{"id":20138,"date":"2022-12-14T13:35:53","date_gmt":"2022-12-14T11:35:53","guid":{"rendered":"http:\/\/pragmaetimos.com\/it\/?p=20138"},"modified":"2024-04-30T12:07:49","modified_gmt":"2024-04-30T10:07:49","slug":"business-analyics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/business-analyics\/","title":{"rendered":"Business Analytics: cosa c&#8217;\u00e8 da sapere sull&#8217;analisi dei dati"},"content":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=&#8221;1&#8243; admin_label=&#8221;section&#8221; _builder_version=&#8221;4.20.0&#8243; background_color=&#8221;#000219&#8243; custom_padding=&#8221;22px|||||&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_row admin_label=&#8221;row&#8221; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; background_size=&#8221;initial&#8221; background_position=&#8221;top_left&#8221; background_repeat=&#8221;repeat&#8221; min_height=&#8221;1643.6px&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_column type=&#8221;4_4&#8243; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; custom_padding=&#8221;|||&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221; custom_padding__hover=&#8221;|||&#8221;][et_pb_text _builder_version=&#8221;4.19.2&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; header_2_font=&#8221;|||||on|||&#8221; header_3_font=&#8221;|||||on|||&#8221; header_2_font_size_tablet=&#8221;&#8221; header_2_font_size_phone=&#8221;27px&#8221; header_2_font_size_last_edited=&#8221;on|phone&#8221; header_3_font_size_tablet=&#8221;&#8221; header_3_font_size_phone=&#8221;22px&#8221; header_3_font_size_last_edited=&#8221;on|phone&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;]<\/p>\n<p>La <strong>Business Analytics<\/strong> (<strong>BA<\/strong>), chiamata anche <em>Advanced Analytics<\/em>, consente alle imprese di analizzare i propri dati per individuare modelli, generare informazioni per prendere decisioni strategiche e automatizzare i processi collegando intelligenza e azione.<\/p>\n<p>Tutti i giorni, in ogni azienda si produce un\u2019enorme quantit\u00e0 di dati che devono essere \u201cstudiati\u201d per ricercare tendenze, aumentare l\u2019efficienza e verificare eventuali mancanze o problemi nascosti.<\/p>\n<p>Questa tecnica permette di digitalizzare il business attraverso un approccio <strong>Data-Driven<\/strong>, andando oltre il tradizionale monitoraggio e reporting dei <strong>KPI<\/strong> (Key Performance Indicators) per trovare modelli celati nei dati.<\/p>\n<p>Come dimostrano le ultime tendenze, <em>le organizzazioni orientate da algoritmi di Machine Learning e Deep Learning sono i nuovi innovatori e leader del busines<\/em>s.<\/p>\n<h2><strong>Metodologie di Business Analysis<\/strong><\/h2>\n<p>La BA \u00e8 un campo davvero molto ampio e le metodologie sono aggiornate costantemente, di solito vengono divise in base allo scopo:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Analisi descrittiva, <\/strong>la metodologia pi\u00f9 diffusa di Business Analytics che analizza e compara dati storici e attuali per comprendere meglio ci\u00f2 che accade lungo tutto il processo lavorativo. Questa tipologia di analisi \u00e8 molto utile se un\u2019azienda ha necessit\u00e0 di capire quanto il sito stia crescendo in termini di traffico in relazione a una specifica <strong>iniziativa di marketing<\/strong> o a una nuova <strong>promozione pubblicitaria<\/strong>.<\/li>\n<li><strong>Analisi Predittiva<\/strong>, fondamentale per prevedere i cambiamenti futuri sulla base dei dati attuali. Grazie ad algoritmi complessi si possono sviluppare modelli, scoprire problematiche nascoste, analizzare trends e mutazioni nelle abitudini di acquisto dei clienti. \u00c8 la tipologia d\u2019analisi adatta per individuare nuove <strong>opportunit\u00e0 di business<\/strong> o verificare se le <strong>aspettative del mercato<\/strong> possono essere soddisfatte. <em>Determinare con anticipo i vantaggi e gli eventuali rischi \u00e8 fondamentale per prendere le migliori decisioni strategiche<\/em>.<\/li>\n<li><strong>Analisi Prescrittiva, <\/strong>grazie all\u2019intelligenza artificiale il processo d\u2019analisi dei dati diventa pi\u00f9 complesso in modo da riuscire a interpretare le informazioni raccolte e formulare risposte per trovare <strong>soluzioni ottimizzate<\/strong> ed efficienti. L\u2019obiettivo \u00e8 quello di perfezionare il processo decisionale, riducendo il margine d\u2019errore. <em>Attraverso l\u2019Analisi Prescrittiva si riescono a fornire le indicazioni necessarie al miglioramento delle performance.<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<h3><strong>Perch\u00e9 \u00e8 importante impostare una Business Analytics strategy? <\/strong><\/h3>\n<p>La <strong>Business Analytics<\/strong> \u00e8 la scienza che partendo dall\u2019analisi dei dati ha come obiettivo quello di trarre conclusioni arrivando alla soluzione pi\u00f9 efficiente per aumentare le performance dell\u2019impresa.<\/p>\n<p>Tra i principali vantaggi nell\u2019adottare un approccio Data-Driven possiamo trovare:<\/p>\n<ul>\n<li>Fornire rapporti precisi e dettagli sulle iniziative intraprese<\/li>\n<li>Ottimizzare i costi di marketing<\/li>\n<li>Individuare nuove opportunit\u00e0 di business<\/li>\n<li>Analizzare il comportamento del target di riferimento<\/li>\n<li>Aiutare a prendere le decisioni strategiche migliori<\/li>\n<li>Amministrare e ottimizzare la gestione dei dati<\/li>\n<li>Monitorare il ritorno economico sugli investimenti<\/li>\n<\/ul>\n<p>Usare la Business Analytics e analizzare dati e informazioni per valutare la migliore strategia di business rappresenta un vantaggio fondamentale per rimanere competitivi sul mercato.<\/p>\n<h4><strong>Differenza tra Business Intelligence e Business Analytics<\/strong><\/h4>\n<p>La linea di confine tra Business Analytics e Intelligence non \u00e8 cos\u00ec netta come si pensa. Il loro utilizzo nella risoluzione dei problemi per l\u2019impresa, sia nel medio-breve e sia nel lungo periodo, \u00e8 complementare e integrato.<\/p>\n<p>La <strong>Business Intelligence<\/strong> (BI) \u00e8 incentrata sull\u2019analisi descrittiva (sul \u201ccosa e come\u201d) rendendo disponibile una comparazione tra dati storici e attuali.<\/p>\n<p>La <strong>Business Analytics<\/strong> (BA), invece, si focalizza sul \u201cperch\u00e9\u201d qualcosa accade e fornisce previsioni grazie all\u2019analisi predittiva, al Data Mining e al Machine Learning. In particolare nell\u2019indagare su un dato fenomeno, la BA si interroga su quali siano le relazioni di causalit\u00e0 tra due o pi\u00f9 metriche. La sfida pi\u00f9 stimolante per tutti i professionisti del settore poich\u00e9 in molti casi <strong>correlazione non implica causalit\u00e0.<\/strong><\/p>\n<h2><strong>Pragma Etimos &amp; Business Analytics<\/strong><\/h2>\n<p>Noi di <a href=\"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/\"><strong>Pragma Etimos<\/strong><\/a> siamo convinti che per aumentare le performance di business sia fondamentale adottare un approccio Data-Driven in modo da avere una visione completa della propria azienda e del mercato di riferimento.<\/p>\n<p>Attraverso tecniche di <strong>Data Analytics<\/strong> e <strong>Data Quality<\/strong>, analizziamo dati strutturati e classificati (Intelligence Data Table) e li usiamo come base per la costruzione di modelli neuronali, collegamenti territoriali e analisi semantiche.<\/p>\n<p>L\u2019obiettivo \u00e8 quello di trasformare grandi masse di dati in informazioni strategiche.<\/p>\n<p>Scopri di pi\u00f9 sulle nostre soluzioni:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/vulgaris-soluzioni-di-data-intelligence\/?_gl=1*1a45tqu*_up*MQ..*_ga*MTk5MDExOTE0Ni4xNjcxMDExMDIy*_ga_TVYT3QRD7D*MTY3MTAxMTAyMS4xLjAuMTY3MTAxMTAyMS4wLjAuMA..\">VULGARIS<\/a> \u2013 Semantic Recognition Engine<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/effigies-computer-vision\/?_gl=1*19spivu*_up*MQ..*_ga*MTk5MDExOTE0Ni4xNjcxMDExMDIy*_ga_TVYT3QRD7D*MTY3MTAxMTAyMS4xLjEuMTY3MTAxMTAyNy4wLjAuMA..\">EFFIGIES<\/a> \u2013 Video Recognition Engine<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/polyphonic-audio-recognition-pragma-etimos\/?_gl=1*179c2zr*_up*MQ..*_ga*MTk5MDExOTE0Ni4xNjcxMDExMDIy*_ga_TVYT3QRD7D*MTY3MTAxMTAyMS4xLjEuMTY3MTAxMTA1Mi4wLjAuMA..\">POLYPHONIC<\/a> \u2013 Audio Recognition Engine<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_cta button_url=&#8221;mailto:%20info@pragmaetimos.com&#8221; url_new_window=&#8221;on&#8221; button_text=&#8221;CONTATTACI&#8221; _builder_version=&#8221;4.19.2&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; background_color=&#8221;rgba(0,102,153,0)&#8221; custom_button=&#8221;on&#8221; button_text_color=&#8221;#0C71C3&#8243; custom_padding=&#8221;0px||||false|false&#8221; locked=&#8221;off&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][\/et_pb_cta][et_pb_text _builder_version=&#8221;4.16&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;]<\/p>\n<h4 style=\"text-align: center;\"><strong>POTREBBE INTERESSARTI ANCHE&#8230;<\/strong><\/h4>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=&#8221;1_2,1_2&#8243; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_column type=&#8221;1_2&#8243; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_blurb title=&#8221;IL RITORNO \u201cDELL\u2019UMANO\u201d NELLA TECNOLOGIA: L\u2019ESPERIENZA DI PRAGMA ETIMOS&#8221; image=&#8221;https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Dati-Umano_blurb_500x250.jpg&#8221; alt=&#8221;Tecnologia- Transitive Intelligence&#8221; _builder_version=&#8221;4.17.4&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;]<\/p>\n<div class=\"post-content-inner\">\n<div class=\"post-content-inner\">Pragma Etimos opera da anni nel campo della Data Intelligence.\u201cLa tecnica non tende a scopi, non mira al progresso dell\u2019umano. Cosa vuole la tecnica? Vuole s\u00e9 stessa, il proprio sviluppo. E perch\u00e9 questo? Perch\u00e9 \u00e8 diventata la condizione universale per realizzare&#8230;<\/div>\n<p><a class=\"more-link\" href=\"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/il-ritorno-dellumano-nella-tecnologia-pragma-etimos\/\">Leggi tutto<\/a><\/div>\n<p>[\/et_pb_blurb][\/et_pb_column][et_pb_column type=&#8221;1_2&#8243; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_blurb title=&#8221;CHE COLLEGAMENTO C\u2019\u00c8 TRA HUMAN INTELLIGENCE E ARTIFICIAL INTELLIGENCE?&#8221; image=&#8221;https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/HIvsAI_blur_500x250.jpg&#8221; alt=&#8221;Artificial Intelligence vs Human Intelligence&#8221; _builder_version=&#8221;4.17.4&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;]<\/p>\n<div class=\"post-content-inner\">\n<div class=\"post-content-inner\">\n<div class=\"post-content-inner\">Abbiamo creato l\u2019Artificial Intelligence (AI). L\u2019idea \u00e8 di rendere le macchine in grado di simulare capacit\u00e0 tipicamente umane come il ragionamento, l\u2019apprendimento, la pianificazione, per raggiungere determinati obiettivi. La domanda sorge spontanea: siamo riusciti&#8230;<\/div>\n<p><a class=\"more-link\" href=\"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/che-collegamento-ce-tra-human-intelligence-e-artificial-intelligence\/\">Leggi tutto<\/a><\/div>\n<\/div>\n<p>[\/et_pb_blurb][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Business Analytics (BA), chiamata anche Advanced Analytics, consente alle imprese di analizzare i propri dati per individuare modelli, generare informazioni per prendere decisioni strategiche e automatizzare i processi collegando intelligenza e azione. 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