Insieme, Data Analytics e Data Science svolgono un ruolo chiave per supportare le aziende nell’adozione di un approccio data-driven. In quest’articolo chiariremo cosa si intende per Analisi e Scienza dei dati, approfondendone le rispettive differenze e specificità.
Data Analytics: definizione, casi d’uso e vantaggi
La Data Analytics identifica l’insieme di tecniche, strumenti e processi di analisi e gestione dei dati, compresa la raccolta, l’organizzazione e la conservazione, il cui scopo è scoprire tendenze e risolvere problemi attraverso l’applicazione di analisi e statistiche.
Altamente utilizzate all’interno delle aziende grazie a dashboard intuitive e visualizzazioni personalizzate, le soluzioni di Data Analytics consentono infatti di:
- Aumentare l’efficienza dei processi e dei costi;
- Ottimizzare le strategie e guidare il cambiamento aziendale;
- Monitorare e migliorare i risultati economici e finanziari.
Esempio di foglio di Analisi – App Magazzino in Qlik Sense
Guardando poi alle singole Business Units i benefici diventano via via più specifici: ad esempio l’Analisi Magazzino permette di monitorare le giacenze e coordinare i vari flussi di approvvigionamento, o l’Analisi Vendite permette di identificare i prodotti top performer e di studiare campagne marketing ad hoc per migliorare le performance globali.
In sintesi, la Data Analytics genera insights spendibili e tangibili nella costruzione delle strategie per migliorare il governo sulle attività aziendali. Tramite le informazioni offerte dall’analisi dati è possibile intervenire prontamente a possibili criticità o nuove opportunità.
Data Science: definizione e benefici per le aziende
La Data Science è un campo multidisciplinare (architetturale, operazionale e consulenziale) volto ad estrarre informazioni da dati strutturati o non strutturati, con l’obiettivo di aumentare la conoscenza di uno o più fenomeni ipoteticamente collegati tra loro.
A livello di business, la Data Science è utile per scoprire dipendenze e interrelazioni tra eventi o risolvere criticità prima non identificabili, ricavando notevoli vantaggi competitivi.
Sfruttando gli approcci di statistica, data mining, AI e ML, la Data Science mostra trend e insight utili ad agire efficacemente di fronte a tutti i possibili scenari, a prendere decisioni più mirate, e a creare prodotti e servizi più innovativi. La Data Science può, ad esempio:
- Aiutare a creare strumenti per prevedere i guasti di diversi dispositivi hardware, favorendo così interventi di manutenzione predittiva e preventiva;
- Prevedere quanto un prodotto sarà popolare in base alle sue caratteristiche e, di conseguenza, organizzare le vendite per garantire determinate performance.
Di fatto, la Data Science risponde a due macro-obiettivi: identificare relazioni non banali tra dati noti e valorizzare dati non noti al fine di generare un vantaggio competitivo.
Data Analytics vs Data Science: le principali differenze
Viste le rispettive definizioni di Data Science e Data Analytics, rimane ancora aperto un punto cruciale: in cosa si differenziano queste due discipline? Possiamo affermare che:
- La Data Analytics performa bene se utilizzata in riferimento a domande specifiche sui dati, alle quali trova risposte tramite strumenti e tecniche d’analisi statistica;
- La Data Science si concentra sull’identificare nuove relazioni e domande attraverso i dati, per tracciare e studiare fenomeni che per lo più non sono ancora conosciuti.
Da una parte, quindi, si lavora con i dati conoscendo già le relazioni e il tipo di risposte che possono restituire; dall’altra si cerca di comprendere che tipo di informazioni ne possono derivare senza domande che ne guidino l’esplorazione, lavorando a “mente sgombra”.
La Data Science, inoltre, applica ai dati un approccio olistico, traducendoli in informazioni di livello semantico più elevato rispetto a quelle della Data Analytics, proprio grazie alla mole di dati su cui lavora. La scienza dei dati, dunque, consente di:
- Trovare soluzioni analitiche a problemi complessi e articolati;
- Capire i fenomeni ed orientarli al grado di esplorazione precedente di quei dati;
- Identificare relazioni non banali, nuove e difficili da identificare tra i dati esaminati.
È bene ricordare che Data Science e Data Analytics non sono discipline separate, anzi: possono e devono convivere all’interno delle aziende, spesso lavorando in sequenza.
La loro applicazione coordinata consente una piena comprensione e valorizzazione dei dati: una volta compresi dalla Data Science, i dati possono essere automaticamente analizzati e diffusi dalla Data Analytics. L’integrazione tra l’approccio “micro” della Data Analytics, e quello “macro” della Data Science, abilita il metodo data-driven in azienda.
