È possibile aumentare il fatturato grazie ai Big Data?
Uno studio ha evidenziato come l’utilizzo di Advanced Analytics porti ad un effettivo incremento del fatturato.
È bene innanzitutto capire a fondo il significato delle seguenti due locuzioni per comprendere le tematiche che si affronteranno nell’articolo.
Big data (BD): raccolta di dati informativi così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l’estrazione di valore o conoscenza
Business Intelligence (BI): soluzione che racchiude l’insieme di processi aziendali per raccogliere dati ed analizzare informazioni strategiche, la tecnologia utilizzata per realizzare questi processi e le informazioni ottenute come risultato di questi processi.
Nello scenario odierno l’enorme quantità di informazioni racchiuse nei dati, se ben utilizzata, può ricoprire un ruolo fondamentale dal punto di vista competitivo per ogni tipo di realtà aziendale. Oltre alla quantità di dati generati ed alla velocità con cui vengono prodotti va considerato anche la grande varietà degli stessi: tabelle Excel, documenti Word, video, fotografie e dati strutturati e non strutturati in genere che quotidianamente si aggiungono a quelli già esistenti.
Di fronte a questa mole eterogenea di dati le imprese non sanno come comportarsi, poiché è una sfida nuova, mai affrontata prima, con il pericolo di avere una miniera d’oro sotto agli occhi e non sapere come utilizzarla o farlo in modo errato.
ADA.Discovery
Entra così in gioco il nostro software di Business Intelligence ADA.Discovery, uno strumento avanzato per l’analisi delle informazioni, nonché una piattaforma che aggrega dati e altri contenuti utilizzando tecniche e strumenti sofisticati. Ricopre un ruolo-chiave per le imprese che desiderano incrementare l’efficienza dei processi, migliorare la loro gestione operativa e il proprio decision making. Aiuta ad effettuare previsioni e offre un ventaglio di nuove opportunità di scelta ai decisori aziendali, in più, consente di condurre diversi tipi di analisi e utilizzare molteplici strumenti applicati, quali data/text mining, forecasting, data aggregation e performance monitoring.
Le funzionalità specifiche si possono suddividere in:
- Descriptive analytics ovvero strumenti utilizzati per osservare e descrivere la situazione trascorsa e presente che concerne le varie funzioni aziendali.
- Predictive analytics, grazie all’utilizzo di complessi modelli matematico-statistici, permette di predire la probabilità che un evento futuro accada.
- Automated analytics che permettono di automatizzare alcune azioni o processi, ritenuti ottimali in un determinato contesto, riuscendo anche a interagire con tutti gli altri sistemi aziendali.
Advanced Analitycs
Per le realtà che non si accontentano delle molteplici possibilità offerte dalle business intelligence è possibile optare per lo step successivo sia in termini di funzionalità sia in termini di possibilità di applicazione: le Advanced Analytics (AA), le quali performance travalicano tipicamente quelle della BI.
Lo studio
Il Dott. Guglielmo La Bruna, il Prof. Giovanni Battista Dagnino e il Prof. Giuseppe Notarstefano dell’Università LUMSA, hanno condotto uno studio quinquennale su 50 aziende italiane di varie dimensioni, specializzate in diversi settori, al fine di comprendere se l’utilizzo delle AA impattasse sulle performance delle imprese.
Gli obiettivi specifici erano quelli di osservare se vi fosse una correlazione fra l’utilizzo degli AA e l’incremento delle performance finanziare delle imprese e se questo impatto potesse subire delle variazioni di intensità in base al settore di applicazione.
I risultati ottenuti si possono così riassumere:
- esiste un’effettiva correlazione diretta fra utilizzo degli AA e aumento del fatturato delle imprese.
- alcuni settori oggetto di studio beneficiano maggiormente rispetto ad altri degli effetti positivi derivanti dall’utilizzo degli AA: in particolare, il settore manifatturiero seguito dal settore bancario e assicurativo e dal settore logistico.
- I settori in cui sussiste maggior densità di informazioni, o settori data-driven (manifatturiero e finanziario-assicurativo), sfruttano meglio di altri le potenzialità degli AA.
In sintesi, è possibile affermare che un corretto ed organizzato utilizzo delle Business Inteligence e delle Advanced Analytics porta ad effettivo vantaggio competitivo.
Il valore aggiunto, derivante da ogni scelta, porta ad una maggior consapevolezza delle dinamiche del mercato ed un migliore processo decisionale basato su più variabili e più scenari possibili.
