Metodi di analisi dei dati, tipi e procedure ottimali I metodi di analisi

Negli ultimi anni, i progressi digitali e tecnologici hanno fornito cosi tanti strumenti di efficienza e produttivita per il business e l'industria che i dirigenti e i manager sono talvolta difficili da tenere al passo. Le aziende basate sui dati hanno dato origine a nuovi paradigmi di analisi dei dati e miglioramenti hardware nella tecnologia, aggiungendo allo tsunami delle soluzioni introdotte ogni anno sul mercato.


Le organizzazioni generano quotidianamente volumi vertiginosi di dati, con aziende di alcuni settori che trasmettono decine di migliaia di punti dati al secondo. Questo non era tecnicamente fattibile una volta, ma ora, ha offerto alle organizzazioni l'opportunita di migliorare drasticamente tutte le loro operazioni.


Mentre grandi aziende come Microsoft e Google implementano i big data nel loro processo decisionale (e molti di essi, a causa delle loro dimensioni), piccole imprese, rivenditori, organizzazioni mediche, agenzie governative e una miriade di altri settori stanno anche impiegando analisi dei dati.



Come il processo di diventare un'organizzazione basata sui dati, le metodologie alla base dell'analisi dei dati sono difficili da adattare. Si tratta semplicemente di familiarizzare con i principi e i concetti chiave, seguito da mettere in pratica alcune semplici idee.

Analisi dei dati- Una definizione

Quindi, che cos'e esattamente l'analisi dei dati? In breve, l'analisi dei dati e un processo di valutazione dei dati utilizzando uno o piu strumenti analitici. In questo modo, la rilevanza dei dati forniti agli obiettivi e agli obiettivi dell'organizzazione puo essere determinata. I dati provenienti da fonti diverse vengono raccolti, esaminati e infine analizzati per giungere a una conclusione o a conclusioni.


Esistono molti metodi di analisi dei dati specifici; alcuni di questi includono aree come il data mining, l'analisi del testo, la business intelligence e le visualizzazioni dei dati.



Prima di approfondire l'analisi dei dati, tuttavia, e essenziale comprendere i due tipi di dati e le differenze tra di essi.

Tipi di dati

Il primo passo per comprendere l'analisi dei dati consiste nel riconoscere queste due classificazioni. I dati qualitativi e i dati quantitativi sono nettamente diversi, ma comprendono tutti i dati che verranno analizzati in un'organizzazione.


I dati qualitativi sono costituiti da informazioni non statistiche e tendono ad essere strutturati liberamente. E categorizzato in base a vari identificatori, piuttosto che essere utilizzato per generare numeri rigidi per l'output. I dati qualitativi di solito rispondono a domande di base e possono dare luogo a domande piu specifiche. Di


natura investigativa, i dati qualitativi vengono utilizzati nello sviluppo di teorie, ipotesi e intuizioni iniziali.
I dati qualitativi vengono solitamente aggregati attraverso documenti, immagini, trascrizioni, supporti audio e video, osservazioni, note e informazioni provenienti dai focus group.


I dati quantitativi sono dati duri. Piu rigidamente definito, e statistico ed e in genere rappresentato utilizzando numeri e altri valori, rendendolo un candidato piu pronto per l'analisi dei dati.



I dati quantitativi possono essere ulteriormente suddivisi in due sottoinsiemi- dati discreti e dati continui.

• I dati discreti sono informazioni distintive e singolari che non possono essere suddivise in parti minori. Esempi di dati discreti includono la quantita di denaro in un barattolo di punta o quanti smartphone sono stati venduti in un dato anno.
• I dati continui sono dati che possono essere suddivisi in parti piu piccole o dati che cambiano su base continuativa. Esempi di dati continui possono includere la velocita di un aereo di linea nel corso di un volo o il tempo necessario per completare un compito ripetitivo.

Metodi di analisi dei dati

Dopo aver determinato che cos'e l'analisi dei dati e le classi di dati, e necessario identificare i metodi con cui i dati saranno analizzati. La familiarizzazione con questi sara cruciale per arrivare a approfondimenti qualitativi, la direzione della ricerca quantitativa e impartire una chiara tabella di marcia per l'analisi dei dati dell'organizzazione.
Mentre i tempi di attuazione diventera evidente in base alle esigenze dell'organizzazione, sara utile tenere a mente che questi sono metodi da incorporare nelle pratiche di analisi dei dati, piuttosto che misure che dovrebbero essere prese in ordine preciso.


Determinare la direzione
Questo processo coinvolge gli stakeholder nell'organizzazione, determinando gli obiettivi strategici e raggiungendo una comprensione tra le parti interessate e i decisori circa i tipi di approfondimenti (derivati dai dati) che serviranno al meglio l'organizzazione.

Stabilire Parametri
Una delle parti piu importanti del processo, e comunque semplice.
Stabilire i parametri consiste essenzialmente nella determinazione delle domande a cui sara necessario rispondere al fine di raccogliere le migliori intuizioni dai dati.


E stato detto che i dati saranno buoni solo come le domande poste. Alcuni esperti suggeriscono che l'approccio migliore e quello di identificare i punti critici in un'organizzazione prima, in quanto queste sono le aree in cui le intuizioni, ricavate da buoni dati, possono aiutare al meglio l'organizzazione. Questo metodo non solo generera domande pertinenti, ma facilitera un processo fluido e chiaro.


Aggregare i dati
Dopo aver stabilito i parametri e le domande che necessitano di risposte, e il momento di iniziare la raccolta dei dati. Qui, i decisori determineranno quali fonti di dati forniranno le informazioni piu preziose per l'organizzazione.


Monitoraggio avanzamento
Questo metodo collaudato per tenere traccia dello stato di avanzamento dell'analisi dei dati dell'organizzazione non e nuovo. Qui, l'impostazione degli indicatori di prestazione chiave (KPI) per i dati qualitativi e quantitativi e in ordine. I KPI valutano la performance delle attivita aziendali, misurando il successo di un'azienda nel raggiungere i propri obiettivi operativi e strategici, osservando diversi parametri di performance.



Coll dati irrilevanti
In questo metodo, l'organizzazione utilizzera i KPI sopra indicati per escludere dati che sono considerati irrilevanti o estranei. Cio portera a una fonte snella di dati che ha il potenziale per essere molto piu ricca di informazioni rispetto ai dati di origine. Inoltre, facilita una migliore focalizzazione degli sforzi analitici, portando a informazioni piu chiare.

Esegui analisi statistica
Uno degli aspetti piu completi dell'analisi dei dati, questo metodo quantitativo consente all'organizzazione di eseguire il drill-down per ottenere informazioni dettagliate. L'analisi statistica si basera su elementi quali cluster, regressione, fattore, coorte, modellazione dei dati e analisi predittiva.

Employ Data Mining Data mining
e un metodo di analisi dei dati che rivela modelli in set di dati di grandi dimensioni utilizzando statistiche, intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML). Nel data mining, e possibile elaborare grandi quantita di dati al fine di identificare i valori outliers ed escluderli dal processo decisionale.

Stabilire procedure di gestione dei dati
Questo metodo prevede la formulazione di procedure sistematizzate che consentono di gestire, archiviare e utilizzare in modo efficiente i dati all'interno dell'organizzazione. Questo sara specifico per l'organizzazione, i suoi obiettivi operativi e le origini dati in uso. Una volta completate, le procedure dovrebbero essere scalabili e contribuiranno a rendere le tecniche di analisi complessive funzionino in modo ottimale.

Engage Technology
Integrare la tecnologia giusta per l'analisi dei dati di base e l'analisi dei dati dei metodi statistici e essenziale per il processo di analisi dei dati. E anche un aspetto che probabilmente verra affrontato abbastanza presto nel processo poiche in molti casi, le fonti di dati saranno gia state identificate.
Mentre alcune organizzazioni saranno in grado di ottenere utilizzando Microsoft Excel o strumenti simili, altre richiedono solide piattaforme di analisi o suite di business intelligence che facilitano l'esame dei dati critici provenienti da fonti preziose mentre lavorano con input dinamici, come gli indicatori KPI.


Employ Data Visualization
La visualizzazione dei dati e potente per due motivi- uno, e un metodo onnicomprensivo di analisi dei dati e due, consente a coloro che imparano visivamente di ricavare informazioni dai dati in modo piu efficace. Un esempio di strumento di visualizzazione dei dati potrebbe essere un dashboard online che analizza e visualizza varie metriche rilevanti.


Costruire narrazioni
Simile alla visualizzazione dei dati, nel processo di analisi dei dati e costruzione di approfondimenti, costruire narrazioni intorno a cio che i dati stanno dicendo all'organizzazione e un modo semplice e diretto di impartire una visione a coloro che conducono l'analisi.


Ancora una volta, molte persone sono studenti visivi, e lo storytelling (cioe costruire una narrazione) ha dimostrato di essere un modo estremamente efficiente in cui trasmettere informazioni per millenni. Cosi facendo, l'analisi puo passare dall'essere in gran parte incomprensibile a facilmente digeribile.

L' analisi diagnostica
dei dati consente agli analisti e ai responsabili delle decisioni di capire perche gli eventi si sono verificati come durante le operazioni aziendali. Esistono due principali analisi tipoSpredictive, che utilizzano i dati basati sulle tendenze esistenti e sulle prestazioni passate per prevedere i risultati probabili, e l'analisi prescrittiva, che cercano di sviluppare strategie reattive basate su un'istantanea dello stato corrente di un'organizzazione o di un reparto.


Considera l'analisi del testo
Le organizzazioni aziendali generano quintillioni di byte di dati digitali ogni giorno. Molti di questi dati sono basati su testo, ma sfortunatamente, gran parte di questo sarebbe (e sicuramente dovrebbe) relegato alla pila di dati irrilevanti (vedi sopra). Gli strumenti per l'analisi del testo possono aiutare a determinare la pertinenza dei dati di testo provenienti da varie fonti, quindi quali dati dovrebbero essere trasmessi per ulteriori analisi.



Tra le risorse aggiuntive che aiutano nell'analisi dei dati figurano l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML). Queste tecnologie autonome sono ovviamente in continuo sviluppo, e gli esperti prevedono che tali tecnologie giocheranno un ruolo crescente nel business e nello sviluppo delle tecnologie emergenti nei prossimi anni. Queste risorse fanno anche un uso intensivo dell'analisi del testo.