Cosa si intende per analisi dei dati?

L'analisi dei dati converte i dati grezzi in informazioni utilizzabili. Comprende una serie di strumenti, tecnologie e processi utilizzati per individuare le tendenze e risolvere i problemi utilizzando i dati. L'analisi dei dati può dare forma ai processi aziendali, migliorare il processo decisionale e favorire la crescita aziendale.

Perché l'analisi dei dati è importante?

L'analisi dei dati aiuta le aziende ad acquisire maggiore visibilità e una comprensione più profonda dei propri processi e servizi. Fornisce informazioni dettagliate riguardanti l'esperienza e i problemi del cliente. Spostando il paradigma oltre i dati per mettere in relazione informazioni dettagliate e azioni, le aziende possono creare esperienze personalizzate per i clienti, sviluppare prodotti digitali correlati, ottimizzare le operazioni e aumentare la produttività dei dipendenti.

Cos'è l'analisi dei big data?

Per big data si intende grandi set di dati vari (strutturati, non strutturati e semistrutturati) continuamente generati ad alta velocità e in grandi volumi. I big data sono solitamente misurati in terabyte e petabyte. Un petabyte equivale a 1.000.000 gigabyte. Per fare un esempio, un solo film in HD contiene circa 4 gigabyte di dati. Un petabyte equivale a 250.000 film. I grandi set di dati misurano da centinaia a migliaia di milioni di petabyte.

L'analisi dei big data consiste nell'individuare pattern, tendenze e relazioni in set di dati molto ampi. Queste analisi complesse richiedono strumenti e tecnologie specifiche, potenza di calcolo e archiviazione di dati in grado di sostenere queste dimensioni.

Come funziona l'analisi dei big data?

L'analisi dei big data segue cinque fasi per analizzare qualunque grande set di dati:

1. Raccolta di dati
2. Archiviazione di dati
3. Elaborazione di dati
4. Pulizia di dati
5. Analisi dei dati

Raccolta di dati

Ciò comprende l'identificazione delle origini dei dati e la raccolta di dati a partire da tali origini. La raccolta di dati segue processi ETL o ELT.

ETL - Estrazione, trasformazione, caricamento
Nel processo ETL, i dati generati vengono prima trasformati in un formato standard e poi caricati nell'archivio.

ELT - Estrazione, caricamento, trasformazione
Nel processo ELT, i dati vengono prima caricati nell'archivio e poi trasformati nel formato richiesto.

Archiviazione di dati

In base alla loro complessità, i dati possono essere spostati in archivi quali data warehouse o data lake. Gli strumenti di business intelligence sono in grado di accedervi quando necessario.

Confronto tra data lake e data warehouse

Un data warehouse è un database ottimizzato per analizzare dati relazionali provenienti da sistemi transazionali e applicazioni business. La struttura e lo schema dei dati sono stabiliti in anticipo per ottimizzare e accelerare la ricerca e l'elaborazione di relazioni. I dati vengono riordinati, arricchiti e trasformati in modo da poter agire come "unica fonte di attendibilità" a cui gli utenti possono fare affidamento. Alcuni esempi di dati sono i profili dei clienti e le informazioni sui prodotti.

Un data lake è diverso perché può archiviare sia dati strutturati che non strutturati senza ulteriori elaborazioni. La struttura o lo schema dei dati non sono stabiliti al momento della raccolta del dato; ciò significa che puoi archiviare tutti i tuoi dati senza bisogno di un'attenta progettazione, cosa che risulta particolarmente utile quando non si conosce ancora l'utilizzo futuro dei dati. Alcuni esempi di dati sono i contenuti mediatici dei social media, dati dei dispositivi IoT e dati non relazionali di applicazioni mobili.

Solitamente, per l'analisi dei dati, le aziende richiedono sia data lake chedata warehouse. AWS Lake Formation e Amazon Redshift possono occuparsi delle tue esigenze in termini di dati.

Elaborazione di dati

Una volta raccolti, i dati devono essere convertiti e organizzati per ottenere risultati precisi dalle ricerche analitiche. Per farlo, esistono diverse opzioni di elaborazione di dati. La scelta dell'approccio dipende dalle risorse di calcolo e analitiche disponibili per l'elaborazione dei dati.

Elaborazione centralizzata
Tutte le elaborazioni avvengono su un apposito server centrale che funge da host per tutti i dati.

Elaborazione distribuita
I dati vengono distribuiti e archiviati su diversi server.

Elaborazione in batch
I dati si accumulano nel corso del tempo e vengono elaborati in batch.

Elaborazione in tempo reale
I dati vengono elaborati continuamente, grazie a calcoli che vengono completati in pochi secondi.

Pulizia di dati

La pulizia dei dati prevede la rimozione di errori quali duplicati, incongruenze, ripetizioni o formati sbagliati. Viene utilizzata anche per filtrare tutti i dati non richiesti per l'analisi.

Analisi dei dati

Questa è la fase in cui i dati grezzi vengono convertiti in informazioni utilizzabili. Qui di seguito sono indicate quattro tipologie di analisi dei dati:

1. Analisi descrittiva
I data scientist analizzano i dati per capire cosa è successo o cosa sta succedendo nell'ambiente dei dati. L'analisi descrittiva è caratterizzata da rappresentazioni di dati, come grafici a torta, a barre, a linee, tabelle o narrazioni generate.

2. Analisi diagnostica
L'analisi diagnostica è un processo di analisi approfondito o dettagliato dei dati per capire perché un dato evento è avvenuto. È caratterizzata da tecniche quali drill-down, rilevamento dei dati, data mining e correlazioni. In ognuna di queste tecniche, vengono utilizzate diverse operazioni e trasformazioni di dati per l'analisi dei dati grezzi.

3. Analisi predittiva
L'analisi predittiva utilizza lo storico dei dati per effettuare previsioni accurate riguardo a tendenze future. È caratterizzata da tecniche come il machine learning, la previsione, l'abbinamento di schemi e la modellazione predittiva. In ognuna di queste tecniche, i computer sono addestrati per decodificare le connessioni di causalità nei dati.

4. Analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva porta i dati predittivi a un livello superiore. Non solo prevede ciò che è probabile che accada, ma suggerisce anche una risposta ottimale a tale risultato. Può analizzare le potenziali implicazioni di diverse scelte e consigliare la serie di operazioni più adeguata. È caratterizzata dall'analisi dei grafici, la simulazione, l'elaborazione di eventi complessi, le reti neurali e i motori di raccomandazione.

Quali sono le diverse tecniche di analisi dei dati?

Per l'analisi dei dati sono utilizzate diverse tecniche di calcolo. Di seguito sono riportate le più comuni:

Elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale è la tecnologia utilizzata per far sì che i computer capiscano e reagiscano al linguaggio umano scritto e parlato. Gli analisti di dati si avvalgono di questa tecnica per elaborare dati quali appunti dettati, comandi vocali e messaggi in chat.

Text mining

Gli analisti di dati utilizzano il text mining per individuare le tendenze nei dati di testo, come e-mail, tweet, ricerche e post nei blog. Si può utilizzare anche per filtrare contenuti di notizie, le opinioni e le e-mail dei clienti.

Analisi dei dati sensoriali

L'analisi dei dati sensoriali consiste nell'esaminare i dati generati da diversi sensori. Viene utilizzata per la manutenzione predittiva delle macchine, il tracciamento delle spedizioni e altri processi aziendali in cui vi sono dati generati da macchine.

Analisi outlier

L'analisi outlier o rilevamento delle anomalie identifica i punti dati e gli eventi che divergono dal resto dei dati.

È possibile automatizzare l'analisi dei dati?

Sì, gli analisti di dati possono automatizzare e ottimizzare i processi. L'analisi dei dati automatizzata consiste nell'utilizzare i computer per svolgere compiti analitici con poco o nessun intervento umano. I meccanismi sono differenti in termini di complessità. Vanno da semplici script o linee di codice a strumenti per l'analisi dei dati in grado di effettuare la modellazione dei dati, il rilevamento di scoperte e l'analisi statistica.

Ad esempio, un'azienda di sicurezza informatica potrebbe utilizzare l'automazione per raccogliere dati da vasti settori di attività sul web, per effettuare ulteriori analisi e, successivamente, potrebbe impiegare la rappresentazione dei dati per mostrare i risultati e supportare le decisioni delle aziende. 

È possibile esternalizzare l'analisi dei dati?

Sì, le aziende possono introdurre aiuto dall'esterno per l'analisi dei dati. L'esternalizzazione dell'analisi dei dati permette ai dirigenti di concentrarsi sulle operazioni chiave dell'azienda. I team di analisti aziendali dedicati sono grandi esperti nel proprio campo. Conoscono le ultime tecniche nell'ambito dell'analisi dei dati e hanno una vasta esperienza nella loro gestione. Ciò significa che possono effettuare analisi dei dati in maniera più efficiente, individuare i pattern e prevedere con successo tendenze future. Tuttavia, il trasferimento di conoscenze e la riservatezza dei dati potrebbero rappresentare un ostacolo all'esternalizzazione.

L'analisi dei dati migliora le informazioni dei clienti

L'analisi dei dati può essere effettuata su set di dati provenienti da diverse origini di dati dei clienti, quali:

• Sondaggi a clienti terzi
• Registri degli acquisti dei clienti
• Attività sui social media
• Cookie dei computer
• Statistiche di un sito web o di un'applicazione

L'analisi può mostrare informazioni nascoste, quali preferenze dei clienti, pagine popolari su un sito, tempo trascorso dai clienti su un sito, opinione dei clienti e interazione con i moduli dei siti web. Ciò permette alle aziende di rispondere in maniera efficiente alle esigenze dei clienti e di aumentare la soddisfazione di questi ultimi.

Caso studio: come Nextdoor ha utilizzato l'analisi dei dati per migliorare l'esperienza dei clienti

Nextdoor è l'app per connessioni affidabili e lo scambio di informazioni utili, prodotti e servizi nel quartiere. Sfruttando il potenziale della comunità locale, Nextdoor aiuta le persone a vivere una vita più felice e ricca di significato. Nextdoor ha utilizzato le soluzioni analitiche di Amazon per misurare il coinvolgimento dei clienti e l'efficacia dei loro suggerimenti. L'analisi dei dati ha permesso loro di aiutare i clienti a sviluppare relazioni migliori e visualizzare contenuti più rilevanti in tempo reale.

L'analisi dei dati è alla base di efficaci campagne di marketing

L'analisi dei dati elimina qualsiasi congettura dal marketing, dallo sviluppo di prodotti, dalla creazione di contenuti e dai servizi clienti. Permette alle aziende di presentare e affinare contenuti mirati analizzando i dati in tempo reale. Inoltre, l'analisi dei dati fornisce informazioni utili sulle prestazioni delle campagne di marketing. L'individuazione degli obiettivi, i messaggi e le creatività possono essere ottimizzati sulla base di analisi in tempo reale. L'analisi può ottimizzare il marketing per maggiori conversioni e meno sprechi pubblicitari.

Caso studio: come Zynga ha utilizzato l'analisi dei dati per potenziare le campagne di marketing

Zynga è una delle aziende di maggior successo nel settore del mobile game, con giochi popolari quali Words With Friends, Zynga Poker e FarmVille. Questi giochi sono stati installati da oltre un miliardo di persone in tutto il mondo. Le entrate di Zynga derivano da acquisti in-app. Vengono analizzate, quindi, le azioni di gioco in tempo reale tramite l'Analisi dei dati Amazon Kinesis per la pianificazione di campagne di marketing in-game più efficaci.
 

L'analisi dei dati aumenta l'efficienza operativa

L'analisi dei dati può aiutare le aziende a semplificare i propri processi, a ridurre le perdite e ad aumentare le entrate. I programmi di manutenzione predittiva, i turni del personale e una gestione efficiente della catena di fornitura possono migliorare notevolmente le prestazioni aziendali.

Caso studio: come BT Group ha utilizzato l'analisi dei dati per semplificare le operazioni

BT Group è la principale rete di telecomunicazioni del Regno Unito, al servizio dei suoi clienti in 180 paesi. Il team di supporto della rete di BT Group ha utilizzato l'Analisi dei dati Amazon Kinesis per ottenere una panoramica in tempo reale delle chiamate effettuate nel Regno Unito sulla propria rete. Gli ingegneri responsabili del supporto alla rete e gli analisti degli errori si avvalgono del sistema per individuare, reagire e risolvere con successo i problemi di rete.

Caso Studio: come Flutter ha utilizzato l'analisi dei dati per accelerare le operazioni di gioco

Flutter Entertainment è uno dei provider di sport e giochi online maggiori al mondo. La sua missione è di offrire intrattenimento a oltre 14 milioni di clienti in modo sicuro, responsabile e sostenibile. Nel corso degli ultimi anni Flutter ha acquisito sempre più dati da diverse fonti. L'unione di volume e latenza rappresenta una sfida costante. Amazon Redshift aiuta Flutter a svilupparsi tenendo conto delle esigenze sempre maggiori e, allo stesso tempo, di un'esperienza dell'utente finale congruente.

L'analisi dei dati è alla base dello sviluppo dei prodotti

Le aziende si avvalgono dell'analisi dei dati per individuare e dare priorità a nuove funzionalità per lo sviluppo dei prodotti. Possono analizzare le esigenze dei clienti, sviluppare più funzionalità in meno tempo e lanciare nuovi prodotti più velocemente.

Caso studio: come GE ha utilizzato l'analisi dei dati per accelerare la distribuzione dei prodotti

GE Digital è una società controllata di General Electric. GE Digital ha diversi prodotti software e servizi in vari mercati verticali. Uno di questi prodotti si chiama Proficy Manufacturing Data Cloud. Amazon Redshift consente di migliorare notevolmente la trasformazione e la latenza dei dati, in modo tale da poter offrire più funzionalità ai clienti. 

L'analisi dei dati supporta lo sviluppo delle operazioni di dati

L'analisi dei dati introduce l'automazione in diverse attività di dati, come migrazione, preparazione, reporting e integrazione. Elimina l'inefficienza manuale e riduce il tempo e l'intervento umano richiesto per completare le operazioni di dati. Ciò supporta lo sviluppo e permette di far crescere rapidamente nuove idee.

Caso studio: come FactSet ha utilizzato l'analisi dei dati per semplificare i processi di integrazione del cliente

La missione di FactSet è di diventare la piattaforma aperta principale sia per contenuti che per analisi. Il trasferimento di dati richiede grandi processi, un team corposo dal lato del cliente e un numero elevato di persone dal lato di FactSet. Ogni volta che si verificava un problema, era difficile capire in che punto del trasferimento di dati si verificasse. Amazon Redshift ha aiutato a semplificare il processo e ha permesso ai clienti di FactSet di svilupparsi più velocemente, dando origine a un numero sempre maggiore di dati per soddisfare le loro esigenze. 

In che modo AWS può fornire il suo contributo all'analisi dei dati?

AWS offre servizi di analisi dei dati completi, sicuri e scalabili a costi ridotti. I servizi di analisi di AWS si adattano a tutte le esigenze di analisi dei dati e consentono alle aziende di ogni settore e dimensione di reinventare il loro business con i dati. AWS offre servizi sviluppati appositamente che garantiscono il miglior rapporto prezzo-prestazioni: trasferimento dei dati, archiviazione di dati, data lake, analisi di big data, machine learning e qualsiasi altro aspetto tra questi compreso.

L'Analisi dei dati Amazon Kinesisè il modo più semplice per trasformare e analizzare flussi di dati in tempo reale con Apache Flink. Offre funzioni integrate per filtrare, aggregare e trasformare i flussi di dati per analisi avanzate.

Amazon Redshift permette di eseguire query e combinare esabyte di dati strutturati e semi-strutturati in tutto il data warehouse, database operativo e data lake.

Amazon QuickSight è il servizio di business intelligence (BI) scalabile, serverless, integrabile e basato su machine learning ideato per il cloud. QuickSight permette di creare e pubblicare facilmente pannelli di controllo BI interattivi che includano informazioni dettagliate basate sul machine learning.

Il servizio OpenSearch di Amazon semplifica l'esecuzione di analisi interattive dei registri, il monitoraggio delle applicazioni in tempo reale, la ricerca Web e altro ancora.

Puoi iniziare il tuo percorso di trasformazione digitale con noi utilizzando:

Il Laboratorio dei dati AWS - Un approccio congiunto tra i clienti e le risorse tecniche AWS per accelerare le iniziative relative ai dati e all'analisi.

Il programma AWS D2E - Una collaborazione con AWS per crescere più velocemente, con maggiore precisione e per raggiungere obiettivi più ambiziosi.

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