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Quali sono le fasi per creare valore dai Big Data?

La valorizzazione dei dati, o Data Valorization, può sembrare un processo complicato, ma cerchiamo di renderlo più accessibile con questa guida passo-passo, che ti aiuterà ad affrontarlo. 

Con il giusto approccio e la giusta guida, qualsiasi azienda può iniziare a utilizzare i propri dati in modo più efficace. Si tratta infatti di un’opportunità preziosa per ogni azienda, poiché consente di trarre intuizioni significative, prendere decisioni informate e migliorare le prestazioni aziendali.

Fase 1: Identifica i tuoi dati

Il primo passo nel processo di valorizzazione dei dati è comprendere i dati che la tua azienda ha a disposizione. Identifica quindi le fonti da cui la tua azienda raccoglie i dati, che possono includere database interni, file Excel, registri di vendita, dati web, dati dei clienti, dati di marketing, dati di traffico web, dati di produzione, e così via.

In questa fase è necessario assicurarsi che la raccolta dei dati sia in linea con le normative nazionali o internazionali come il GDPR. Questo include ottenere il consenso esplicito quando necessario e garantire la trasparenza sull’uso dei dati raccolti.

In questo modo potrai capire quali risorse hai a disposizione e dove potresti raccogliere ulteriori dati.

È altrettanto importante capire l’obiettivo principale di ciascuna fonte individuata per poter stabilire i potenziali utilizzi e l’analisi futura che si desidera effettuare. Ad esempio, i dati di vendita possono essere utilizzati per analizzare le performance delle vendite, mentre i dati web possono fornire informazioni sulla user experience sul sito web dell’azienda.

Fase 2: Pulisci i tuoi dati

Una volta identificati i dati, il passo successivo è pulirli. Ciò significa eliminare i dati duplicati, correggere gli errori e assicurarsi che i dati siano coerenti e accurati. I dati puliti sono essenziali per un’analisi accurata e per la valorizzazione degli stessi poiché quelli grezzi possono portare a conclusioni errate o analisi poco attendibili.

Ecco alcuni passaggi comuni coinvolti nella pulizia dei dati:

  • Individuare i dati non validi o mancanti all’interno del dataset, come ad esempio i valori vuoti, i dati errati e i formati non corretti.
  • Eliminare i dati duplicati che possono verificarsi per vari motivi, come errori di input o fusioni di dataset. Questo aiuterà a garantire che i dati siano coerenti e ridurrà la possibilità di distorsioni nei risultati.
  • Standardizzare i dati che possono essere presentati in formati diversi o con abbreviazioni diverse, uniformando il formato delle date o dei codici. Ad esempio, nel caso in cui siano presenti dati in unità di misura diverse, si procede ad una standardizzazione uniformando proprio l’unità di misura.
  • Correggere gli errori individuati che, a seconda della loro natura e della necessità, possono essere corretti manualmente o con l’ausilio di algoritmi automatici.

Dopo aver eseguito la pulizia dei dati, è importante verificare e convalidare i risultati per assicurarsi che i dati siano accurati e pronti per l’analisi.

Mantenere una documentazione dettagliata di tutte le operazioni di pulizia dei dati eseguite, è utile affinché altre persone coinvolte nell’analisi dei dati possano comprendere il processo e ripetere le operazioni se necessario.

È importante sottolineare che il processo di pulizia dei dati può variare in base al tipo di dati, al loro formato e alle specifiche esigenze dell’azienda.

Inoltre, la pulizia dei dati è spesso un processo iterativo; quindi, è possibile che sia necessario riprendere e rifinire il processo di pulizia più volte, soprattutto quando si aggiungono nuovi dati o quando si effettuano analisi più approfondite.

Fase 3: Definisci i tuoi obiettivi

È cruciale definire chiaramente gli obiettivi da raggiungere con le analisi dei dati:

  • A quali domande vorresti rispondere?
  • Quali aspetti del tuo business vorresti migliorare?
  • Quali problemi specifici vuoi affrontare?

Innanzitutto, gli obiettivi dell’analisi devono essere allineati agli obiettivi globali dell’azienda, in modo che l’analisi dei dati possa fornire informazioni rilevanti e utili per prendere decisioni informate.

Definire gli obiettivi ti aiuterà a concentrare l’analisi agli aspetti chiave e a stabilire criteri chiari per valutare il successo dell’intero processo di valorizzazione dei dati. Ad esempio, se l’obiettivo è migliorare il tasso di conversione delle vendite online, l’analisi dei dati si concentrerà su fattori come il comportamento dei visitatori del sito web, l’efficacia delle campagne di marketing e quanto correlato.

In funzione degli obiettivi le anali sono possono essere descrittive, per comprendere a fondo i fenomeni in corso e le relazioni causa/effetto, predittive per conoscere in anticipo cosa potrebbe succedere al variare degli scenari o delle azioni intraprese, o prescrittive per ricevere indicazioni sulle azioni più adatte da intraprendere, i risultati attesi e gli eventuali rischi connessi.

Fase 4: Implementa gli strumenti di analisi dei dati

Gli strumenti di analisi dei dati possono rendere l’analisi dei dati più efficiente e precisa.

Per questo cerchiamo di guidarti verso una selezione degli strumenti di analisi che soddisfi le esigenze specifiche della tua azienda, in base alle dimensioni del progetto e alla disponibilità di risorse.

  • Prima di tutto, valuta le esigenze della tua azienda e i requisiti dell’analisi dei dati. Chiediti quali tipi di analisi devi eseguire, quali risultati desideri ottenere e quali problemi desideri risolvere. Questo ti aiuterà a capire quali strumenti saranno più adatti alle tue necessità.
  • Esplora il mercato per identificare gli strumenti di analisi dei dati disponibili. Ci sono molti strumenti sia open-source che a pagamento, ognuno con funzionalità diverse. Valuta i pro e i contro di ciascuno e considera fattori come la facilità d’uso, la scalabilità, la flessibilità e la compatibilità con i tuoi dati e sistemi esistenti.
  • Considera il costo complessivo dell’implementazione degli strumenti di analisi dei dati, comprese le licenze, l’addestramento del personale e le eventuali spese di manutenzione. Valuta anche la scalabilità degli strumenti per assicurarti che possano crescere con le esigenze della tua azienda.
  • Prima di prendere una decisione finale, prova gli strumenti di analisi dei dati. Molti strumenti offrono versioni di prova o demo gratuite che ti consentono di valutare la loro usabilità e funzionalità. Fai esperimenti con i dati di prova per vedere come gli strumenti gestiscono l’analisi e la visualizzazione dei risultati.
  • Dopo aver eseguito una valutazione completa, prendi una decisione e procedi con l’implementazione degli strumenti di analisi dei dati selezionati. Assicurati di pianificare attentamente l’implementazione, stabilire una roadmap chiara e coinvolgere il personale nella fase di addestramento per garantire una transizione senza intoppi.
  • Dopo l’implementazione, monitora attentamente l’efficacia degli strumenti di analisi dei dati e l’effetto delle analisi sulla tua azienda. Raccogli feedback dal team e apporta modifiche o migliorie se necessario per massimizzare i benefici ottenuti.

Ricorda che gli strumenti di analisi dei dati possono variare in base alle esigenze e alle tecnologie dell’azienda; quindi, è importante trovare la combinazione giusta che si adatti al tuo contesto specifico. Investire tempo e risorse nella selezione e nell’implementazione degli strumenti adeguati ti aiuterà a ottenere risultati di alta qualità e a valorizzare al meglio i dati della tua azienda.

È importante ricordare che gli strumenti di analisi sono un mezzo: la definizione degli obiettivi e l’utilizzo dei risultati nei processi devono sempre essere sotto la governance dell’azienda e non delegati agli strumenti, per quanto siano sofisticati.

Fase 5: Analizza i tuoi dati

Durante questa fase, utilizzi gli strumenti analitici selezionati e le tecniche statistiche per estrarre intuizioni e informazioni significative dai dati raccolti. L’obiettivo dell’analisi dei dati è comprendere appieno i fenomeni e scoprire tendenze, relazioni o altre informazioni utili per prendere decisioni informate e perseguire gli obiettivi di business con successo.

Ecco come può avvenire l’analisi dei dati:

  • Prima di tutto, seleziona gli strumenti analitici più adatti alle tue esigenze. Questi possono includere software di Business Intelligence (BI) per creare dashboard interattive e report, strumenti di analisi statistica, strumenti di Data Visualization e anche piattaforme di machine learning e intelligenza artificiale per analisi avanzate.
  • Esplora i dati per ottenere una visione generale del contenuto e delle possibili tendenze. Utilizza grafici, tabelle e altre tecniche di Data Visualization per rappresentare una visione d’insieme dei dati.
  • Identifica pattern e tendenze nei dati grazie a tecniche di analisi statistica. Questo può comportare l’analisi di correlazioni tra variabili, regressione, analisi delle serie temporali e altro ancora.
  • Suddividi i dati in segmenti omogenei per ottenere una visione più dettagliata di specifici gruppi o categorie. Ad esempio, puoi segmentare i dati dei clienti in base alla demografia o al comportamento di acquisto.
  • Utilizza il machine learning per sviluppare modelli di analisi descrittiva e predittiva (nel caso tu abbia dati sufficienti). Questi modelli possono essere utilizzati per fare previsioni o rilevare pattern complessi che non sono evidenti con l’analisi tradizionale.
  • Assicurati di validare i risultati dell’analisi per garantire la loro affidabilità. La validazione può comportare il confronto dei risultati con dati storici o l’uso di metodi di cross-validation.
  • Comunica gli insight ottenuti dall’analisi attraverso report chiari e comprensibili. Utilizza grafici, tabelle e visualizzazioni che facilitino la comprensione delle informazioni da parte di tutti i membri del team.
  • Infine, utilizza le informazioni e gli insight ottenuti dall’analisi dei dati per prendere decisioni informate e guidare le strategie aziendali. Assicurati di coinvolgere tutte le parti interessate nelle decisioni basate sui dati. E ricorda, l’analisi dei dati è un processo iterativo e continuo, dunque monitora costantemente i risultati, adatta le strategie quando necessario e continua a valorizzare i dati nel corso del tempo per ottenere il massimo valore per la tua azienda.

Fase 6: Visualizza e interpreta i dati

Una volta completata l’analisi, arriva il momento cruciale della visualizzazione e interpretazione dei dati. Questa fase è fondamentale perché trasforma complessi set di dati in informazioni comprensibili e azionabili, facilitando la presa di decisioni basate su evidenze concrete.

Per affrontare questo passaggio in maniera efficace, si possono seguire alcuni principi di visualizzazione:

  • Le visualizzazioni devono essere semplici, chiare e dirette. Utilizza grafici e diagrammi che comunichino le informazioni in modo intuitivo, evitando sovraccarichi visivi.
  • Adatta le visualizzazioni al pubblico target: dunque, per i dirigenti, concentra su KPI di alto livello; per gli analisti, includi dettagli più approfonditi.
  • Mantieni un design coerente (colori, font, stile) in tutte le visualizzazioni per facilitare la comprensione e l’identificazione rapida delle informazioni chiave.

Fase 7: Agisci in base alle intuizioni

L’ultimo passo, ma non meno importante, è agire in base alle informazioni ottenute dai tuoi dati. Questo potrebbe significare modificare la tua strategia di marketing, ottimizzare le operazioni, o prendere altre decisioni strategiche basate sui tuoi dati.

Conclusione

La valorizzazione dei dati può sembrare un compito arduo, ma con la giusta guida e strategia, può diventare una parte fondamentale del tuo successo aziendale.

Noi di RES siamo specializzati nella valorizzazione dei dati, e possiamo aiutare la tua azienda a trasformare le grandi quantità di dati in informazioni significative che possono guidare le decisioni strategiche. Offriamo soluzioni personalizzate che si adattano alle tue esigenze specifiche, identifichiamo le opportunità di valorizzazione e implementiamo soluzioni efficaci.

I dati sono un asset prezioso, ma solo se sai come sfruttarli e con la nostra esperienza e competenza, possiamo aiutarti a trasformarli in informazioni significative che possono guidare il successo della tua azienda.

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