Le tre tipologie di analisi dei big data
I sistemi di Business Intelligence, e in particolar modo i software e i processi di big data analytics sono sempre più indispensabili per supportare le aziende nei processi di crescita e cambiamento.
Quando si parla di analisi dei big data o di big data analytics si fa riferimento in particolare al processo di ricerca, trasformazione e modellazione di dati con il fine di evidenziare informazioni utili a trovare soluzioni o a supportare le decisioni strategiche aziendali. L’analisi di dati comprende tecniche diversissime tra loro che si riconoscono con una serie di definizioni varie nel commercio, nelle scienze naturali e sociali.
Le tre tipologie di analisi dei dati di cui parleremo in questo articolo sono l’analisi descrittiva, l’analisi prescrittiva e l’analisi predittiva.
La prima fase di analisi dei big data è un’analisi descrittiva, che risponde alla domanda di cosa sia accaduto e perché. In seguito grazie all’analisi predittiva è possibile rispondere alla domanda di cosa accadrà. In questa fase i dati storici vengono combinati con regole, algoritmi e dati esterni all’azienda stessa per individuare un probabile accadimento. L’ultimo step del processo di big data analytics riguarda l’analisi prescrittiva che ha l’obiettivo di consigliare azioni a beneficio delle predizioni e mostrarne le relative implicazioni e le motivazioni degli accadimenti.
Analisi descrittiva
Nelle analisi di business l’analisi descrittiva costituisce la prima fase e consiste nell’analisi dei dati storici alla ricerca di cause pregresse. L’analisi descrittiva studia i criteri di rilevazione, classificazione, sintesi e rappresentazione dei dati appresi dallo studio di una popolazione o di una parte di essa. E nel campo del business ad esempio per un determinato target clienti o per uno specifico settore di mercato.
L’obiettivo principale delle analisi descrittive è quello appunto di descrivere una situazione analizzando dati, eventi passati o in corso. E così fornire al management dati e informazioni utili per comprendere l’andamento generale dell’azienda, o di una campagna di marketing e comunicazione, o il posizionamento di un prodotto.
I risultati ottenuti con le tecniche e gli strumenti di analisi descrittiva vengono spesso restituiti con gli strumenti di data visualization.
Le varie tecniche di data visualization, con grafici, torte, istogrammi e mappe, trasformano infatti i numeri in immagini. E così è possibile cogliere immediatamente, a colpo d’occhio, elementi utili ad orientare le scelte di business aziendale.
Esempi di strumenti per le analisi descrittive
- dashboard riepilogativi
- report di KPI
- tabelle, grafici e torte
Analisi predittiva
L’analisi predittiva comprende una varietà di tecniche statistiche della modellazione predittiva, apprendimento automatico e data mining per analizzare fatti storici e attuali e fornire predizioni sul futuro o su eventi sconosciuti.
Negli affari, i modelli predittivi ricercano schemi in dati storici e transazionali per identificare rischi e opportunità. I modelli trovano relazioni tra molti fattori che permettono valutazioni del rischio o del rischio potenzialmente associato con un insieme particolari di condizioni, guidando la presa di decisioni. L’analisi predittiva è usata in scienze attuariali, marketing, servizi finanziari, assicurazioni, telecomunicazioni, rivendita al dettaglio, nel settore turistico, della salute e delle scelte pubbliche. (fonte Wikipedia)
I dati predittivi sono uno strumento importantissimo per prevedere le tendenze all’interno di un’azienda, del settore o a un livello più esteso.
I principali campi di applicazione delle analisi predittive sono:
- CRM analitici
- Protezione dei bambini
- Marketing diretto
- Clinical decision support system
- Rilevamento frodi
- Predizioni di portafogli finanziari
- Project risk management
Analisi prescrittiva
L’analisi prescrittiva è la terza e ultima fase dell’analisi di business. Questa fase di analisi usa i suggerimenti delle applicazioni delle scienze matematiche e computazionali per trarre dei vantaggi dai risultati delle analisi descrittive e predittive.
L’analisi prescrittiva è quindi complementare alle due fasi precedenti, ed è finalizzata a proporre all’azienda/organizzazione le possibili azioni da mettere in campo perché un determinato evento, ipotizzato grazie all’analisi predittiva, possa effettivamente e concretamente realizzarsi.
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