Cos'è l'analisi aziendale?
Cos'è l'analisi aziendale?
L'analisi aziendale consiste nel rispondere a domande su un'azienda utilizzando le informazioni o i dati raccolti su di essa. Al fine di promuovere la crescita, i leader aziendali devono rispondere a domande sugli eventi passati relativi alla loro organizzazione e prevedere quelli futuri. L'analisi aziendale racconta la storia dei processi e delle funzioni di un'organizzazione tramite i numeri, aiutando i leader a prendere decisioni più intelligenti. Utilizza la tecnologia e la statistica per comprendere le prestazioni di un'azienda e trovare modi per migliorarle.
I dati utilizzati dall'analisi aziendale possono essere interni o esterni all'azienda e di solito risiedono in database, applicazioni e file flat, on-premises o nel cloud. Per trovare le risposte alle domande, è necessario iniziare con l'interrogazione dei dati e quindi analizzare i risultati utilizzando tecniche di visualizzazione dei dati.
Quali sono alcuni esempi di analisi aziendale?
Ecco alcuni esempi per illustrare ulteriormente questo punto.
Finanza
Un responsabile o un direttore finanziario che si occupa delle finanze di un dipartimento o di una linea di business vorrebbe conoscere le entrate, i costi, i margini di profitto, ecc. del proprio settore di attività. D'altra parte, un CFO vorrebbe apprendere parametri simili a livello aggregato in tutte le linee di business ed essere in grado di approfondire qualsiasi linea di business. Il CFO potrebbe anche voler conoscere gli interessi passivi, l'impatto dei tassi di cambio, le tasse, ecc. che potrebbero non rientrare nell'ambito di ciò che interessa a un responsabile finanziario
Marketing
Un responsabile marketing responsabile della generazione della domanda vorrebbe conoscere il numero di lead, opportunità e offerte concluse. Esamineranno anche le prestazioni dei vari canali di generazione della domanda online e offline. D'altra parte, un responsabile marketing addetto allo sviluppo del brand potrebbe voler sapere come il brand dell'azienda viene percepito dai clienti, dai partner, dai concorrenti, dagli influencer e così via. Un CMO sarebbe interessato ai parametri relativi al brand e alla domanda e vorrebbe sapere qual è il Return on Marketing Investment (ROMI) aggregato.
Commerciale
Un responsabile delle vendite con un territorio e una quota da raggiungere si concentrerebbe sulla propria pipeline di vendita, che consiste in opportunità create, vinte e perse. Vorrebbe anche sapere il tempo necessario per chiudere un'opportunità al fine di valutare quante opportunità sono necessarie per raggiungere la quota prefissa. Un vicepresidente delle vendite, d'altra parte, vorrebbe conoscere informazioni simili a livello aggregato e avere la possibilità di approfondire un rappresentante di vendita o un'area di vendita.
Operazioni
Un responsabile operativo che si occupa di una linea di produzione desidera garantire che i prodotti escano prontamente, riducendo al minimo i difetti e mantenendo il giusto livello di inventario per soddisfare la domanda del mercato. Vorrebbe quindi sapere quante unità vengono lavorate in una linea di produzione, il tempo impiegato da un'unità per completare il processo, la velocità con cui viene fornito l'output, il numero di unità che non superano il test di qualità, ecc.
Risorse umane
Un responsabile delle risorse umane che si occupa di onboarding, fidelizzazione e offboarding dei dipendenti sarebbe interessato al numero di posizioni aperte, al numero di candidati in fase di colloquio, al numero di dipendenti che lasciano l'azienda volontariamente o involontariamente e ad altre statistiche correlate.
Gruppo di dirigenti
Il CEO di un'azienda ne esamina tutte le sfaccettature ed è interessato a tutti gli esempi sopra indicati. Vuole poter visualizzare i parametri aggregati per ogni aspetto del business e approfondire un'area particolare per saperne di più. Inoltre, il CEO vorrebbe anche confrontare la società con altre simili sul mercato.
Quali sono i vantaggi dell'analisi aziendale?
Le aziende che hanno successo nell'analisi aziendale diventano più consapevoli di sé e dell'ambiente in cui operano. Questo le aiuta a comprendere i propri punti di forza e di debolezza, a concentrarsi sulle competenze chiave, a prevedere la direzione del mercato e a stare al passo con la concorrenza.
Cultura orientata ai dati
Invece di impantanarsi nei dati, questi diventano una risorsa e un amico. Tutti i tuoi dipendenti si affidano ai dati per prendere decisioni e quindi sono diligenti nella raccolta di dati tempestivi e accurati.
Feedback rapido sulle prestazioni aziendali
Una volta configurati i pannelli di controllo aziendali, che possono essere aggiornati automaticamente quando i dati sottostanti cambiano, ora ricevi un avviso su cosa sta andando bene e cosa no, in modo da poter correggere la rotta se necessario.
Trovare il giusto equilibrio tra il quadro generale e il dettaglio
Il quadro generale indica dove sei diretto e come stai andando come azienda, ma non ti dice perché. Per rispondere alla domanda sul perché, è necessario approfondire i dettagli. L'analisi aziendale ti offre il meglio di entrambi i mondi. Per avere una visione a 360° della tua attività, puoi avere un pannello di controllo generale delle prestazioni aziendali. Allo stesso tempo, puoi approfondire qualsiasi grafico nel pannello di controllo per capire perché stai andando bene o non bene.
Quali sono i tipi di analisi aziendale?
L'analisi aziendale prevede diversi tipi di analisi dei dati. Ogni tipo aiuta le organizzazioni a prendere decisioni informate nonostante la loro crescente complessità e sofisticazione.
Analisi descrittiva
L'analisi descrittiva tiene traccia degli indicatori chiave di prestazione (KPI) e di altri parametri operativi per comprendere lo stato attuale di un'azienda. Analizza le performance passate per rispondere alla domanda: "Cosa è successo?" e riassume i dati storici per identificare tendenze, modelli e approfondimenti.
Ad esempio, una società di vendita al dettaglio esamina i dati di vendita dell'ultimo trimestre per identificare le stagioni di punta degli acquisti, i prodotti più popolari e i dati demografici dei clienti.
Analisi diagnostica
L'analisi descrittiva cerca le tendenze, ma l'analisi diagnostica tenta di scoprire il motivo alla base delle tendenze. Va oltre la descrizione per capire perché è successo qualcosa. Utilizza funzionalità di data mining, analisi di correlazione e drill-down per scoprire le cause principali.
Ad esempio, un fornitore di e-commerce nota un calo delle vendite e utilizza l'analisi diagnostica per indagare. Analizzando i tassi di abbandono del carrello e il feedback dei clienti, hanno scoperto che un recente aggiornamento del sito Web ha rallentato il checkout, con conseguente perdita di vendite.
Analisi predittiva
L'analisi predittiva tenta di prevedere le tendenze future. Sfrutta la modellazione statistica, il machine learning e l'intelligenza artificiale per rispondere alla domanda: "Cosa succederà?" L'analisi dei dati storici aiuta le aziende ad anticipare tendenze, rischi e opportunità.
Ad esempio, una banca utilizza l'analisi predittiva per valutare il rischio di credito dei clienti. Analizzando la cronologia dei rimborsi dei prestiti, i livelli di reddito e i modelli di spesa passati, la banca prevede la probabilità di insolvenza e adegua di conseguenza le sue politiche di prestito.
Analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva utilizza le tendenze previste per informare le decisioni aziendali. Va oltre raccomandando azioni per ottimizzare i risultati e migliorare i processi aziendali. Combina intelligenza artificiale (IA), machine learning (ML) e algoritmi di ottimizzazione per guidare la risposta dell'organizzazione alle sfide e alle opportunità future.
Ad esempio, una società di logistica utilizza l'analisi prescrittiva per ottimizzare i percorsi di consegna. Tenendo conto delle condizioni del traffico in tempo reale, delle previsioni meteorologiche e dei costi del carburante, il sistema suggerisce i percorsi più efficienti per ridurre al minimo i tempi e le spese di consegna.
Analisi cognitiva
L'analisi cognitiva utilizza l'intelligenza artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il deep learning per interpretare dati non strutturati (testo, immagini, video) e fornire un processo decisionale simile a quello umano. I sistemi di intelligenza artificiale analizzano i dati dopo aver compreso il contesto e il significato della frase o aver riconosciuto determinati oggetti in un'immagine e migliorano il loro processo decisionale nel tempo. L'analisi cognitiva rivela modelli e connessioni specifici che l'analisi semplice non può.
Ad esempio, un chatbot del servizio clienti utilizza l'analisi cognitiva per analizzare le domande dei clienti, rilevare il sentiment e fornire risposte personalizzate, migliorando la soddisfazione dei clienti.
Qual è la differenza tra analisi aziendale e business intelligence?
La business intelligence riguarda più la comprensione delle prestazioni passate, mentre l'analisi aziendale adotta un approccio lungimirante per guidare le decisioni strategiche.
Obiettivi
L'analisi aziendale ha un ambito più ampio rispetto alla business intelligence.
La business intelligence si concentra principalmente sulla raccolta, l'organizzazione e la visualizzazione dei dati storici per fornire alle aziende una chiara comprensione delle tendenze passate. Risponde a domande come "Come ci siamo comportati?" tramite report, pannelli di controllo e indicatori chiave di prestazione (KPI).
D'altra parte, l'analisi aziendale va oltre la visualizzazione dei dati per includere analisi statistiche, modellazione predittiva e machine learning. Aiuta le aziende ad anticipare le tendenze future e a prendere decisioni proattive anziché limitarsi a reagire agli eventi passati.
Tecniche e strumenti
La business intelligence si basa su sistemi di reporting che generano report strutturati e visualizzazioni dei dati. L'obiettivo principale è presentare i dati grezzi in un formato comprensibile per dirigenti e decisori.
L'analisi aziendale incorpora tecniche avanzate come analisi di regressione, machine learning e algoritmi di ottimizzazione. Utilizza strumenti IA/ML per estrarre informazioni più approfondite sui dati e prescrivere consigli attuabili.
Esempio
Una società di vendita al dettaglio che utilizza la business intelligence potrebbe analizzare i report di vendita dell'anno scorso per determinare quali prodotti hanno ottenuto le prestazioni migliori. Tuttavia, con l'analisi aziendale, la stessa azienda potrebbe applicare l'analisi predittiva per prevedere la domanda per il prossimo trimestre e ottimizzare di conseguenza i livelli di inventario.
Qual è la differenza tra analisi aziendale e analisi dei dati?
L'analisi dei dati è un termine generico per tutti i tipi di analisi dei dati. Include tutto, dalla pulizia e dall'elaborazione dei dati alla modellazione e visualizzazione complesse, indipendentemente dal fatto che l'obiettivo sia legato al business. L'analisi aziendale è un sottoinsieme specializzato dell'analisi dei dati incentrato sulla risoluzione dei problemi aziendali e sulla promozione di miglioramenti operativi.
Applicazioni
L'analisi aziendale si concentra sul processo decisionale, sulla redditività e sull'efficienza operativa. In genere viene applicato in contesti aziendali in cui i dati guidano le azioni strategiche. Al contrario, l'analisi dei dati può essere più esplorativa, mirando a scoprire modelli e approfondimenti che potrebbero non avere necessariamente un'applicazione aziendale immediata. Viene utilizzato nella scoperta scientifica, nella ricerca sociale e nella risoluzione dei problemi ingegneristici.
Esempi
Un'azienda utilizza l'analisi aziendale per ottenere informazioni sul comportamento di acquisto dei clienti e consigliare prodotti personalizzati, migliorando i risultati futuri per l'azienda. Al contrario, un ricercatore che utilizza l'analisi dei dati potrebbe analizzare le immagini satellitari per identificare i modelli di deforestazione e cambiamento climatico o utilizzare i dati sulla salute pubblica per prevedere le epidemie di malattie.
Come si diventa analista aziendale?
Un analista aziendale funge da ponte tra le esigenze aziendali e le soluzioni tecniche. Il loro ruolo prevede la raccolta dei requisiti aziendali, la collaborazione con le parti interessate e la raccomandazione di soluzioni basate sui dati per migliorare le operazioni, la strategia e l'efficienza.
Gli analisti aziendali hanno bisogno di:
- Forti capacità analitiche per convertire i dati in informazioni fruibili.
- Capacità di pensiero critico e di risoluzione dei problemi per valutare le sfide aziendali e consigliare miglioramenti.
- Conoscenza degli strumenti e delle soluzioni di analisi dei dati.
Gli analisti aziendali devono inoltre conoscere le tendenze del settore, le normative e gli indicatori chiave di prestazione. L'acquisizione di conoscenze specifiche del dominio aiuta a fornire informazioni pertinenti e ad allineare le raccomandazioni agli obiettivi aziendali.
Una laurea in amministrazione aziendale, finanza, informatica, data science o un campo correlato fornisce una solida base per una carriera nell'analisi aziendale. Molti datori di lavoro preferiscono candidati con una formazione formale in analisi dei dati, economia o sistemi informativi.
Quali sono gli ingredienti chiave per il successo dell'analisi aziendale?
Per sfruttare i vantaggi dell'analisi aziendale, sono necessarie tre cose.
Concentrazione
Porre domande pertinenti alla propria attività. È facile cadere nella trappola di fare domande irrilevanti che potrebbero portarti sulla strada sbagliata o farti lavorare molto per ottenere risposte a domande che non ti aiutano.
Dati
L'accesso a dati accurati per aiutarti a rispondere alle domande è spesso più facile a dirsi che a farsi. Per ottenere i dati desiderati, è necessario instillare nell'organizzazione una cultura orientata ai dati (dall'alto verso il basso e dal basso verso l'alto) e disporre di processi per l’acquisizione dei dati in modo fedele e preciso.
Sistemi e strumenti
Disporre dei mezzi per elaborare e analizzare i dati. Viviamo in un'economia dell'informazione in cui le aziende raccolgono dati in terabyte e petabyte che vengono poi raccolti in database disparati collegati a vari sistemi hardware e software. Avrai bisogno di sistemi o strumenti che ti aiutino a estrarre i dati, elaborarli, analizzarli e visualizzarli in un secondo momento.
In che modo AWS può supportare le tue necessità di analisi aziendale?
Analisi su AWS offre un set completo di funzionalità per ogni carico di lavoro di analisi aziendale. Dall'elaborazione dei dati e dall'analisi SQL allo streaming, alla ricerca e alla business intelligence, AWS offre prezzi, prestazioni e scalabilità senza pari con una governance integrata.
Amazon SageMaker offre un'esperienza integrata per analisi e IA con accesso unificato a tutti i tuoi dati. Collabora e crea più rapidamente da uno studio unificato utilizzando strumenti AWS comuni per lo sviluppo di modelli in SageMaker AI (tra cui HyperPod, JumpStart e MLOps), IA generativa, elaborazione dei dati e analisi SQL, accelerati da Amazon Q Developer, l'assistente di IA generativa più avanzato per lo sviluppo di software. Accedi a tutti i tuoi dati, indipendentemente che siano archiviati in data lake, data warehouse o origini dati federate o di terze parti, con una governance integrata per soddisfare le tue esigenze di sicurezza aziendale.
Altri servizi AWS per l'analisi includono:
- Amazon Athena è un servizio di query interattivo che semplifica l'analisi dei dati in Amazon Simple Storage Service (S3) con SQL.
- Amazon DataZone è un servizio di gestione dei dati che semplifica e accelera il processo di catalogazione, scoperta, condivisione e gestione dei dati archiviati su AWS, on-premises e su fonti di terze parti.
- AWS Glue è un servizio di integrazione dati serverless che facilita, velocizza e rende più economica la preparazione dei dati.
- Amazon QuickSight è un servizio di business intelligence unificato che semplifica la creazione di visualizzazioni, l'esecuzione di analisi ad hoc e la raccolta di informazioni dettagliate a partire da dati, in qualsiasi momento e su qualsiasi dispositivo.
- Amazon Redshift è un servizio di data warehouse gestito che offre implementazioni serverless o con provisioning, con una perfetta integrazione dei data lakehouse in Amazon Sagemaker.
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