Grazie ai big data e al servizio di analisi, le aziende si sono trasformate enormemente. La maggior parte delle aziende ora sa come raccogliere gli enormi volumi di dati che entrano costantemente nelle loro operazioni e trasformarli in informazioni significative utilizzando l'analisi. Dati i suoi vantaggi, i big data e i servizi analitici sono ora richiesti per qualsiasi azienda che desideri massimizzare il proprio potenziale commerciale.
Che cos'è un servizio di analisi dei dati?
Il servizio di analisi dei dati è il processo di trasformazione dei dati grezzi in informazioni significative. Comprende una varietà di strumenti, tecnologie e procedure che utilizzano i dati per identificare tendenze e risolvere problemi. L'analisi dei dati ha il potenziale per alterare i processi aziendali, migliorare il processo decisionale e guidare il successo aziendale.
Che cos'è il servizio di analisi dei big data?
I big data si riferiscono a massicce raccolte di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati che vengono continuamente generati a grande velocità e volume. In genere, i big data vengono misurati in terabyte o petabyte. Un petabyte equivale a un milione di gigabyte. Per contestualizzare, si consideri che un singolo film in HD comprende circa 4 terabyte di dati. Un petabyte equivale a 250,000 film. I set di dati di grandi dimensioni possono variare da centinaia di gigabyte a milioni di petabyte.
Il processo di scoperta di modelli, tendenze e collegamenti in enormi database è noto come analisi dei big data. Queste analisi complicate richiedono strumenti e tecnologie specializzati, oltre alla potenza del computer e all'archiviazione dei dati su larga scala.
In che modo il servizio di analisi dei dati può portare vantaggi alla tua azienda
La maggior parte delle aziende è ben consapevole dei vantaggi del servizio di analisi dei dati. I dati sono fondamentali e l'analisi dei dati può aiutare la tua azienda ad aumentare la produzione, ridurre le spese e migliorare il processo decisionale. Secondo un sondaggio, circa il 90% degli utenti aziendali partecipanti ritiene che i dati e i servizi analitici siano fondamentali per gli obiettivi di trasformazione digitale della propria organizzazione.
L'uso corretto dei big data può avvantaggiare le aziende di tutte le dimensioni e settori. I servizi analitici e i big data offrono numerosi vantaggi, come un migliore processo decisionale, una maggiore innovazione e un prezzo ottimale dei prodotti. Diamo un'occhiata più da vicino ai principali vantaggi dei servizi analitici:
#1. Fidelizzazione e acquisizione clienti
Le impronte digitali dei clienti rivelano una grande quantità di informazioni sulle loro preferenze, desideri, abitudini di acquisto e così via. Le informazioni sui clienti possono essere raccolte dalle aziende da una varietà di fonti, inclusi i social media, la vendita al dettaglio tradizionale e l'e-commerce. Le aziende possono conoscere il comportamento dei consumatori al fine di fornire un'esperienza più personalizzata utilizzando i servizi di analisi dei dati per sviluppare profili dettagliati dei clienti da questi dati.
Un'azienda può utilizzare servizi analitici e big data per osservare i modelli di consumo e quindi personalizzare i propri prodotti e servizi in base alle esigenze specifiche di ciascun cliente. Ciò aumenta notevolmente il piacere del cliente, la fedeltà al marchio e, infine, il reddito.
#2. Prendere decisioni informate
Le aziende possono utilizzare l'analisi dei dati per informare il processo decisionale e ridurre le perdite. I servizi analitici prescrittivi possono consigliare cosa fare in risposta ai cambiamenti nel business. D'altra parte, l'analisi predittiva può consigliare su come l'azienda dovrebbe rispondere a questi cambiamenti.
Una società, ad esempio, può utilizzare un modello per prevedere in che modo i cambiamenti nei prezzi o nelle offerte di prodotti influenzeranno la domanda dei clienti. Per valutare la fattibilità delle ipotesi generate da tali modelli, può essere essenziale modificare gli elementi presentati. Dopo aver raccolto i dati di vendita sugli articoli aggiornati, le aziende potrebbero utilizzare servizi e strumenti di analisi dei dati per valutare le prestazioni degli aggiustamenti e illustrare i risultati. Ciò aiuterà i responsabili delle decisioni a determinare se adottare o meno i cambiamenti in tutta l'azienda.
#3. Promozioni specifiche e mirate
Le aziende possono offrire prodotti e servizi personalizzati al loro mercato di riferimento attraverso servizi di analisi dei dati senza spendere una fortuna in campagne pubblicitarie infruttuose. Le aziende possono indagare sulle abitudini dei consumatori analizzando le transazioni nei punti vendita e gli acquisti su Internet. Utilizzando queste informazioni, le organizzazioni sviluppano strategie di marketing mirate e mirate per aiutarle a soddisfare le aspettative dei consumatori e incoraggiare la fedeltà al marchio.
#4. Rendi la procedura più efficiente.
Le organizzazioni possono trarre vantaggio dai servizi di analisi dei dati per migliorare l'efficacia operativa. La raccolta e l'analisi dei dati nella catena di approvvigionamento possono rivelare l'origine di ritardi o colli di bottiglia nella produzione e aiutare a prevedere potenziali problemi futuri. Se una previsione della domanda suggerisce che questo fornitore non sarà in grado di gestire il volume richiesto per il periodo natalizio, un'organizzazione potrebbe integrarlo o sostituirlo. Ciò contribuirebbe a evitare ritardi nella produzione.
Molte aziende, in particolare quelle del settore della vendita al dettaglio, faticano a massimizzare i propri livelli di inventario. I servizi di analisi dei dati possono aiutare le organizzazioni a determinare l'offerta appropriata per tutti i loro prodotti in base a fattori quali stagionalità, festività e tendenze secolari.
#5. Identificazione dei rischi potenziali
Le organizzazioni operano in ambienti ad alto rischio, che richiedono l'uso di efficaci soluzioni di gestione del rischio per affrontare le difficoltà. Lo sviluppo di procedure e tattiche efficaci per la gestione del rischio si basa principalmente sui big data.
I servizi e le tecnologie di analisi dei big data riducono rapidamente i rischi ottimizzando decisioni complesse per eventi imprevisti e potenziali minacce.
Inoltre, le organizzazioni possono utilizzare i servizi di analisi dei dati per mitigare le perdite dopo una battuta d'arresto. Se una società sovrastima la domanda di un prodotto, l'analisi dei dati può essere utilizzata per trovare il prezzo ideale per una svendita per eliminare l'inventario. Un'azienda può persino costruire modelli statistici che generano automaticamente risposte a problemi cronici.
#6. Aumenta la sicurezza
Le minacce alla sicurezza dei dati esistono per tutte le aziende. Le organizzazioni possono utilizzare i servizi di analisi dei dati per scoprire le cause fondamentali di precedenti violazioni dei dati analizzando e visualizzando i dati pertinenti. Ad esempio, la divisione IT può utilizzare applicazioni di analisi dei dati per analizzare, visualizzare e controllare i registri al fine di determinare il percorso e il punto di origine di un attacco. L'IT può utilizzare questi dati per trovare e risolvere i problemi. I reparti IT possono utilizzare modelli statistici per rilevare e prevenire potenziali pericoli. Un attacco basato sul carico che in genere comporta un comportamento di accesso anomalo è un attacco DDoS (Distributed Denial of Service). Le organizzazioni possono configurare questi modelli per l'esecuzione a tempo indeterminato, con sistemi di monitoraggio e avviso integrati per rilevare ed evidenziare le discrepanze in modo che i professionisti della sicurezza possano rispondere rapidamente.
Le migliori società di servizi di analisi dei dati
#1. ScienceSoft
ScienceSoft progetta sistemi di analisi efficienti che integrano varie fonti di dati in un unico punto di verità e forniscono informazioni affidabili per il processo decisionale basato sui dati dal 1989.
Produzione, sanità, vendita al dettaglio, BFSI, logistica, energia, telecomunicazioni e oltre 25 altri settori sono serviti dai professionisti di ScienceSoft. Costruiscono pipeline ETL/ELT, data lake, data warehouse, strumenti BI, moduli AI/ML (per l'analisi predittiva e l'analisi delle immagini, ad esempio) e offrono servizi di modernizzazione, integrazione e supporto per i sistemi di analisi meno recenti.
I clienti descrivono ScienceSoft come risolutori di problemi nelle loro testimonianze. Il team elimina i silos di dati, automatizza la gestione dei dati e il reporting per ridurre il lavoro umano, migliora le prestazioni della BI e crea dashboard intuitivi. Alcune aziende segnalano un'analisi e un reporting dei dati fino a 100 volte più veloci, nonché un miglioramento dell'80% nella produttività dei loro team di analisi.
#2. Gruppo Innowise
Con oltre quindici anni di esperienza nello sviluppo di software, Innowise Group è specializzato nello sviluppo di soluzioni software creative. I loro sviluppatori di software lavorano diligentemente dalla loro sede centrale a Varsavia per produrre nuove soluzioni che aiutino le organizzazioni a prosperare.
I clienti possono utilizzare la loro esperienza di analisi e gestione dei dati per aiutare a gestire i propri dati in modo da massimizzarne il valore. Lavorano con ogni cliente individualmente per identificare e analizzare le loro esigenze in modo che possano fare la migliore selezione possibile.
#3. Integra.io
Integrate.io è una società di servizi e tecnologia dell'informazione che offre una piattaforma di integrazione dei dati. Può connettere tutte le tue fonti di dati. È compatibile con fonti di dati analitici online come AWS Redshift e Google BigQuery.
Inoltre, fornisce soluzioni di marketing, vendita, assistenza clienti e sviluppo. Integrate.io offre soluzioni per i settori della vendita al dettaglio, degli hotel e della pubblicità.
L'arricchimento dei dati, la comunicazione mirata, le e-mail su misura, la segmentazione intelligente e altre funzionalità sono disponibili nella soluzione di marketing di Integrate.io. La sua soluzione di assistenza clienti può aiutarti a determinare quali metodi aziendali richiedono modifiche. La sua soluzione di vendita includerà potenti analisi.
#4. Software Indio
Indium Software è un fornitore di soluzioni tecnologiche con una solida esperienza nell'analisi dei dati e nell'ingegneria dei dati. La sua presenza nel settore da oltre 20 anni la colloca tra le prime 15 società di consulenza sui Big Data, secondo Clutch.
Le soluzioni dati di Indium sono solide e all'avanguardia, con una governance dei progetti disponibile 24 ore al giorno, sette giorni alla settimana. Fornisce un set completo di servizi di analisi dei dati alle aziende al fine di ottimizzare il valore dei loro dati in tempo reale, storici o esterni.
#5. Nei laboratori di dati
InData Labs è uno dei principali fornitori di soluzioni AI e Big Data. Crea soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per affrontare le moderne preoccupazioni del business dei big data, assistendo i clienti nell'estrazione di informazioni fruibili dai dati in tempo reale e applicandole a un'efficace trasformazione digitale.
InData Labs sviluppa software unico per aziende di tutte le dimensioni e provenienti da una varietà di settori, tra cui logistica, sanità, sport e benessere, e-commerce, produzione, marketing, giochi e intrattenimento.
L'obiettivo di InData Labs è assistere i propri clienti nell'implementazione dell'IA per ampliare le proprie attività e semplificare le operazioni operative.
#6. Osagile
Oxagile è una società di sviluppo software a servizio completo specializzata in analisi dei dati tradizionali e sofisticate per media, intrattenimento, pubblicità, e-commerce, vendita al dettaglio e altre attività e domini.
Analisi e visualizzazione dei dati, reporting e dashboard personalizzati, implementazione di strumenti BI all'avanguardia, ottimizzazione del sistema BI, analisi ML complete e altri servizi sono tra le specialità dell'azienda.
Oxagile gestisce una serie di difficoltà aziendali con questa conoscenza, tra cui ipersegmentazione dei clienti, raccomandazioni basate sui dati e pacchetti di abbonamento e modifica delle campagne di marketing. Lo stack tecnologico di Oxagile include i servizi dati AWS e Google, oltre a rinomate soluzioni di BI come Tableau, Qlik, Looker, Microsoft Power BI e altre.
#7. Venzione
Vention è una società di sviluppo software personalizzato che assiste le startup e le organizzazioni nella razionalizzazione e nella messa a prova di futuro dei loro processi di analisi. I team di specialisti di Vention creano soluzioni su misura e incentrate sull'utente, consentendo ai clienti di utilizzare il valore delle informazioni raccolte da miliardi di interazioni.
#8. Analisi SG
Società globale di analisi e analisi con sede a Pune, SG Analytics è stata fondata nel 2007 ed è un fornitore leader di ricerca incentrata sui dati, analisi contestuali e servizi ESG per le aziende Fortune 500 nei settori BFSI, Tecnologia, Media e intrattenimento e Sanità .
SG Analytics è un'azienda conforme a GDPR e ISO/IEC 27001: 2013 con oltre 1100 persone e uffici negli Stati Uniti, Regno Unito, Svizzera, Canada e India.
L'azienda ha ricevuto il premio "Miglior datore di lavoro regionale" nel 2016 e nel 2017 e ha mantenuto la sua reputazione nel 2018. Il rapporto 2022 di AIM ha riconosciuto l'organizzazione come un partecipante chiave tra i fornitori di data science in India.
Servizio Google Analytics
Google Analytics è uno strumento che raccoglie dati dai tuoi siti web e dalle tue app per fornire report che forniscono approfondimenti aziendali.
Come funziona il servizio Google Analytics?
#1. Valutazione del sito web
Per misurare un sito web, devi prima impostare un account Google Analytics. Quindi, su ogni pagina del tuo sito web, inserisci un breve codice di misurazione JavaScript. Quando una persona visualizza una pagina Web, il codice di tracciamento raccoglie dati pseudonimi su come l'utente interagisce con la pagina.
Per il Google Store, il codice di misurazione può mostrare quanti clienti hanno visitato una pagina di articoli per bevande rispetto a una pagina di articoli per la casa. Potrebbe anche dirci quanti utenti hanno acquistato un articolo, ad esempio una bambola Android, monitorando se hanno raggiunto la pagina di conferma dell'acquisto.
Il codice di misurazione raccoglierà anche informazioni dal browser come l'impostazione della lingua, il tipo di browser (come Chrome o Safari), il dispositivo e il sistema operativo su cui è in esecuzione il browser. Può anche tenere traccia della "fonte del traffico" o di ciò che ha attirato gli utenti sul sito in primo luogo. Questo potrebbe essere un motore di ricerca, una pubblicità o una campagna di email marketing.
#2. Segnalazione ed elaborazione
Quando il codice di misurazione raccoglie i dati, li impacchetta e li trasmette a Google Analytics, dove vengono elaborati in report. Analytics aggrega e organizza i dati in base a criteri specifici, ad esempio se il dispositivo di un utente è mobile o desktop o quale browser sta utilizzando.
Tuttavia, esistono opzioni di configurazione che consentono di personalizzare il modo in cui i dati vengono elaborati. Ad esempio, puoi utilizzare un filtro per assicurarti che i tuoi dati non includano traffico aziendale interno o attività degli sviluppatori.
Dopo che Analytics ha elaborato i dati, questi vengono salvati in un database e non possono essere modificati.
Quindi, quando configuri le tue impostazioni, non escludere alcun dato che ritieni di voler studiare in seguito. Una volta che i dati sono stati elaborati e archiviati nel database, verranno visualizzati come rapporti in Google Analytics.
Che cos'è il servizio di analisi aziendale?
L'analisi aziendale è un termine che si riferisce all'amministrazione dei dati di un'organizzazione, con particolare attenzione all'analisi statistica. Implica l'uso di tecnologie e procedure moderne per analizzare i dati provenienti da una vasta gamma di fonti e in quantità enormi.
Vantaggi di Business Analytics per un'azienda
- Presentare le informazioni in modo logico e ordinato.
- Esaminare i dati dell'azienda.
- Utilizzare indicatori appropriati per aiutare il processo decisionale.
- Consolida tutti i dati, inclusi acquisti, vendite, contabilità e clienti.
- Utilizzare le stesse indicazioni per l'intera azienda per automatizzare il processo decisionale.
- Aumenta la visibilità di numeri, discrepanze e anomalie.
- Prevedi le tendenze e anticipa le sfide aziendali.
Come puoi vedere, i vantaggi dell'analisi dei dati per un'azienda sono numerosi e costituiscono una fonte essenziale di informazioni su cui basare decisioni strategiche e prevedere con sicurezza il futuro.
Gli analisti aziendali possono utilizzare una buona visualizzazione dei dati per tradurre enormi set di dati e metriche in tabelle, grafici e altre funzionalità che semplificano la rappresentazione e la comprensione dei dati, oltre a condividere approfondimenti, tendenze e valori anomali in tempo reale.
Qual è l'ambito dell'analisi aziendale?
Ecco alcuni dei passaggi fondamentali di un solido piano di Business Analytics.
#1. Indagare e identificare i requisiti aziendali
Il primo passo nel processo di analisi aziendale è capire cosa l'azienda vuole migliorare o quale problema vuole risolvere.
Le parti interessate, gli utenti con conoscenza del processo e gli analisti decidono i dati rilevanti per raggiungere questi obiettivi.
Dubbi chiave come "quali sono i dati disponibili", "come possiamo utilizzarli" e "disponiamo di dati sufficienti" devono essere affrontati durante questa fase.
#2. Estrazione di macrodati
Questa fase comporta la pulizia dei dati e l'esecuzione di calcoli per i dati persi, la rimozione di valori anomali e la modifica delle combinazioni di variabili per generare variabili completamente nuove.
Uno strumento specializzato può già essere utilizzato in questa situazione.
I grafici delle serie temporali vengono creati per visualizzare valori normali o diversi.
L'eliminazione di valori divergenti dal set di dati è un compito critico in questo passaggio, poiché valori diversi spesso influenzano l'accuratezza del modello se possono rimanere nel set di dati.
L'analista acquisirà una migliore comprensione dei dati se sono puliti. Lui o lei utilizzerà diagrammi a dispersione per tracciare i dati al fine di trovare eventuali interrelazioni o disallineamenti. Lui o lei esaminerà visivamente tutti i potenziali intervalli di dati e sintetizzerà i dati utilizzando visualizzazioni appropriate e statistiche descrittive per aiutare le parti interessate a ottenere una comprensione di base.
#3. Analisi dei dati
L'analista troverà tutti gli aspetti connessi con una dinamica target utilizzando approcci di analisi statistica come l'analisi di correlazione e il test di ipotesi.
Lui o lei eseguirà anche una semplice analisi di regressione per vedere se è possibile fare previsioni semplici.
Inoltre, raggruppamenti alternativi vengono messi a confronto con diversi scenari, che vengono poi esaminati tramite test di ipotesi.
#4. Prevedi ciò che è probabile che accada.
L'analisi predittiva viene utilizzata nell'analisi aziendale per essere proattiva nel processo decisionale. L'analista utilizza tecniche di previsione come alberi decisionali, reti neurali e regressione logistica per moderare i dati.
Queste strategie forniscono nuove idee e modelli, rivelando collegamenti e "prove nascoste" delle variabili più influenti. L'analista quindi confronta i valori previsti con i valori effettivi, calcolando gli errori predittivi.
In genere vengono eseguiti più modelli di previsione e il modello con il punteggio migliore viene scelto in base alla precisione e alle prestazioni.
#5. Cerca la risposta migliore.
L'analista eseguirà scenari ipotetici utilizzando i coefficienti ei risultati del modello di previsione. L'analista utilizzerà obiettivi definiti dal manager per scoprire la soluzione ottimale, tenendo conto di restrizioni e limitazioni.
La soluzione e il modello ideali saranno scelti dall'analista in base al minor numero di errori, oggetti di business e consapevolezza intuitiva dei coefficienti del modello più allineati con l'obiettivo strategico dell'organizzazione.
#6. Processo decisionale e valutazione dei risultati
L'analista prenderà decisioni basate sui risultati del modello e sugli obiettivi aziendali.
Dopo un periodo di tempo prestabilito, l'azione sarà misurata.
#7. Aggiorna il sistema con l'esito della decisione.
Infine, gli output delle decisioni e delle azioni del modello, così come i nuovi apprendimenti, vengono salvati nel database.
Vengono fornite informazioni come "La decisione e l'azione hanno funzionato?", "Come si è confrontato il gruppo di trattamento con il gruppo di controllo?" e "Qual è stato il ROI?" Di conseguenza, viene creato un database in continua evoluzione che viene costantemente aggiornato con nuove intuizioni e conoscenze.
Come funziona l'analisi?
Analytics aggrega e organizza i dati in base a criteri specifici, ad esempio se il dispositivo di un utente è mobile o desktop o quale browser sta utilizzando. Tuttavia, esistono opzioni di configurazione che consentono di personalizzare il modo in cui i dati vengono elaborati.
Che cos'è l'analisi sul mio telefono?
Phone Analytics ti consente di monitorare l'efficacia delle conversazioni telefoniche come parte della canalizzazione di conversione. Per utilizzare Phone Analytics, configura la tua proprietà Analytics e aggiungi uno snippet al codice di monitoraggio di Analytics su qualsiasi pagina in cui viene visualizzato il tuo numero di telefono.
Conclusione
I servizi di analisi dei dati possono aiutare un'azienda in tutto, dalla personalizzazione di un messaggio di marketing a un cliente specifico all'identificazione e alla mitigazione dei rischi aziendali.
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Riferimenti
