Business Analytics vs. Data Analytics: Qual è meglio per il tuo business?

I grandi dati stanno trasformando e alimentando il processo decisionale ovunque. Dalle grandi imprese all’istruzione superiore e alle agenzie governative, i dati provenienti da una pletora di fonti stanno aiutando le organizzazioni a espandere il loro raggio d’azione, aumentare le vendite, operare in modo più efficiente e lanciare nuovi prodotti o servizi.

Per dare un senso a tutti questi dati e usarli per essere più competitivi, le aziende devono applicare sia la business analytics che la data analytics. C’è spesso confusione su queste due aree, che possono sembrare intercambiabili. In questo articolo, esamineremo gli obiettivi di ciascuna funzione e confronteremo ruoli e responsabilità per aiutarvi a decidere quale percorso è giusto per voi.

Business analytics vs. data analytics: Una panoramica

Sia la business analytics che la data analytics implicano il lavoro e la manipolazione dei dati, l’estrazione di intuizioni dai dati e l’utilizzo di tali informazioni per migliorare le prestazioni aziendali. Quindi, quali sono le differenze fondamentali tra queste due funzioni?

La business analytics si concentra sulle più grandi implicazioni di business dei dati e sulle azioni che ne dovrebbero derivare, come ad esempio se un’azienda dovrebbe sviluppare una nuova linea di prodotti o dare priorità a un progetto rispetto a un altro. Il termine business analytics si riferisce a una combinazione di competenze, strumenti e applicazioni che permette alle aziende di misurare e migliorare l’efficacia delle funzioni di core business come il marketing, il servizio clienti, le vendite o l’IT.

Data analytics implica il setaccio di enormi serie di dati per rivelare modelli e tendenze, trarre conclusioni sulle ipotesi e sostenere le decisioni aziendali con intuizioni basate sui dati. L’analisi dei dati cerca di rispondere a domande come: “Qual è l’influenza della geografia o dei fattori stagionali sulle preferenze dei clienti?” o “Qual è la probabilità che un cliente passi a un concorrente? La pratica dell’analitica dei dati comprende molte tecniche e approcci diversi e viene spesso chiamata anche scienza dei dati, data mining, modellazione dei dati o analitica dei grandi dati.

Un’introduzione alla business analytics

La business analytics (BA) è l’esplorazione iterativa dei dati di un’organizzazione, con particolare attenzione all’applicazione di tecniche di analisi statistica per rivelare informazioni che possono aiutare a guidare l’innovazione e la performance finanziaria. Le organizzazioni guidate dagli analitici trattano i grandi dati come una preziosa risorsa aziendale che alimenta la pianificazione del business e supporta le strategie future, e la business analytics le aiuta a ottenere il massimo valore da questa miniera d’oro di intuizioni.

Ci sono tre tipi principali di business analytics – descrittiva, predittiva e prescrittiva. Questi sono di solito implementati in fasi e insieme possono rispondere o risolvere praticamente qualsiasi domanda o problema che un’azienda può avere.

• L’analitica descrittiva risponde alla domanda “Cosa è successo? Questo tipo di analisi valuta i dati storici per ottenere intuizioni su come pianificare il futuro. Grazie alla diffusa disponibilità di strumenti self-service di accesso e scoperta dei dati e di dashboard, i dirigenti e i professionisti non tecnici possono trarre vantaggio dalle intuizioni generate dai big data per migliorare le prestazioni aziendali.
• L’analitica predittiva è il passo successivo sulla strada dell’intuizione. Utilizza l’apprendimento automatico e le tecniche statistiche per aiutare le aziende ad anticipare la probabilità di eventi futuri. Tuttavia, poiché l’analitica predittiva è di natura probabilistica, non può effettivamente prevedere il futuro; può solo suggerire il risultato più probabile sulla base di ciò che è accaduto in passato.
• L’analitica prescrittiva esplora le possibili azioni da intraprendere sulla base dei risultati delle analisi descrittive e predittive. Questo tipo di analitica combina modelli matematici e regole di business per ottimizzare il processo decisionale raccomandando più risposte possibili a diversi scenari e compromessi.

Le organizzazioni possono usare una o tutte queste tecniche, anche se non necessariamente in questo ordine. La business analytics può essere implementata in qualsiasi dipartimento, dalle vendite allo sviluppo del prodotto al servizio clienti, grazie a strumenti facilmente disponibili con interfacce intuitive e profonda integrazione con molte fonti di dati. Molte di queste soluzioni offrono agli utenti la possibilità di applicare modelli analitici avanzati senza l’aiuto di uno scienziato dei dati, creando nuove opportunità per trovare intuizioni nascoste in grandi serie di dati.

La business analytics richiede volumi adeguati di dati di alta qualità, quindi le organizzazioni che cercano risultati accurati devono integrare e riconciliare i dati in diversi sistemi, quindi determinare quali sottoinsiemi di dati rendere disponibili al business.

Un’introduzione alla data analytics

La data analytics è il processo di raccolta ed esame dei dati grezzi per trarne delle conclusioni. Ogni azienda raccoglie enormi volumi di dati, tra cui cifre di vendita, ricerche di mercato, logistica o dati transazionali. Il vero valore dell’analisi dei dati sta nella sua capacità di riconoscere i modelli in un set di dati che possono indicare tendenze, rischi o opportunità. L’analisi dei dati permette alle aziende di modificare i loro processi sulla base di questi apprendimenti per prendere decisioni migliori. Questo potrebbe significare capire quali nuovi prodotti portare sul mercato, sviluppare strategie per mantenere i clienti di valore, o valutare l’efficacia di nuovi trattamenti medici.

La maggior parte delle tecniche di analisi dei dati comunemente usate sono state automatizzate per accelerare il processo analitico. Grazie alla diffusa disponibilità di potenti piattaforme di analisi, gli analisti di dati possono analizzare enormi quantità di dati in minuti o ore invece che in giorni o settimane usando:

• Data mining: Comporta l’ordinamento attraverso grandi insiemi di dati per identificare tendenze, modelli e relazioni.
• Analisi predittiva: Aggrega e analizza i dati storici per aiutare le organizzazioni a rispondere in modo appropriato a risultati futuri come il comportamento dei clienti e i guasti delle attrezzature.
• Apprendimento automatico: Utilizza le probabilità statistiche per insegnare ai computer ad elaborare i dati più velocemente della modellazione analitica convenzionale.
• Big data analytics: Applica strumenti di data mining, analisi predittiva e apprendimento automatico per trasformare i dati in business intelligence.
• Text mining: Individua modelli e sentimenti in documenti, e-mail e altri contenuti basati sul testo.

Come sempre più organizzazioni spostano le loro applicazioni aziendali critiche nel cloud, stanno guadagnando la capacità di innovare più velocemente con i big data. Le tecnologie cloud creano un ambiente innovativo e in rapida evoluzione in cui i team di analisi dei dati possono memorizzare più dati e accedervi ed esplorarli più facilmente, con un conseguente time to value più rapido per le nuove soluzioni.

Business analytics vs. data analytics: Un confronto

La maggior parte delle persone concorda sul fatto che la business analytics e la data analytics condividono lo stesso obiettivo finale di applicare la tecnologia e i dati per migliorare le prestazioni aziendali. In un mondo guidato dai dati, dove il volume di informazioni disponibili per le organizzazioni continua a crescere esponenzialmente, le due funzioni possono persino lavorare in tandem per massimizzare l’efficienza, rivelare intuizioni utili e aiutare le aziende ad avere successo.

Questo confronto fianco a fianco dovrebbe aiutare a chiarire un po’ di confusione tra business e data analytics.

Business analyst vs data analyst: Un confronto dei ruoli

Gli analisti di business e gli analisti di dati lavorano entrambi con i dati. La differenza è ciò che fanno con essi. Gli analisti di business usano i dati per prendere decisioni strategiche di business. Gli analisti di dati raccolgono i dati, li manipolano, identificano le informazioni utili da essi, e trasformano i loro risultati in intuizioni digeribili. Analizzare i dati è il loro obiettivo finale.

Le persone in entrambi i ruoli devono avere un amore per tutti i dati, possedere una mente analitica, avere buone capacità di risoluzione dei problemi e la capacità di vedere e lavorare per il quadro generale. Ma se state cercando di decidere tra questi due percorsi di carriera, è altrettanto importante capire come differiscono.

• Gli analisti aziendali usano i dati per identificare problemi e soluzioni, ma non eseguono una profonda analisi tecnica dei dati. Operano a livello concettuale, definendo la strategia e comunicando con le parti interessate, e si occupano delle implicazioni di business dei dati. Gli analisti di dati, d’altra parte, passano la maggior parte del loro tempo a raccogliere dati grezzi da varie fonti, pulendoli e trasformandoli, e applicando una serie di tecniche specializzate per estrarre informazioni utili e sviluppare conclusioni.
• Gli analisti di business hanno tipicamente una vasta esperienza di dominio o di settore in aree come l’e-commerce, la produzione o la sanità. Le persone in questo ruolo si affidano meno agli aspetti tecnici dell’analisi rispetto agli analisti dei dati, anche se hanno bisogno di una conoscenza pratica degli strumenti statistici, dei comuni linguaggi di programmazione, delle reti e dei database.
• Gli analisti aziendali devono essere abili nella modellazione e nella raccolta dei requisiti, mentre gli analisti dei dati hanno bisogno di una forte business intelligence e di competenze di data mining, insieme alla competenza con tecnologie molto richieste come il machine learning e l’IA.
• Per gli analisti aziendali, un solido background in amministrazione aziendale è una vera risorsa. Molti analisti aziendali provengono da un background in gestione, affari, IT, informatica o campi correlati. D’altra parte, un background matematico o informatico è auspicabile per gli analisti di dati, che richiedono una comprensione di statistiche complesse, algoritmi e database.

Abilità aggiuntive richieste per ogni ruolo

Oltre alle abilità tecniche e specifiche del ruolo, gli analisti di business e di dati hanno bisogno di alcune abilità aggiuntive per avere successo.

Un analista di business deve essere in grado di:

• Assumere una visione olistica di un problema o di una sfida aziendale.
• Lavorare con gli individui in tutta l’organizzazione per ottenere le informazioni necessarie a guidare il cambiamento.
• Sviluppare piani, rapporti e analisi di business e di progetto chiari e comprensibili.
• Interagire e comunicare con le parti interessate a tutti i livelli dell’organizzazione.
• Presentare le raccomandazioni in modo chiaro e persuasivo per una serie di destinatari.

Un analista di dati deve essere in grado di:

• Tradurre i dati in intuizioni di business significative.
• Lavorare bene in modo indipendente.
• Identificare serie di dati rilevanti e aggiungerli al volo.
• Rapportare i risultati in modo chiaro e significativo.
• Definire nuovi processi di raccolta e analisi dei dati secondo necessità.

Iniziare con l’analisi dei dati o del business

Dalle più recenti startup alle imprese globali consolidate, ogni organizzazione deve sfruttare i dati per l’innovazione e la crescita del business. Le pratiche di data analytics e business analytics condividono l’obiettivo comune di ottimizzare i dati per migliorare l’efficienza e risolvere i problemi, ma con alcune differenze fondamentali.

Qualunque sia il percorso scelto, è necessario raccogliere dati rilevanti e affidabili da molte fonti in modo rapido, semplice e sicuro. Talend Data Fabric velocizza il processo di analisi fornendo un’unica suite di applicazioni self-service basate sul cloud per l’integrazione e l’integrità dei dati. Perché quando sei sicuro della qualità dei tuoi dati, i tuoi stakeholder saranno sicuri di prendere sempre le giuste decisioni di business. Prova Talend Data Fabric oggi stesso per iniziare a prendere decisioni guidate dai dati.