Data analytics e Business Intelligence: le migliori imprese del 2018

Il processo di Data analytics sta assumendo sempre di più importanza e rilevanza all’interno della gestione strategica aziendale: quali sono le migliori società di analisi di dati nel 2018? Che cos’è il Data Analytics? Si tratta di un processo di esame dei set di dati, a disposizione negli archivi aziendali, al fine ultimo di trarre importanti conclusioni sulle informazioni da utilizzare per impostare una corporate strategy di grande valore aggiunto.

Grazie all’ausilio di sistemi e di software specializzati, le tecniche di analisi dei dati sono ampiamente utilizzate dalle imprese di maggiore successo commerciale per consentire loro di prendere decisioni aziendali più coerenti e più in linea con gli obiettivi di medio-lungo termine.

L’analisi dei dati espleterà sempre di più un ruolo dominante per il corrente anno 2018 ed avrà un ruolo sempre più “ancillare” per il business delle imprese al fine ultimo di aumentare i ricavi, migliorare l’efficienza operativa, ottimizzare le campagne di marketing, rispondere più rapidamente alle tendenze provenienti dai mercati emergenti e ottenere un vantaggio competitivo sui rivali, il tutto con l’obiettivo finale di incrementare le prestazioni aziendali.

A seconda della particolare applicazione che viene utilizzata, le informazioni che le imprese possono “ricavare” sono elaborate su record di data archiviati e catalogati su database aziendali.

Questa guida si propone di analizzare la rilevanza che il processo di Data Analytics assume all’interno delle Large Corporations, ma pure per tutto il mondo imprenditoriale a seconda che le varie unità di business operino in diversi comparti e con determinate dimensioni.

Data Analytics Business 2018: tipologie e classificazioni

I “giganti” che operano nel comparto dell’analisi dei dati stanno sempre di più cambiando il modo in cui i record di dati storici raccolti ed archiviati vengono utilizzati ed organizzati al meglio per soddisfare le esigenze della clientela e per migliorare la formazione a livello aziendale e delle risorse umane.

Le piattaforme di data analytics sono diventate il più importante asset di investimento per le imprese che operano in diversi settori. Ad un elevato livello strategico, le metodologie e le tecniche più rilevanti di analisi dei dati includono sia l’analisi dei dati esplorativi (EDA), che mirano a trovare schemi e relazioni nei dati, sia l’analisi dei dati di conferma (CDA), i quali applicano tecniche statistiche per determinare se le ipotesi su un set di dati sono vere o false. L’EDA è spesso paragonato al lavoro investigativo, mentre il CDA è simile al lavoro di una “giuria”.

Il processo di Data Analytics può essere classificato in analisi dei dati di tipo quantitativo e di tipo qualitativo: la prima tipologia comporta l’analisi di dati numerici con variabili quantificabili che possono essere confrontati o misurati statisticamente. L’approccio qualitativo è di carattere interpretativo: si concentra maggiormente sulla comprensione del contenuto di dati non numerici come testo, immagini, audio e video, frasi, temi e punti di vista comuni.

A livello di applicazione, la Business Intelligence ed il Reporting forniscono ai dirigenti e manager, oltre ai funzionari aziendali informazioni utili su Key Indicators considerati di grande valore aggiunto.

Se in passato le query e i report di dati venivano creati dagli sviluppatori della Business Intelligence per gli utenti finali; oggi, le organizzazioni utilizzano sempre più strumenti di Business Intelligence di tipo “self-service” che consentono a dirigenti, analisti aziendali e operatori operativi di creare report in modo automatico ed istantaneo, senza sprechi in termini di costi e di tempo.

Trattando delle varie tipologie di tecniche di analisi dei dati più sofisticate è necessario menzionare il data mining, ovvero l’insieme di tecniche e metodologie che hanno per oggetto l’estrazione di un’informazione a partire da grandi quantità di dati (e l’utilizzo scientifico, industriale o operativo di questa informazione.

Di grandissimo valore aggiunto è l’analisi predittiva, che cerca di prevedere il comportamento dei clienti, i guasti delle attrezzature, delle strumentazioni ed apparecchiature aziendali oltre che di altri eventi futuri, i quali possono minare profondamente le sorti delle aziende.

La machine learning è una tecnica di intelligenza artificiale che utilizza algoritmi automatizzati per “sfogliare” i set di dati in modo più rapido di quanto possano fare gli ingegneri tramite la modellazione analitica convenzionale.

L’analisi dei Big Data applica il data mining, l’analisi predittiva e gli strumenti di machine learning a insiemi di dati non strutturati e semi-strutturati. Il text mining permette la piena applicazione del data Mining a testi non strutturati (agenzie stampa, pagine web, e-mail, ecc.) e più in generale a qualsiasi corpus di documenti, allo scopo di analizzare documenti, e-mail e altri contenuti testuali.

Le tecniche di analisi dei dati supportano diversi comparti aziendali: banche, intermediari finanziari, società di moneta elettronica, E-commerce e i fornitori di servizi di marketing eseguono l’analisi del flusso dei clic per identificare i visitatori del sito Web che sono più propensi ad acquistare un determinato prodotto o servizio in base alla navigazione e ai modelli di visualizzazione delle pagine.

Anche gli operatori di rete mobile esaminano i dati dei clienti per prevedere il churn rate o tasso di abbandono, per potenziare gli sforzi di gestione delle relazioni con i clienti e per segmentare l’audience per le campagne di marketing.

Classifica 2018: le migliori società di analisi dei dati

1. Alteryx

Questa azienda californiana realizza piattaforme di analisi ti tipo end-to-end per i clienti enterprise, ideale per gli analisti di dati in un’azienda che desidera una soluzione di tipo self-service: essa offre numerosi servizi per strutture di ogni dimensione e tipologia. Gli utenti dei servizi possono attingere all’analisi predittiva per prendere decisioni future migliori o integrare i programmi Alteryx con i dati di Salesforce.

2. Arria NLG

Uno dei punti di vantaggio ascrivibili a questa azienda è quello di offrire il tool STUDIO, il più apprezzato che consente agli sviluppatori di tutti i livelli di abilità di produrre report di facile comprensione da fonti di dati complesse.

Grazie all’utilizzo di STUDIO, gli sviluppatori possono creare applicazioni che collegano rapidamente tutti i flussi di dati aziendali alla piattaforma Arria, automatizzando così l’analisi dei dati, l’interpretazione e l’estrazione di informazioni.

3. Bridge i2i

Con uffici ubicati in India e negli Stati Uniti, Bridge i2i è un’azienda innovativa che ha ricevuto tanti riconoscimenti, è stata menzionata addirittura nella “Guida al mercato per i fornitori di servizi di Data Science e Machine Learning 2017” di Gartner, oltre ad essere posizionata al quindicesimo posto nella lista “Deloitte Technology Fast50 India 2017“.

Bridge i2i offre soluzioni “su misura” per diversi tipi di analisi di dati concernenti:

• Traffico del sito web
• Customer Satisfaction
• Analisi delle vendite

Inoltre, esiste una piattaforma specifica denominata Survey i2i, uno strumento di analisi integrato nel cloud che vanta funzionalità di analisi avanzate e offre la possibilità di svolgere la ricerca di determinate parole chiave nel feedback dei clienti.

4. Edge Networks

Fondata nel 2012, questa società combina la scienza dei dati con l’intelligenza artificiale per offrire tool e strumenti utili ai professionisti delle risorse umane. Uno degli obiettivi principali del team di Edge Network è consentire agli addetti alle risorse umane di trovare le persone giuste per le posizioni vacanti.

Chi lavora con una grande mole di dati deve essere in grado di costruire correlazioni che altrimenti rimarrebbero celate: la piattaforma sviluppata dalla società aiuta a reperire i migliori talenti da inserire in azienda ed utilizza un’analisi predittiva sofisticata.

Ad esempio, mediante la stessa piattaforma gli esperti delle risorse umane possono intervenire e ridurre in modo proattivo il tasso di turnover di un’azienda.

5. Forecast5 Analytics

Questa azienda è specializzata in analisi dati per il settore pubblico, i suoi principali user sono gli amministratori, i funzionari e i dipendenti come gli impiegati municipali. L’acquisto di questo software include l’installazione professionale da parte del team dell’azienda, insieme a un componente di formazione professionale che garantisce alle persone di capire come utilizzare il prodotto.

5Cast consente di analizzare i risultati di test e risultati in diverse posizioni, mettere in evidenza le prestazioni di un ente rispetto agli altri in ottica di benchmarking, esaminare le entrate e le uscite.

La classifica include la lista delle più note e affidabili società di analisi dei dati esistenti a livello planetario. Anche la Nextre Engineering Srl con sede a Milano in Via Imperia da anni è specializzata anche nell’attività di Big Data Analytics, è in grado di raggruppare i dati in maniera significativa, di confrontarli e di interpretarli, per scoprirne le relazioni nascoste.

Grazie a questa attività di consulenza, la Nextre Engineering Srl offre al mondo imprenditoriale la possibilità di indirizzare ed ottimizzare le decisioni aziendali, migliorando l’efficienza, l’efficacia e la qualità della gestione a livello corporate.