Come applicare l'analisi dei dati nel processo decisionale aziendale

Attualmente, molte aziende utilizzano l'analisi dei dati per sfruttare al meglio le informazioni disponibili e migliorare le loro strategie aziendali.

Quando si parla di analisi dei dati, si usa spesso il termine big data, che si riferisce alla raccolta, alla gestione ed all'analisi di un grande volume di dati che, per dimensioni e complessità, supera le capacità di elaborazione degli strumenti tradizionali.

L'analisi dei dati, se utilizzata correttamente, offre un vantaggio competitivo rispetto alle altre aziende del settore, poiché consente alle organizzazioni di individuare nuove opportunità e sfruttare le proprie conoscenze per prendere decisioni strategiche.

I programmi di analisi dei dati si stanno evolvendo con l'avanzare della trasformazione digitale delle aziende. 

Nonostante la loro presunta complessità, qualsiasi azienda può sfruttarne i vantaggi con la metodologia adeguata.

In questo articolo condividiamo alcuni consigli su come applicare l'analisi dei dati nel processo decisionale aziendale.

Che cos'è l'analisi dei dati o data analytics?

L'analisi dei dati o data analytics (DA) consiste nell'esaminare un insieme di dati per individuare le tendenze e trarre conclusioni sulle informazioni a disposizioni.

Ciò avviene attraverso software specializzato nella trasformazione delle informazioni in potenti strumenti di visualizzazione per massimizzare la strategia del processo decisionale.

L'obiettivo finale dell'analisi dei dati è quello di aumentare le prestazioni aziendali.

Processo decisionale basato sull'analisi dei dati

Per prendere decisioni basate sull'analisi dei dati è necessario garantire che le informazioni disponibili siano ben organizzate, accurate e facilmente interpretabili.

Il primo passo consiste nel creare una procedura standard per l'integrazione dei dati tra le diverse fonti che provengono sia dall'interno che dall'esterno dell'organizzazione.

Dopo aver automatizzato questa prima fase, è il momento di monitorare ed analizzare i valori in essa ottenuti.

Ciò avviene attraverso dashboard interattivi progettati appositamente per rendere l'analisi dei dati visiva ed intuitiva fornendo la possibilità di comprendere le informazioni in modo chiaro e veloce.

Inoltre, questo sistema estrae i dati in tempo reale consentendo un'analisi più accurata.

L'uso dei dati per guidare il processo decisionale nella strategia aziendale è noto come «data-driven decision-making» o processo decisionale basato sui dati.

Vediamo alcune fasi di questa metodologia.

Definizione del problema

Innanzitutto è necessario conoscere lo stato iniziale della situazione e, se c'è un problema, identificarlo in modo chiaro.

Questo può essere fatto ponendosi domande come: qual è lo scenario ideale per questa analisi? Qual è il problema attuale?

Preparazione dei dati

Una volta individuato il problema, è necessario capire quali dati devono essere analizzati per migliorare la situazione di partenza o risolvere il problema.

In questo caso, alcune domande che potrebbero essere utili sono: quali dati devono essere raccolti per risolvere questo problema? Come si possono ottenere tali dati?

Elaborazione dei dati

Una volta ottenuti i dati necessari, il passo successivo è quello di elaborarli e prepararli per un'ulteriore analisi. In questa fase è importante chiedersi quali informazioni siano rilevanti e quali debbano essere cancellate, è quindi necessario filtrare tutti i dati per ottenere le informazioni che sono veramente utili per il nostro scopo. 

Analisi dei dati per generare conoscenza

Infine, si passa alla fase di analisi dei dati, per analizzare il problema e trovare possibili soluzioni. In questa fase dobbiamo individuare a quali informazioni sul problema ci portano i dati e come questa conoscenza ci aiuta a risolverlo. 

Implementazione di analisi e modelli

È ora il momento di mettere in pratica l'analisi effettuata e le decisioni prese sulla base dei dati ottenuti.

Vale a dire, definire un obiettivo (che cosa deve essere risolto), progettare la strategia (come verrà risolto), determinare le strategie (azioni da intraprendere) e scegliere le metriche principali che verranno utilizzate per analizzare i risultati.

Archiviazione dati

Infine, l'ultima fase consiste nella archiviazione elettronica di tutte queste informazioni utili derivanti dall'elaborazione e dall'analisi dei dati.

L’archiviazione serve sia per l'utilizzo nello stesso momento che in un momento successivo, conservandoli sempre in base alla legislazione sulla protezione dei dati.

Conclusione: l'analisi dei dati è la chiave per prendere buone decisioni

L'elevato livello di concorrenza sul mercato costringe le grandi aziende a ricorrere all'analisi dei dati per migliorare i propri processi decisionali.

Al giorno d'oggi viene archiviata una grande quantità di informazioni che consentono di utilizzare l'intelligenza artificiale per generare report e dashboard che facilitano la ricerca di soluzioni, il cui obiettivo finale è quello di ottimizzare la redditività aziendale.

Attraverso le tecniche di analisi dei dati è possibile interpretare i dati grezzi per individuare tendenze o scoprire fenomeni che serviranno a facilitare il processo decisionale per raggiungere il successo aziendale.