Il primo approccio all’analisi dati però è spesso accompagnato da una serie di dubbi e domande, a cui è bene dar risposta prima di implementare un sistema di Data Analysis.
In passato abbiamo già introdotto il tema raccogliendo alcuni consigli su come scegliere il software di Business Intelligence più adatto. Oggi invece descriviamo le fasi principali per sviluppare una soluzione di Data Analytics, dai presupposti chiave sino all’adozione.
Step 1: validazione della qualità dei dati
Tutti i progetti di Business Intelligencee di Data Analytics per la gestione dei dati aziendali iniziano con la verifica della disponibilità dei dati e della loro qualità.
Sembra strano doverlo sottolineare, soprattutto in un’epoca in cui si producono 2,5 quintilioni di byte di dati al giorno, eppure gli scenari possono essere diversi: fonti insufficienti da cui estrarre informazioni, dati incompleti e mancanti o, più in generale, un livello di Data Quality non adatto a costruire modelli d’analisi in grado di restituire insights strategici.
Cosa fare quindi di fronte a tale situazione? Naturalmente, le strade differiscono a seconda delle specifiche casistiche: potrebbe essere necessario effettuare una pulizia della base dati attraverso la validazione manuale, oppure investire in processi di Data Enrichment al fine di reperire dati e informazioni che possano completare il database di riferimento.
Step 2: identificazione dei requisiti di analisi
Una volta verificato che quantità e qualità dei dati siano sufficienti, arriva il momento di porsi una domanda fondamentale, ovvero “A quali requisiti deve rispondere l’analisi dati?” – in altre parole, quali sono le informazioni che si desidera ricavare dai dati aziendali.
Questa fase richiede una sinergia tra utilizzatori e sviluppatori della soluzione di Data Analytics. Si tratta di uno step delicato ed essenziale per la creazione del progetto, perché consente di comprendere il contesto di business e di allinearsi sulle aspettative interne.
In questa fase, ad esempio, si chiarisce come impostare lo strumento di Data Analytics per la gestione dei dati e quali sono gli obiettivi aziendali a cui deve rispondere.
Step 3: costruzione del Data Model aziendale
Il Data Modelling permette di ottenere una visione chiara sui dati, sulle loro connessioni e strutture, al fine di supportare i processi decisionali e rispondere ai requisiti d’analisi richiesti dall’azienda. Esistono diverse modalità per definire un Data Model:
- Approccio standard: la modellazione dati è esclusivamente legata agli obiettivi di Data Analytics. Ad esempio, nel caso di un’Analisi Acquisti il modello sarà studiato per analizzare misure e dimensioni d’interesse attraverso confronti temporali.
- Approccio avanzato: il Data Model risponde a requisiti di analisi più complessi. Nel caso di un’Analisi Vendite, la modellazione dati avanzata consentirà la ricostruzione dell’intero flusso di ordini, dei processi di consegna e dell’emissione delle fatture.
Step 4: sviluppo del front-end e formazione
Chiarita la struttura dell’applicazione di Data Analytics, l’ultima fase è capire come implementare l’interfaccia per l’utilizzo finale. L’obiettivo è sviluppare una soluzione user-friendly di analisi dei dati e che riesca a dare risposte agili al management.
Ad esempio, il team di sviluppatori Qlik dovrà definire:
- Come visualizzare i dati in modo agevole e intuitivo;
- Quali filtri implementare per approfondire il processo di analisi;
- Come organizzare le informazioni all’interno delle Dashboard.
Una volta completato lo sviluppo, segue la fase di formazione agli utenti che utilizzeranno l’applicazione di Data Analytics, al fine di renderli autonomi nella consultazione e nell’uso quotidiano. In questo modo inizia il percorso che porterà ad una data-driven company.
In quindici anni di attività, ITReview ha realizzato molti progetti di Data Analytics su tecnologia Qlik, che puoi esplorare tra i nostri articoli Blog o nei vari Case Studies.
Citando una frase di Daniel Keys Moran – “Puoi avere dati senza informazioni ma non puoi avere informazioni senza dati” – anche noi desideriamo accompagnare le organizzazioni in un percorso per diventare aziende data-driven, a partire dal primo approccio alla Business Intelligence sino a sviluppare progetti di Advanced Analytics e Data Integration.
