Analisi aziendale

Cos’è l’analisi aziendale?

Realizza il valore dei dati aziendali

Oggi le aziende dispongono di una grande quantità di dati e la maggior parte è consapevole del grande valore che rivestono per il business. Ma i dati da soli non bastano: devono essere elaborati con diverse tecniche di analisi per decisioni operative e strategiche più informate. Un processo decisionale data-driven può consentire di semplificare le operazioni e di migliorare la competitività, la produttività e la redditività.

Le informazioni giuste alle persone giuste, nel momento giusto

Disporre di dati sufficienti all'interno di un'azienda non è più un problema: ogni giorno ne viene raccolta una grande quantità tramite i processi aziendali, le interazioni con il servizio clienti, i sensori e altro ancora. Al giorno d’oggi, sapere quali dati siano rilevanti per un'analisi è di primaria importanza. Per risultare efficace, un programma di analisi aziendale deve essere in grado di fornire i dati giusti, e solo questi, a coloro che ne hanno bisogno per prendere le decisioni. Tali dati devono inoltre essere forniti tempestivamente: nel contesto aziendale odierno le condizioni cambiano rapidamente e le informazioni obsolete possono comportare più danni che vantaggi.

Le organizzazioni che adottano le prassi di analisi aziendale possono trarre vantaggio da elementi come la migliore efficienza operativa, la redditività superiore, il processo decisionale più rapido e la maggiore capacità di individuare le nuove opportunità di business. La visibilità su processi aziendali, impiego del capitale e produttività della forza lavoro che si può ottenere tramite l'analisi consente alle aziende di acquisire informazioni in tempo reale sulle operazioni correnti per diventare più resilienti, indipendentemente dalle possibili interruzioni future.

Inoltre, l'analisi ha effetti positivi sulla customer experience. I dati provenienti dalle interazioni con i clienti, dai feedback online, dalle informazioni pubbliche sulla concorrenza e altre fonti possono aiutare le aziende a identificare i modelli che consentono di anticipare e reagire alle nuove tendenze del mercato, ottimizzare la customer experience, comprendere le esigenze e le preferenze dei clienti e aumentare la fidelizzazione, le vendite e la redditività.

L'analisi aziendale può anche fornire informazioni preziose sulla forza lavoro. Dall'estrazione di dati sulle risorse umane (HR) per attrarre e trattenere i dipendenti all'analisi dei processi e sistemi per individuare le opportunità di incremento dell'efficienza dei lavoratori, l'analisi aziendale può far risparmiare alle organizzazioni tempi e costi significativi.

La maggior parte delle piattaforme prevede la generazione di report in tempo reale, in modo che i responsabili dispongano di accesso a informazioni aggiornate sullo stato attuale delle operazioni nell'intera organizzazione. Questo contribuisce ad aumentare l'agilità e la visibilità nei vari dipartimenti e nelle line of business (LOB) dell'organizzazione.

Con l'avvento di nuove tecnologie in grado di acquisire informazioni da più origini, alcune aziende si concentrano maggiormente sulla raccolta e sull'archiviazione della maggiore quantità possibile di dati, senza formulare una strategia su come utilizzarli all’atto pratico. Il volume e la velocità dei dati generati all'interno delle organizzazioni ne rendono difficile l'analisi, soprattutto con la crescita di quelli non strutturati e semi-strutturati.

Senza una solida strategia di gestione dei dati, i data scientist e le piattaforme di analisi potrebbero non essere in grado di connettersi a tutte le informazioni di cui hanno bisogno. In alcuni casi, i data analyst si ritrovano a dedicare più tempo alla gestione dei dati che alla loro analisi. E poiché sempre più dati vengono generati all’edge e archiviati nel cloud, possono svilupparsi silo che impediscono l'accesso alle informazioni critiche tanto ai sistemi quanto agli analisti.

Anche i sistemi legacy che contengono informazioni critiche rappresentano una problematica che deve essere affrontata nell'analisi aziendale. I dati provenienti da questi sistemi possono essere archiviati in formati e strutture proprietari, soprattutto quando l'organizzazione sviluppa soluzioni personalizzate pensate per interagire con applicazioni monolitiche. Nel passaggio a nuovi sistemi e altre architetture cloud-native, le incompatibilità con l’infrastruttura legacy potrebbero ostacolare l’uso dei dati storici da parte delle aziende, con potenziali punti ciechi.

Le piattaforme di analisi aziendale offrono tool e soluzioni per supportare tre tipi di analisi: descrittiva, predittiva e prescrittiva. Nell’analisi descrittiva, gli indicatori chiave di prestazione (KPI) vengono monitorati per comprendere lo stato attuale dell'azienda. L’analisi predittiva esamina le tendenze nei dati per anticipare i possibili risultati futuri. L’analisi prescrittiva, da parte sua, valuta le prestazioni passate per fornire suggerimenti su come intervenire qualora si presentassero in futuro delle situazioni simili.

Analogamente ai tool di business intelligence (BI), le piattaforme di analisi aziendale compilano e analizzano i dati. Tuttavia, offrono informazioni più approfondite e di ampia portata, consentendo di automatizzare e ottimizzare i processi aziendali. I dati provenienti da più origini vengono riuniti in viste di dashboard integrate che mostrano i KPI dell'intera organizzazione. Questi dashboard dovrebbero essere intuitivi e accessibili a un'ampia gamma di utenti, con la possibilità di drill-down per ottenere maggiori informazioni su metriche specifiche. Dovrebbero anche essere facilmente scalabili per gestire sia l'aumento sia dei volumi di dati sia quello del numero di utenti.

Le piattaforme di analisi aziendale possono essere open source o proprietarie. Una delle prime piattaforme di analisi è SAS, nata come programma proprietario, che ora offre anche versioni eseguibili su distribuzioni cloud-native. Altri esempi di piattaforme includono Splunk, Hadoop, SAP HANA®, Cloudera, Domo, Apache Spark, TensorFlow e molte altre.

Con l’analisi e l’AI, la tua pipeline dei dati può aiutarti a risolvere in modo decisivo alcune delle principali problematiche. HPE offre servizi, soluzioni tecnologiche avanzate e modelli di pagamento a consumo per consentirti di sfruttare al meglio i dati.

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HPE Ezmeral ML Ops fornisce tool preconfigurati per rendere operativi i flussi di lavoro di machine learning in ogni fase del ciclo di vita ML, con velocità e agilità paragonabili a DevOps. Questa soluzione end-to-end di data science include una piattaforma open source che offre un'esperienza paragonabile al cloud, unita a una raccolta selezionata di tool. È dotata della flessibilità necessaria per l’esecuzione on-premise, in più cloud pubblici o in un modello ibrido, e per i requisiti aziendali dinamici.

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