Che cos'è l'analisi dei dati? Dal vedere i dati al comprenderli
Ogni giorno nascono miliardi di punti dati. Post sui social, notizie, commenti, ricerche, comportamenti degli utenti, interazioni, feedback dei clienti e innumerevoli tracce lasciate sulle piattaforme digitali…
Ma avere i dati non significa capirli.
L'analisi dei dati è il processo con cui si esaminano i dati raccolti da fonti diverse, se ne portano alla luce le relazioni, si individuano cambiamenti e schemi e si trasformano i risultati in conclusioni dotate di senso.
Il valore vero, però, non sta soltanto nella risposta a «Che cosa è successo?»
- Perché è successo?
- Che cosa ha cambiato?
- Quali fattori hanno inciso?
- Che cosa significa questo cambiamento?
- Si sta formando un rischio o si apre una nuova opportunità?
L'analisi dei dati moderna insegue esattamente queste domande.
Perché l'analisi dei dati è importante?
Sapere che le menzioni di un marchio sono aumentate è un dato.
Capire perché quell'aumento sia avvenuto, quale tema l'abbia innescato, chi stia parlando, come incida sulla percezione e se sia un movimento passeggero o l'inizio di un cambiamento più ampio: questa è analisi.
Lo stesso vale per l'opinione pubblica, la politica, i comportamenti di consumo, la concorrenza, la reputazione o le crisi.
Per questo i sistemi di analisi avanzati non si limitano a spiegare ciò che è accaduto. I dati possono essere affrontati da prospettive analitiche diverse per comprenderne le cause, valutare i possibili sviluppi e sostenere le decisioni.
I livelli fondamentali dell'analisi dei dati
L'analisi si può pensare attraverso quattro domande fondamentali:
Che cosa è successo?
Analisi descrittiva
Mostra il quadro che emerge dai dati attuali e passati.
Perché è successo?
Analisi diagnostica
Indaga ragioni, relazioni e cause profonde del cambiamento.
Che cosa potrebbe succedere?
Analisi predittiva
Valuta i possibili sviluppi a partire dagli schemi dei dati passati e attuali.
Che cosa va fatto?
Analisi prescrittiva
Aiuta a tradurre i risultati in decisioni e azioni.
Questa distinzione conta. Una dashboard può mostrarvi centinaia di metriche; far emergere il significato dietro quelle metriche è un livello analitico diverso.
Nel mondo digitale l'analisi sta cambiando
Nel panorama analitico di oggi i dati non sono più fatti solo di tabelle e registrazioni numeriche.
Testi, commenti, notizie, conversazioni sui social e altri tipi di dati non strutturati sono ormai parte dell'analisi dei big data. Questa varietà è una delle ragioni per cui la big data analytics richiede metodi più avanzati dell'analisi tradizionale di dati strutturati.
Nell'analisi moderna diventa quindi sempre più importante valutare insieme non solo il volume, ma dimensioni come contesto, emozione, intenzione, relazione, cambiamento e affidabilità.
Che di un tema si parli molto non dimostra che sia accolto positivamente. Sembrare positivo può non significare sostegno reale. E un grande volume di interazioni non rappresenta sempre un movimento organico.
Più cresce la quantità di dati, più conta interpretarli correttamente.
Dal dato alla decisione
Il valore reale dell'analisi non è produrre più grafici.
Un'analisi corretta deve far emergere, tra milioni di punti dati, quale cambiamento conta, perché si è verificato e che cosa significa per chi decide.
Perché ciò di cui le organizzazioni hanno bisogno non sono più dati, ma la capacità di trarre il significato giusto dai dati giusti.
Il dato vi mostra che cosa è successo. L'analisi rivela che cosa significa.