Tipologie di prodotti di analisi dati
Il mercato dei prodotti per l’analisi dati è estremamente diversificato e in costante evoluzione, poiché le organizzazioni di tutto il mondo cercano di sfruttare al massimo i dati per prendere decisioni informate. Questo mercato è caratterizzato da una vasta gamma di prodotti e soluzioni che soddisfano esigenze diverse, ma è possibile identificare alcune componenti principali che compongono il panorama attuale dei prodotti di analytics:
- Business Intelligence (BI) e Reporting: Questa categoria include strumenti e piattaforme di BI che consentono agli utenti di creare report, dashboard interattive e visualizzazioni dei dati per esaminare fenomeni (le prestazioni aziendali). Esempi noti includono Tableau, Power BI di Microsoft e QlikView.
- Analisi avanzate: Questa categoria comprende strumenti per l’analisi statistica, l’analisi predittiva e l’analisi di machine learning. Questi prodotti consentono alle organizzazioni di scoprire pattern nascosti nei dati e di effettuare previsioni. Alcuni esempi includono Python e R per l’analisi statistica, così come strumenti specifici come IBM SPSS, SAS ed Alteryx.
- Analisi self-service: Questi strumenti consentono agli utenti non tecnici di preparare, analizzare e visualizzare i dati in modo autonomo senza richiedere conoscenze avanzate di programmazione. Alteryx è un esempio di strumento in questa categoria.
- Data Management e Data Integration: Questa categoria include strumenti per l’acquisizione, l’elaborazione e la gestione dei dati da diverse fonti. Prodotti come Informatica, Talend e Apache NiFi ed Alteryx rientrano in questa categoria.
- Data Warehousing: Questi sono sistemi di archiviazione dati dedicati progettati per l’analisi aziendale. Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake sono esempi di data warehouse cloud sempre più popolari.
- Analytics as a Service: Alcune organizzazioni preferiscono utilizzare servizi di analytics basati su cloud che offrono analisi avanzate, servizi di machine learning e data warehouse come servizio. Google Cloud AI Platform, Microsoft Azure Machine Learning e AWS Analytics ed Alteryx Cloud sono esempi di tali servizi.
- Analytics Open Source: Una crescente comunità di utenti e sviluppatori utilizza strumenti open source per l’analisi dei dati, tra cui Python, R, Apache Hadoop e Apache Spark.
- Settori verticali: Ci sono anche soluzioni di analytics specifiche per settori verticali, come healthcare, finanza, marketing, e-commerce e altri. Questi prodotti sono progettati per affrontare le esigenze specifiche di ciascun settore.
- Analisi geospaziali: Alcuni prodotti si concentrano sull’analisi di dati geospaziali, consentendo agli utenti di visualizzare e analizzare dati basati sulla posizione. Esri e Mapbox ed Alteryx sono esempi in questo campo.
- Analisi dei social media: Questi prodotti consentono alle aziende di monitorare e analizzare l’attività sui social media per ottenere insight sui comportamenti dei clienti e delle tendenze di mercato.
- Analisi dei big data: Con l’esplosione dei big data, ci sono prodotti specializzati per l’analisi dei volumi di dati enormi. Hadoop, Spark e strumenti come Databricks sono rilevanti in questo contesto.
- Sicurezza e conformità: I prodotti di analytics includono spesso funzionalità di sicurezza e conformità per proteggere i dati e garantire la conformità normativa.
Segue una breve analisi
L’Analisi dei dati self-service
L’Analisi dei dati self-service consente agli utenti non tecnici, come analisti aziendali o utenti finali, di eseguire analisi complesse senza dipendere dagli sviluppatori o dagli esperti di dati. Questa caratteristica è molto apprezzata in un’epoca in cui l’accesso ai dati e l’analisi rapida sono cruciali per prendere decisioni informate.
Una piattaforma di analisi dei dati progettata per consentire analisi self-service deve offrire una serie di caratteristiche e funzionalità specifiche per garantire che gli utenti non tecnici possano eseguire analisi dei dati in modo autonomo ed efficace.
Ecco alcune delle caratteristiche chiave che una tale piattaforma dovrebbe avere.
Interfaccia utente intuitiva: L’interfaccia della piattaforma deve essere intuitiva e user-friendly, con funzionalità facili da capire e utilizzare. Gli utenti non tecnici dovrebbero essere in grado di navigare nella piattaforma senza dover “subire” una curva di apprendimento complessa.
Importazione e connettività dei dati semplici: La piattaforma deve consentire agli utenti di importare facilmente dati da diverse fonti, come fogli di calcolo, database, servizi web e altro ancora. Inoltre, dovrebbe fornire connettività diretta a sorgenti di dati comuni.
Strumenti di preparazione dei dati visivi: Gli utenti dovrebbero poter pulire e trasformare i dati in modo visuale, mediante operazioni di trascinamento e rilascio (drag-and-drop) o attraverso una logica di selezione. Questo rende più facile la pulizia dei dati e la creazione di dataset pronti per l’analisi.
Analisi visiva dei dati: La piattaforma deve includere strumenti di visualizzazione dei dati che consentano agli utenti di esplorare e analizzare i dati attraverso grafici interattivi, tabelle dinamiche e altri elementi visivi. Gli utenti dovrebbero poter trarre conclusioni e identificare pattern direttamente dalle visualizzazioni.
Automazione dei flussi di lavoro: La piattaforma dovrebbe offrire funzionalità di automazione dei flussi di lavoro per semplificare le attività ripetitive. Gli utenti possono creare flussi di lavoro che automatizzano l’acquisizione, la trasformazione e l’analisi dei dati.
Analisi predittive e di machine learning guidate: Per consentire analisi più avanzate, la piattaforma dovrebbe offrire strumenti per l’analisi predittiva e di machine learning che siano accessibili anche a utenti non esperti. Questo può includere modelli pre-costruiti e suggerimenti per la selezione dei modelli.
Sicurezza e controllo degli accessi: Deve essere possibile gestire le autorizzazioni e il controllo degli accessi ai dati e alle analisi per garantire la sicurezza e la privacy dei dati aziendali.
Collaborazione e condivisione: La piattaforma dovrebbe consentire agli utenti di condividere facilmente le loro analisi con altri membri del team o dell’organizzazione e di collaborare su progetti analitici.
Supporto per il cloud e la mobilità: La capacità di accedere e utilizzare la piattaforma da dispositivi mobili e la disponibilità di opzioni cloud sono importanti per l’accesso ovunque e la flessibilità.
Assistenza e formazione: La piattaforma dovrebbe essere supportata da risorse di formazione, documentazione e assistenza clienti per aiutare gli utenti a sfruttare al meglio tutte le funzionalità.
In sintesi, una piattaforma di analisi dei dati per analisi self-service dovrebbe essere intuitiva, fornire strumenti di preparazione e analisi visuale dei dati, supportare l’automazione dei flussi di lavoro e consentire la collaborazione tra gli utenti. Queste caratteristiche sono fondamentali per garantire che utenti non tecnici possano eseguire analisi dei dati in modo autonomo ed efficace.
La preparazione dei dati
Una parte significativa del processo di analisi dei dati è la preparazione dei dati. Le piattaforme di data analytics offrono strumenti potenti per l’elaborazione, la pulizia e la trasformazione dei dati provenienti da diverse fonti, consentendo agli utenti di ottenere dati pronti per l’analisi in modo efficiente.
La data preparation, o preparazione dei dati, è una fase cruciale nell’analisi dei dati ed è fondamentale per ottenere risultati accurati ed efficaci. Il suo ruolo è quello di trasformare i dati grezzi provenienti da varie fonti in un formato adatto per l’analisi. Ecco perché la data preparation è così importante.
Applicare un processo di preparation ad un set di dati significa in estrema sintesi pulirli, integrarli delle informazioni mancanti, ridurli rispetto al perimetro di interesse, trasformarli per adattarli alle analisi e gestire le anomalie che contendono.
Se il set di dati è destinato ad analisi avanzate come le analisi di machine learning, la data preparation dovrà provvedere alla creazione dei dataset di training.
Spesso i dati grezzi contengono errori, valori mancanti o duplicati. La data preparation coinvolge la pulizia dei dati, cioè l’individuazione e la correzione di tali problemi. Questo è fondamentale perché dati sporchi o inaffidabili possono portare ad analisi errate o fuorvianti.
Spesso (quasi sempre), i dati provengono da diverse fonti e sono disponibili in formati non omogenei. La data preparation consente di integrare questi dati in un’unica fonte coerente per l’analisi. Questo può comportare l’unione di tabelle, la standardizzazione dei formati e la risoluzione dei conflitti tra dati.
In alcuni casi, i dati grezzi possono essere troppo voluminosi per l’analisi. La data preparation può coinvolgere la riduzione dei dati, come l’aggregazione dei dati temporali o la selezione delle colonne rilevanti, per ridurre la complessità e accelerare l’analisi.
Le fonti dati mettono a disposizione le informazioni ma sovente (sempre) è necessario trasformare i dati per renderli adatti all’analisi. Questo può includere la normalizzazione dei dati, la creazione di nuove variabili derivate o la codifica dei dati categorici in un formato adatto all’analisi.
Infine, la data preparation può aiutare a identificare e gestire le anomalie nei dati, che possono essere dovute a errori o a eventi eccezionali. La gestione delle anomalie è importante per evitare che influenzino negativamente le analisi.
Se si desidera eseguire analisi avanzate, come l’analisi predittiva o di machine learning, i dati devono essere preparati in modo specifico per queste tecniche. Questo può comportare la standardizzazione delle caratteristiche e la creazione di set di dati di addestramento e test.
Una “buona” preparazione dei dati può ridurre notevolmente i tempi necessari per l’analisi. I dati preparati sono più facili da gestire e analizzare, il che consente agli analisti di concentrarsi sulla scoperta di insight anziché sulla pulizia continua dei dati.
Una preparazione “accurata” dei dati contribuisce a garantire che gli analisti e le organizzazioni possano avere fiducia nei risultati delle analisi. I dati ben preparati riducono il rischio di errori e interpretazioni errate.
In sintesi, la data preparation svolge un ruolo fondamentale nell’analisi dei dati, in quanto consente di ottenere dati affidabili e ben strutturati pronti per l’analisi. Questa fase preparatoria è spesso una delle attività più lunghe e laboriose nell’intero processo di analisi, ma è essenziale per ottenere risultati significativi e informativi.
La componente di data preparation svolge anche un ruolo importante nella gestione del ciclo di vita di un Ecosistema informativo cloud native.
Integrazione con altre soluzioni
Le soluzioni di data analytics sono spesso utilizzate in combinazione con altre soluzioni di business intelligence e di visualizzazione dei dati, come Tableau o Power BI. Questa integrazione, ad esempio, permette agli utenti di sfruttare le funzionalità avanzate di analisi dei data analytics e di visualizzare i risultati in modo più intuitivo e comprensibile su soluzioni di visual analytics come Tableau e Power BI.
L’integrazione di un prodotto di analytics con altri prodotti di mercato è opportuna e vantaggiosa per diverse ragioni, tra cui:
- Massimizzare il valore dei dati
- Ottenere flussi di lavoro più efficienti
- Avere accesso a funzionalità specializzate
- Miglioramento dell’esperienza utente
- Aumentare la collaborazione e la condivisione
I dati possono provenire da diverse fonti e risiedere in sistemi diversi. L’integrazione consente di raccogliere e combinare dati da diverse fonti in un’unica piattaforma di analytics, consentendo agli utenti di avere una visione completa e coesa dei dati aziendali. Ciò massimizza il valore dei dati e consente analisi più approfondite.
L’integrazione tra prodotti consente di automatizzare i flussi di lavoro (workflow) e analisi. Gli utenti possono creare flussi di lavoro che acquisiscono, trasformano, analizzano e visualizzano i dati senza dover spostare manualmente i dati tra diverse applicazioni. Questo risparmio di tempo aumenta l’efficienza operativa.
Un prodotto di analytics può non essere specializzato in tutte le aree. L’integrazione con altri prodotti consente agli utenti di accedere a funzionalità specializzate in settori specifici o per scopi specifici. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare una soluzione di analisi dei social media integrata con la sua piattaforma di analytics per ottenere insight dai dati dei social media.
Gli utenti possono utilizzare i prodotti con cui sono più familiari e confortevoli. L’integrazione consente loro di lavorare all’interno di un ambiente noto anziché dover apprendere nuove competenze o utilizzare diverse applicazioni separatamente.
L’integrazione facilita la condivisione dei risultati delle analisi con altre parti interessate all’interno e all’esterno dell’organizzazione. Gli utenti possono condividere report, dashboard e risultati dell’analisi con facilità, migliorando la collaborazione e la comunicazione.
Gli aggiornamenti e la manutenzione di un’unica piattaforma integrata sono più semplici da gestire rispetto a diverse applicazioni separate. Ciò riduce il rischio di incompatibilità tra le versioni e garantisce che tutti i componenti siano allineati.
L’uso di prodotti integrati può comportare un risparmio sui costi a lungo termine rispetto all’acquisto di diverse soluzioni separate. Inoltre, può ridurre i costi legati alla formazione degli utenti e alla gestione delle licenze.
In sintesi, l’integrazione di un prodotto di analytics con altri prodotti di mercato offre numerosi vantaggi, tra cui una visione completa dei dati, flussi di lavoro più efficienti, accesso a funzionalità specializzate e una migliore esperienza utente. Questa integrazione può contribuire a massimizzare il valore delle analisi dei dati e a sfruttare appieno il potenziale dei dati aziendali.
Automazione
Nella costruzione di un processo di data analytics mettere l’accento sull’automazione dei flussi di lavoro di dati e analisi è importante. Gli utenti possono creare flussi di lavoro che automatizzano l’acquisizione, la pulizia e l’analisi dei dati, risparmiando tempo ed aumentando la qualità dei risultati prodotti. L’automazione dell’analisi dati non solo aumenta l’efficienza, ma riduce anche il rischio di errori umani e consente alle organizzazioni di ottenere insight più rapidamente. Tuttavia, è importante ricordare che anche l’automazione richiede una pianificazione e una gestione attente per garantire risultati accurati e coerenti.
L’automazione di un processo di analisi dati comporta l’uso di strumenti e tecnologie per eseguire automaticamente le attività coinvolte nell’acquisizione, nella preparazione, nell’analisi e nella comunicazione dei risultati dei dati.
Prima di iniziare con l’automazione, è fondamentale avere chiari gli obiettivi dell’analisi dati e i requisiti specifici. Questo aiuta a identificare quali attività possono essere automatizzate e a pianificare il processo di automazione.
Attraverso la preparazione di script o l’utilizzo di strumenti messi a disposizione dalle soluzioni di data analytics si dovranno prevedere le seguenti attività:
- Connessione alle fonti di dati (come database, servizi web o file) per estrarre le informazioni utili alle analisi, nel rispetto delle policy di sicurezza
- Preparazione e trasformazione dei dati per identificare e correggere automaticamente errori nei dati, come valori mancanti o duplicati ed applicare trasformazioni, come la normalizzazione o l’aggregazione
- Applicare modelli di analisi predittiva se necessario, utilizzando algoritmi di machine learning e modelli statistici per eseguire analisi predittive automatiche sui dati
- Calcolare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e le metriche aziendali rilevanti per monitorare le prestazioni
- Generare report automatizzati che mostrano i risultati delle analisi in modo comprensibile
- Pubblicare dataset per utilizzarli con tool di visual analytics o condividerli con altri dipartimenti
Vanno infine pianificati e configurati task per l’acquisizione regolare dei dati, in modo che le analisi siano sempre basate su informazioni aggiornate.
Ma non è tutto. È necessario informare in modo automatico anche della disponibilità dei dati aggiornati attraverso notifiche ed allarmi e/o pubblicare i nuovi dati in ambienti di visual analytics come Tableau e Power BI in modo da consentire agli utenti di esplorare i dati e visualizzare i risultati in tempo reale.
Monitoraggio
La generazione dell’analisi non è la sola da considerare quando si realizza un processo di analisi dati. Il monitoraggio continuo della qualità dei dati e l’attivazione di azioni correttive sono lo step successivo da tenere in considerazione.
Implementare un sistema di monitoraggio automatico per verificare che il processo di automazione dell’analisi funzioni correttamente e che, in caso di errori o anomalie sui dati, sia capace di inviare notifiche o avviare azioni correttive automatiche migliora la qualità dei dati e la fiducia che questi trasmettono ai loro utilizzatori.
Conclusioni
L’automazione dell’analisi dati non è un processo statico, al contrario richiede miglioramenti e cambiamenti che seguono i cambiamenti nei requisiti aziendali ed i feedback degli utenti.
L’automazione dell’analisi dati non solo aumenta l’efficienza, ma riduce anche il rischio di errori umani e consente alle organizzazioni di ottenere insight più rapidamente. Tuttavia, è importante ricordare che anche l’automazione richiede una pianificazione e una gestione attente per garantire risultati accurati e coerenti.
Fare analisi dati significa prima di tutto acquisire skill, adottare metodologie ed utilizzare prodotti che consentano una realizzazione semplice, scalabile ed efficace.
Nella mia recente esperienza consiglio a chi non lo avesse già fatto di considerare la piattaforma Alteryx per l’automazione del processo di preparazione ed analisi dati e Tableau come strumento di visual analytics.
Alteryx
- Pubblica analisi avanzate: Alteryx consente agli utenti di eseguire analisi avanzate, tra cui analisi spaziali, predittive e di machine learning, senza la necessità di scrivere codice. Ciò rende la piattaforma adatta per una vasta gamma di applicazioni, dalle previsioni aziendali alla segmentazione dei clienti.
- Settore e utenti diversificati: Alteryx è utilizzato in vari settori, tra cui aziende, organizzazioni governative e non-profit, il che dimostra la sua versatilità e il suo adattamento alle esigenze diverse.
Tableau
- Analisi visuali avanzate: Tableau consente di realizzare dashboard che combinano in modo dinamico più visualizzazioni dei dati per ottenere informazioni più dettagliate. Chiunque può realizzare analisi visuali e condividerle senza scrivere codice, rendendolo adatto ad ogni tipo di utilizzatore.
- Settore e utenti diversificati: Tableau è utilizzato in molti settori in cui ha dimostrato la sua indiscussa versatilità e il suo adattamento alle varie esigenze.
In sintesi, Alteryx e Tableau si collocano nel mercato degli analytics come soluzioni che puntano a semplificare il processo di analisi dei dati, dalla preparazione all’analisi avanzata, consentendo a un’ampia gamma di utenti di trarre valore dai dati aziendali. La combinazione di strumenti self-service, automazione e integrazione con altre soluzioni li rende una scelta popolare per molte organizzazioni che cercano di sfruttare al meglio i propri dati per prendere decisioni informate.