Le aziende hanno ormai riconosciuto l'importanza dei dati e li incorporano nei processi decisionali strategici, ma spesso fanno fatica a utilizzarli in maniera efficiente perché non ne colgono il reale significato.
L'analisi descrittiva, disciplina alla base dell'analisi dati, può aiutare le imprese a esaminare i dati ed estrapolarne il contenuto semantico per analizzare trend di vendita e definire budget annuali.
Nahla Davies, autrice presso Dataversity, ha spiegato come poter usare l'analisi descrittiva per ottenere insight preziosi dai dati e prendere decisioni oculate in ogni settore.
Cos'è e come funziona l'analisi descrittiva
L'analisi descrittiva offre una prima ma essenziale visione sul significato dei dati. Rispondendo alla domanda "Cosa è accaduto?" cerca di dare un senso alle informazioni in possesso, identificando trend, pattern ed errori del fenomeno che si sta studiando.
Questo tipo di analisi lavora sia con dati storici che presenti per creare una progressione e valutare se si stanno raggiungendo gli obiettivi di business prefissati. Tramite KPI come il numero di prodotti venduti in un certo periodo o il numero di nuovi clienti, l'analisi descrittiva crea una visione sullo stato del business.
A partire da questa conoscenza le imprese possono definire le azioni da intraprendere per risolvere eventuali errori o pianificare nuove strategie di vendita.
Il processo di analisi descrittiva comincia col raccogliere e integrare i dati provenienti da più fonti. In una seconda fase, questi dati vengono puliti eliminando duplicati, informazioni errate o incomplete; ciò serve ad assicurare la correttezza dell'analisi.
A questo punto c'è la fase di analisi vera e propria che viene svolta appoggiandosi a diversi strumenti come Tableau, Sisense o SAP Analytics Cloud. Terminata l'analisi, i tool offrono un'evidenza visiva del significato dei dati tramite grafici e tabelle interattivi che possono essere rimaneggiati dagli utenti per scoprire nuove implicazioni.
Alcuni esempi pratici
Al fine di comprendere meglio l'importanza dell'analisi descrittiva, Davies propone alcuni esempi di come questa analisi può aiutare le imprese a prendere decisioni più consapevoli.
Nella maggior parte dei casi l'analisi descrittiva viene utilizzata per identificare e analizzare i trend dei consumatori. Le compagnie di streaming, per esempio, sono tra le realtà che usano maggiormente i dati per prendere decisioni: grazie all'analisi descrittiva sono in grado di capire le preferenze e le abitudini degli spettatori per capire quali show proporre in futuro.
Le imprese usano l'analisi descrittiva anche per valutare il successo delle campagne di marketing in base alla risposta degli utenti, individuando i punti di forza e quelli deboli della singola campagna. Combinando il feedback di campagne su social media, email o anche fisiche, le imprese possono definire i prossimi passi da compiere per rafforzare la loro presenza sul mercato.
L'analisi descrittiva è molto utile anche per monitorare l'andamento delle finanze, valutando per esempio il numero di prodotti venduti settimanalmente e la crescita annuale. In questo modo è possibile prendere decisioni sul budget da dedicare alle attività e su quali prodotti investire.
Infine, l'analisi dati può essere applicata anche ad aree come la produttività dei dipendenti, il loro coinvolgimento e il livello generale delle performance aziendali. L'analisi può aiutare a individuare eventuali problematiche interne, così che possano essere risolte il prima possibile.
L'analisi descrittiva è uno dei processi più semplici di analisi del dato, ma è anche quello fondamentale. Capire quali informazioni contengono i dati significa avere una visione a 360° del business ed essere in grado di prendere decisioni informate per favorire la crescita dell'organizzazione.
Da questa base solida gli analisti possono poi eseguire analisi più approfondite per identificare sviluppi futuri e anticipare il cambiamento.
