Analisi dati
Cos’è l’analisi dati?
L'analisi dati è un ambito esteso che comporta l'elaborazione di dati non elaborati in nuove e utili informazioni che possono contribuire a trasformare le aziende, accelerare l'innovazione e prevedere i risultati futuri.
La scienza dell’analisi dati può aiutare le aziende e le organizzazioni a capire il loro passato e informare - se non determinare - il loro futuro. In altre parole, una corretta analisi dati può fare la differenza tra il successo e le opportunità mancate.
Qual è la storia dell’analisi dati?
Il concetto tradizionale di analisi dati esiste dagli anni ’40, ma sono stati i progressi tecnologici degli ultimi decenni a determinare l’aumento esponenziale della generazione di dati, sia da parte dei protagonisti di Internet come YouTube o Facebook, sia a causa della rapida crescita della tecnologia smart, dentro e fuori casa. Quello che rimane sono vere e proprie montagne di dati, in attesa di essere utilizzati.
Cosa possiamo fare con queste montagne di dati?
È qui che entrano in gioco i data scientist. Questi professionisti interpretano molte forme di dati, utilizzando metodi come il data mining, la gestione dei dati e l’analisi statistica. Queste attività comportano l’estrazione rigorosa e lo scrubbing accurato di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Quando scoprono informazioni che sono pronte per essere condivise, trasmettono i loro risultati sotto forma di visualizzazione dei dati, aiutando le parti interessate ad acquisire facilmente le nuove informazioni.
Ogni passaggio del processo svolge un ruolo essenziale nella creazione di nuovi orientamenti e innovazioni significative in qualsiasi settore.
Quali sono i tipi di analisi dati?
Il metodo esatto di analisi dei dati differisce da un’applicazione all’altra, ma ognuno di essi rientra in una o più categorie: prescrittiva, diagnostica, descrittiva, predittiva e cibernetica.
Analisi prescrittiva: l'analisi prescrittiva aiuta a identificare la migliore raccomandazione possibile per uno scenario in tempo reale, molto simile a una versione a breve termine dell'analisi predittiva.
Analisi diagnostica: questa categoria determina il motivo per cui qualcosa è accaduto, utilizzando tecniche come il data mining, il drill-down e le correlazioni per identificare le tendenze e intraprendere azioni decisive.
Analisi descrittiva: molto simile all'analisi diagnostica, questo metodo prende in esame i dati storici per trovare nuove prospettive. Ma, invece di rispondere alla domanda relativa al perché qualcosa è successo, l’analisi descrittiva approfondisce quanto è accaduto in modo più dettagliato, usando strategie come la statistica, il clustering e la segmentazione.
Analisi predittiva: come suggerisce il nome, questa tecnica prevede risultati futuri in base a statistiche, modellazione, data mining, machine learning e altre forme di dati.
Analisi cibernetica: come una delle più recenti forme di analisi, questa metodologia unisce aspetti di sicurezza informatica e data science per identificare le potenziali vulnerabilità e le minacce informatiche esistenti.
I data scientist utilizzano in ogni caso il metodo che li aiuterà a decifrare la domanda a cui stanno cercando di rispondere, utilizzando i tool e le piattaforme di analisi attualmente disponibili.
Come si usa l’analisi dati?
La moderna analisi dati può far luce su grandi volumi di dati, trasformandoli da potenziale mancato in potenti informazioni. L’analisi approfondita dei dati consente alle organizzazioni di capire meglio il mondo che le circonda, tra cui i loro ambienti di lavoro interni. I dati sono infatti una delle ragioni principali per cui le aziende possono intraprendere attività significative e informate e presentare prodotti innovativi, spesso a ritmi accelerati. Oggi, l’analisi dati è protagonista in numerosi settori e ha come oggetto i dati derivanti da fonti umane e tecnologiche.
Con la mappatura dei comportamenti delle varie fonti, i responsabili marketing possono osservare più da vicino i clienti attuali e potenziali, portando a esperienze più personalizzate negli spazi digitali e tradizionali. Queste esperienze possono essere di qualunque natura, da campagne mirate via email e social a materiale espositivo e segnaletica in-store meticolosamente realizzati, fino a consigli sui prodotti più interessanti per il singolo utente. Le informazioni ottenute tramite l’analisi dati possono anche generare nuovi prodotti e servizi.
L’analisi dati può contribuire a identificare le inefficienze e a rilevare i guasti meccanici. In uno scenario di produzione, le catene di montaggio e le prestazioni delle macchine possono essere monitorate in tempo reale e i dati ottenuti possono essere confrontati con quelli precedenti. Se le prestazioni scendono al di sotto di un livello ottimale, il personale in loco può essere avvisato in tempo per evitare potenziali guasti. Le inefficienze evidenziate possono essere sfruttate per migliorare i flussi di lavoro e i processi.
Andando oltre il processo decisionale reattivo, il settore finanziario spesso utilizza l’analisi dati per prevedere le prestazioni del mercato, esaminare le tendenze e i rischi, oltre a valutare le richieste illecite e quelle relative ai prestiti.
È importante tuttavia ricordare che non tutti i dati provengono dagli esseri umani; possono essere raccolti da qualsiasi numero di punti dati. L'Internet of Things (IoT) e il machine learning consentono di raccogliere petabyte di dati non elaborati da sensori remoti posizionati ovunque nel mondo, dal bordo di un geyser termico a un termostato di una casa intelligente.
HPE e l’analisi dati
HPE aiuta i settori di tutti i tipi, dalla sanità alla sicurezza fino alla sorveglianza, a risolvere le problematiche, accelerare i risultati di business e a sfruttare al massimo i dati utilizzando soluzioni e piattaforme per l’analisi dati personalizzate. L’attuale offerta di HPE comprende un solido portafoglio enterprise di tecnologie di elaborazione e storage, soluzioni per Big Data per enormi volumi di dati, servizi di intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML) e piattaforme complete quali Apache Hadoop, HPE Ezmeral e HPE GreenLake per ML Ops.
HPE GreenLake per ML Ops propone un modello di pagamento a consumo scalabile per la gestione di un'infrastruttura ML, che aiuta le aziende a trovare informazioni alla fonte senza spostare i dati da e verso il cloud con meno rischi e più vantaggi. Gli esperti HPE gestiscono la soluzione per l’intero ciclo di vita, dalla pianificazione alla distribuzione, fino alla manutenzione. In questo modo, i data scientist possono concentrare le proprie energie e risorse sulla data science anziché su infrastrutture IT complesse e di routine.
In poche parole, HPE rende il mondo data-driven più accessibile, più facile da esplorare e prevedere e migliore per il business.