In un mondo in cui la crescita del volume dei dati e la velocità di acquisizione delle informazioni è diventato un fattore competitivo cruciale, l’interpretazione dei dati risulta fondamentale per elaborare strategie efficaci.
All’interno di questo scenario per poter supportare i processi decisionali è necessario investire sulle dotazioni tecnologiche per la raccolta, gestione e analisi dei dati, tenendo anche conto che i dati provengono da un crescente numero di fonti.
I dati possono essere visti come “pepite” all’interno di una miniera, che accrescono il loro valore se inserite in un processo di raccolta, integrazione, elaborazione e circolazione all’interno dell’azienda. Al termine del processo i dati rappresentano il patrimonio informativo in grado di rendere più profonde e consapevoli le decisioni aziendali in chiave tattica e strategica.
La conoscenza è una combinazione di esperienza, valori, informazioni contestuali e competenza specialistica, che fornisce un quadro di riferimento per la valutazione e l’assimilazione di nuova esperienza e nuove informazioni.
Un'informazione è un dato (o un insieme di dati) sottoposto a un processo che lo ha reso significativo per il destinatario e quindi utile per decisioni attuali o future. Un dato diventa informazione se gli viene attribuito uno scopo e se viene messo a confronto con altri dati.
Il dato è una rappresentazione originaria e non interpretata di un fatto o di un evento. Esempi di dati sono i fatti della contabilità, della fatturazione, degli ordini clienti, dei magazzini, degli acquisti, ecc.
Evoluzione dei progetti BI
Partendo da una semplice analisi descrittiva dei dati ("Cosa succede?") si passa ad una diagnostica progressivamente più accurata ("Perché sta succedendo?") fino ad arrivare ad analisi non solo predittive ("Cosa accadrà ora") ma anche prescrittive ("Come possiamo migliorare").
La valorizzazione dei dati aumenta quindi all'aumentare dell'evoluzione delle informazioni restituite dalle analisi. Consolidare i dati di qualsiasi provenienza in un'unica fonte consente inoltre di avere intuizioni più rapide e creare un valore competitivo per l'impresa.
Cos'è la Business Intelligence
Business Intelligence è l'insieme di modelli e strumenti volti alla raccolta sistematica del patrimonio informativo, alla sua aggregazione, analisi e presentazione.
Il BI Analyst estrae informazioni da sistemi costruiti ad hoc per le analisi. L'analisi è di tipo comparativa, orientata al passato e descrittiva.
Cos'è la Data Science
La Data Science è un ambito interdisciplinare in cui coesistono metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre valore dai dati. I Data Scientist combinano le competenze in varie discipline, tra cui matematica, statistica e informatica, per analizzare i dati raccolti dal Web, social, clienti, sensori e da altre fonti.
Obiettivi
Il fine ultimo di Business intelligence e Data Science è soddisfare il business attraverso una visualizzazione chiara e immediata dei dati, declinati al passato (BI Analyst) e al futuro (Data Scientist), estraendo informazioni significative dai flussi di dati operativi.
Questo permette di raccogliere, elaborare e interpretare i dati nella maniera corretta e prendere quindi decisoni più consapevoli per utilizzare al meglio le proprie risorse e migliorare la performance.
A cosa risponde?
- Qual è la mia performance aziendale?
- Quali sono i motivi dell'andamento attuale?
- Cosa devo fare per migliorare la performance?
Come risponde?
La Business Intelligence risponde attraverso una serie di strumenti quali:
- Dashboard: cruscotti di sintesi, che forniscono informazioni immediate sulla situazione attuale.
- Analisi multidimensionale ed interattiva dei dati (Sist. OLAP): analizzare i dati da più punti di vista aumentandone la comprensione, attraverso strumenti di visualizzazione grafica.
- Data Mining (Knowledge Discovery): sfrutta raffinate tecniche statistiche e tecniche di modellazione per scoprire patterns (schemi) significativi e relazioni nascoste nei dati, che i metodi "classici" spesso non individuano.
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