Business Analytics, quando l’innovazione passa dall’analisi dei dati

La Business Analytics è in grado di fornire una visione complessiva valida sia nel breve che nel lungo periodo, sulla raccolta, la gestione, l’analisi e l’elaborazione dei dati. Rappresenta quindi un valido strumento di analisi per le PMI come per le multinazionali, dal momento che offre un approccio contestuale in cui i dati possono sviluppare tutto il loro potenziale.

Pubblicato il 27 Lug 2022

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Nell’epoca della Digital Economy, la gestione dei dati rappresenta uno degli elementi cardine per il successo di un’azienda: per questo il loro trattamento deve essere realizzato secondo un approccio di innovation management.

In questo ambito c’è una disciplina che si rivela sempre più importante: la Business Analytics. Questa è in grado di fornire una visione complessiva valida sia nel breve che nel lungo periodo, sulla raccolta, la gestione, l’analisi e l’elaborazione dei dati. Il miglior modo di intendere la conoscenza (e il business) secondo dinamiche contemporanee.

Business Analytics: come funziona

La Business Analytics comprende tutti gli aspetti che riguardano la gestione dei dati nei processi decisionali, mira, infatti, a trasformare i numeri raccolti dall’azienda in informazioni, quindi conoscenza, per facilitare – o automatizzare – le decisioni presenti e future.

La Business Analytics utilizza i modelli sviluppati dalla Data Science ovvero l’insieme delle metodologie e tecniche rivolte all’interpretazione dei dati rispetto agli obiettivi. Questo campo scientifico richiede il coinvolgimento di figure specifiche quali quelle dei Data Scientist, i quali si avvalgono di nuove tecniche di elaborazione dei dati quali:

  • Le analitiche descrittive
  • Le analitiche diagnostiche
  • Le analitiche predittive
  • E quelle prescrittive

Il loro compito è quello di rendere più semplice ed efficace la scelta delle decisioni da attuare partendo dalle informazioni a disposizione.

Uno degli elementi centrali della Business Analytics è rappresentato dai Big Data: i dati che sono generati da persone o macchine, quali ad esempio quelle dell’IoT o dell’Industria 4.0, solitamente in tempo reale. In questo caso, più che di Business Analysis si parla di Big Data Analysis, ovvero quelle tecniche e tecnologie che si riferiscono alla gestione dei Big Data.

Quello della Business Analytics è quindi un approccio a tutto tondo nella elaborazione dei dati, sempre più essenziale per le aziende, sia per quelle che operano nei mercati tradizionali e ancora di più in quelli del digitale.

Perché è importante per le aziende

La Business Analytics presenta molteplici campi di applicazione: dal settore bancario a quello del fashion luxury, dalla pubblica amministrazione all’ambito medico e ospedaliero fino all’industria 4.0, quella manifatturiera, delle telecomunicazioni e dei servizi, solo per citare i più comuni.

Quali sono i motivi per cui l’applicazione della Business Analytics risulta così valida per le aziende? Ecco i più importanti:

  • Fornisce una maggiore consapevolezza delle diverse attività di business dell’azienda, grazie anche nuove modalità di elaborazione dei dati sopra descritte.
  • Riduce i costi grazie anche alla maggiore semplicità nell’individuazione degli errori.
  • Riduce le tempistiche per l’analisi delle singole situazioni interne.
  • Fornisce un supporto oggettivo nel prendere decisioni dando maggiore sicurezza a manager, Ceo, consulenti, imprenditori, ovvero gli attori che hanno maggiore responsabilità nello sviluppo del business aziendale.

La Business Analytics rappresenta quindi un valido strumento di analisi per le PMI come per le multinazionali, dal momento che offre un approccio contestuale in cui i dati possono sviluppare tutto il loro potenziale.

Se come sosteneva già nel Cinquecento il Filosofo Francis Bacon “la conoscenza è potere”, questo risulta quanto mai valido nell’epoca attuale. Per competere nel mercato di oggi non basta avere i dati, ma è necessario gestirli in maniera ottimale. Ecco perché la Business Analytics si rivela capace di abilitare logiche decisionali basate sui dati, con l’obiettivo finale di garantire la performance aziendale.

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