Social
it
Analisi

Analisi

Comprendere i dati significa ottenere una base concreta su cui intervenire per prendere decisioni consapevoli. Nell’interrogare i dati, è necessario strutturare una visione chiara per disporre di un’analisi efficace e incisiva. Noi di ITReview siamo soliti dire “il dato parla da solo, basta porre le giuste domande e condizioni affinché parli”, perciò, qual è il tuo mercato di riferimento? Qual è l’obiettivo di quest’analisi dei dati?
A seconda del mercato e degli obiettivi, i dati raccolti in fase di elaborazione vengono analizzati e valorizzati attraverso una visualizzazione dei trend. Da questi dati si otterranno una serie di KPI (Key Performance Indicators) in grado di guidare le scelte manageriali fornendo consapevolezza sull’informazione e parametri reali con i quali comprendere il valore delle informazioni.

La comprensione del dato è il primo passo verso la pianificazione di una strategia

A seconda di ciò che si vuole studiare – fenomeni passati o trend futuri – si predispongono diversi tipi di analisi. Per ciascuna però rimane invariato l’approccio: il dato comanda, va interpellato e poi interpretato per ottenere la risposta pertinente e predisporre una decisione consapevole.

Il dato risponde alla domanda “Cosa è successo?”

Analisi descrittiva

Il dato risponde alla domanda “Cosa è successo?”

Per approfondire fatti già conosciuti o scoprire relazioni tra dati di cui non si era a conoscenza. In questa tipologia di analisi, le fonti da cui trarre dati possono essere sondaggi, report o fenomeni passati, quali ad esempio la sentiment analysis di una campagna di social media marketing e lo studio delle sue performance in termini di reazioni e commenti.

Scopri le soluzioni di data analytics
Il dato risponde alla domanda “Perché è successo?”

Analisi diagnostica

Il dato risponde alla domanda “Perché è successo?”

Una perdita di un cliente o un aumento esponenziale delle vendite sono fenomeni da comprendere per l’azienda. L’analisi diagnostica, tramite drill-down o metodi di correlazione, prende in esame diversi insiemi di dati correlati per individuare la relazione tra le variabili e rapporti di causa ed effetto.

Scopri le soluzioni di data analytics
Il dato risponde alla domanda “Cosa potrebbe succedere?”

Analisi predittiva

Il dato risponde alla domanda “Cosa potrebbe succedere?”

In un mercato volatile e frenetico, comprenderne le mutevoli esigenze e i fenomeni potrebbe rivelarsi strategicamente indispensabile per superare la concorrenza. Tramite i nostri algoritmi sviluppati in motori di calcolo tipo R o Python e quindi il Machine Learning, le informazioni provenienti dalle analisi descrittiva e diagnostica vengono messe a sistema per creare un modello predittivo in grado di individuare scenari probabilistici su base analitica dei trend e degli eventi storici.

Scopri le soluzioni di Advanced Analytics
Il dato risponde alla domanda “Come reagire a potenziali eventi futuri?”

Analisi prescrittiva

Il dato risponde alla domanda “Come reagire a potenziali eventi futuri?”

Ovvero poter prendere decisioni e trovare soluzioni basate sul dato, come ad esempio prevenire scarti produttivi o individuare nuove nicchie di mercato. Avendo chiaro un obiettivo specifico, l’analisi prescrittiva interroga i dati nel modo più completo possibile, arrivando a evidenziare e a suggerire strategie operative e/o comportamenti pratici da mettere in atto attraverso l’analisi del trend e l’apprendimento dal passato

Scopri le soluzioni di Advanced Analytics
Analisi 1
ContinuaData Visualization
Analisi 1