorativa.

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I tre tipi di analisi
L’analisi può essere di tipo:
1. Conoscitivo: sintetizza le informazioni tramite
classificazioni e aggregazioni, ad esempio valori
medi, indici di variabilità, rapporti statistici, ecc.
2. Esplorativo: ha come obiettivo la scoperta di
nuove caratteristiche dei dati, formulando ipotesi
e verificandone la validità
3. Previsionale: applicazioni di tecniche statistiche
per la previsione dei dati

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Il processo VIRTUOSO di Data Science
Raccolta dati
grezzi
Comunicazione
Visualizzazione
Risultati dei
dati
Modelli e
algoritmi
Analisi
esplorativa dei
dati
Elaborazione
dei dati
dati
depurati
Scelte
strategiche
I dati grezzi sono raccolti
laddove si svolgono i
processi di gestione (il
mondo dello schema)
Successivamente sono depurati e modellati
per essere analizzati
L’analisi esplorativa genera modelli utili alle aree operative
dell’impresa, ad esempio suggerendo di pianificare nuove
offerte basate sulla scoperta di nuove esigenze del cliente,
prima sconosciute
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Analisi per il miglioramento competitivo
L’analisi deve portare a nuove intuizioni
secondo quattro principali obiettivi:
1. Suggerire nuove ipotesi sulle cause dei fenomeni
osservati
2. Valutare le ipotesi su cui si basa l'inferenza statistica
3. Sostenere la scelta di adeguati strumenti e tecniche
statistiche
4. Fornire una base per ulteriori raccolte di dati
attraverso indagini o esperimenti

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La forza di Amazon è costituita dalla sua capacità di analisi dei dati:
1. Raccoglie puntualmente ogni «azione» dei clienti (conoscitiva)
2. Mette in relazione questi dati, profilando le preferenze di ogni cliente secondo diverse
caratteristiche (esplorativa)
3. Prevede le scelte di acquisto (predittiva)
Il risultato?
Una profilazione dei clienti tanto approfondita da essere in grado di spedire la merce ancora prima
che effettuino l’ordine.
Il 24 dicembre 2013 Amazon ha brevettato il sistema di anticipatory shipping. Tramite questo sistema,
Amazon spedisce i prodotti alla clientela ancora prima che l’ordine sia stata effettuato: un esempio
eccellente di analisi dei dati usata al suo pieno potenziale.
Uno degli esempi principali dell’uso dei dati per gestire il proprio
business è costituito da Amazon.
Una funzione ormai quotidiana è «Chi ha acquistato questo articolo ha
acquistato anche…». Le raccomandazioni e le offerte sono mirate al
singolo utente sulla base della propria wish-list, acquisti, oggetti
visualizzati, ma anche rispetto alla clientela similare.
Un esempio di DATA ANALYTICS

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L’analisi dei dati, attraverso le applicazioni di Business Intelligence, costituisce uno strumento
cruciale per le IMPRESE. È opportuno però che tutti i processi e strumenti che partecipano alle
scelte strategiche siano coordinate in modo da evitare alcune «trappole» che porterebbero a scelte
decisionali errate.
• Scarsa qualità dei dati: le intuizioni che scaturiscono da dati non
corretti non possono che essere errate.
• Limitazione delle analisi: talvolta i dati a disposizione dell’impresa
sono forniti dal software gestionale o dai processi in esecuzione.
Talvolta i dati disponibili non sono sufficiente: è opportuno talvolta
predisporre la raccolta di nuove misure.
• Accentramento delle informazioni: uno dei maggiori errori è
quello di lasciare nelle mani di pochi manager dell’impresa le
informazioni e le scoperte. L’obiettivo dell’analisi dei dati è
arricchire la conoscenza per migliorare le scelte decisionali. Per
farlo con efficacia, il modo migliore è diffondere la cultura
dell’informazione a ogni livello dell’impresa, sfociando nelle scelte
operative in tempo reale.
Le trappole da evitare

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I soli dati non sono in grado di fornire valore aggiunto
all’impresa.
Occorre analizzarli tramite tecniche strutturate per
estrapolare nuove intuizioni in grado di generare nuove
opportunità.
Per farlo occorre però evitare alcune trappole che
porterebbero a scelte sbagliate:
per prevenirle, lo strumento è l’implementazione di un
processo strutturato di data science.
CONCLUSIONI

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