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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.

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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.

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.

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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.

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

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