- Definizione di Advanced Analytics
- Dalla BI all’analisi avanzata dei dati
- Alcuni modelli di Advanced Analytics
- BI Advanced Analytics con ITReview
Definizione di Advanced Analytics
Per definizione l’Advanced Analytics, conosciuta anche come analisi avanzata del dato, comprende l’applicazione di strumenti e metodi statistici complessi dall’alto contenuto tecnico e tecnologico, per estrarre informazioni e insights approfonditi dai dati.
Questo tipo di Analytics va oltre le metodologie tradizionali di analisi dei dati e cerca di scoprire relazioni nascoste, modelli complessi e tendenze significative che possano agevolare le aziende a prendere decisioni informate e guidare l’innovazione verso il futuro.
I modelli di analisi avanzati offrono una vasta gamma di approcci per studiare e fruire dei dati in modo proattivo, al fine di migliorare le prestazioni e l’efficienza delle strategie. L’Advanced Data Analytics costituisce quindi un’evoluzione naturale della Business Intelligence, in termini di analisi dei dati e di gestione delle informazioni aziendali.
Dalla BI all’analisi avanzata dei dati
La Data Analytics, quale primo approccio alla Business Intelligence, aiuta le aziende a monitorare le prestazioni, identificare le tendenze passate e comprendere i dati storici. Tramite l’uso di report e dashboard interattivi, permette agli utenti di scoprire informazioni utili a prendere decisioni strategiche.
Con l’avanzamento delle tecnologie e l’accesso a volumi più elevati di dati, le organizzazioni hanno iniziato a riconoscere il potenziale nascosto dei propri dati, cercando di andare oltre la semplice identificazione e visualizzazione dei trend pregressi.
A differenza della Data Analytics, l’Advanced Analytics è quindi emersa come un approccio più sofisticato che sfrutta a pieno il valore dei dati aziendali: basandosi su tecniche complesse e statistiche avanzate è possibile ottenere una visione predittiva e prescrittiva sull’azienda.
Attraverso l’intelligenza artificiale, il machine learning, il data mining e altre metodologie di analisi avanzata, l’azienda può fare previsioni sugli eventi futuri, identificare opportunità di business, individuare anomalie, prendere decisioni data-driven e molto altro ancora.
Alcuni modelli di Advanced Analytics
- Il Process Mining permette di analizzare i dati dei processi aziendali ed identificare modelli, tendenze e inefficienze, per comprendere come effettivamente avvengono le attività dei vari reparti e poterne così migliorare l’efficienza e il rendimento.
- La What-if Analysis consente di misurare l’impatto di diverse ipotesi o scenari sulle performance aziendali, eseguendo simulazioni previsionali per studiare come determinate variabili possano influenzare i risultati agendo di conseguenza.
- La Market Basket Analysis è impiegata per identificare eventuali correlazioni di acquisto, ad esempio quali prodotti vengono venduti insieme o in sequenza, al fine di prendere decisioni più informate su posizionamento, cross-selling e promozioni.
- Il Demand Planning consente di prevedere la domanda futura di un prodotto o servizio, e quindi di ottimizzare l’inventario, pianificare la produzione, soddisfare la domanda dei clienti e migliorare l’efficienza complessiva della supply chain.
- Le soluzioni di Budgeting e Forecasting permettono di pianificare e prevedere le performance economiche dell’azienda, di stabilire obiettivi finanziari concreti, di pianificare le risorse in maniera ottimale e di valutare la redditività futura.
BI Advanced Analytics con ITReview
Per orientarsi al cambiamento, un’organizzazione deve basarsi su informazioni concrete e oggettive che permettano di rilevare trend passati e futuri e di prendere decisioni efficaci. Per fare ciò, diventa essenziale adottare un approccio aziendale guidato dai dati.
Le nostre soluzioni di Advanced Data Analytics offrono la totale padronanza in termini di analisi predittive e modelli d’avanguardia progettati su misura dell’azienda, per poter configurare scenari futuri attendibili e governare le variabili.
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