Data Analytics: cos’è, come funziona e 7 migliori tools

 

La Data Analytics è la scienza dell’analisi dei dati che ha l’obiettivo di trarre conclusioni attraverso lo studio delle informazioni raccolte.

In questi ultimi anni molte organizzazioni e imprese hanno cambiato il loro approccio e, grazie alla Business Intelligence e decisioni data-driven, la percentuale di investimenti con ritorno ha subito un importante incremento.

Il compito svolto dagli analisti ha permesso di aiutare i manager nella risoluzione dei problemi, avere un occhio sempre aperto sugli interessi dell’utente ed analizzare vantaggi e insidie nascoste.

In questa guida scoprirai definizione e caratteristiche principali, vedrai la differenza tra raw data e data set e comprenderai il complesso funzionamento di gestione e data analysis attraverso le principali tecniche di data management.

Ti darò le informazioni per comprendere in modo semplice un tema assai complesso e, seguendo piccole best practice, potrai capire come pianificare una strategia di analytics aziendale di successo per il tuo business.

Ma vediamo subito quali sono i vantaggi di una data analytics strategy?

  • amministra e ottimizza la gestione dei dati;
  • migliora la business intelligence grazie ai dati storici;
  • fornisce informazioni sui cookie di profilazione;
  • aiuta a prendere le decisioni migliori;
  • può individuare nuove opportunità grazie all’analisi prescrittiva;
  • fornisce rapporti chiari e ottimizza i costi di marketing;
  • migliora le tue competenze digitali nel web analytics.

Se vuoi scoprire di più sulla data analytics e il processo di acquisizione e gestione dei dati digitali continua la lettura. Se invece sei alla ricerca di un corso data analyst allora puoi dare un’occhiata al nostro Corso Web Analytics Specialist con Certificazione.

 

Cos’è la Data Analytics?

La Data Analytics è una disciplina che si occupa di estrarre, gestire e analizzare le informazioni contenute nei dati utilizzando processi di acquisizione predeterminati e funzionali.

Noioso? Non per coloro che ne hanno compreso la funzionalità e la utilizzano nella propria organizzazione.

Da decenni la data science traina l’evoluzione della big data analytics ottenendo risultati stupefacenti nella gestione dei dati. In gran parte, questo è stato possibile grazie al supporto tecnologico e alle enormi potenze di calcolo dei supercomputer nella ricerca e studio dei grandi volumi di dati.

Si sente parlare spesso dei Big Data in relazione a colossi come Google o Facebook ma queste risorse non sono solo un privilegio per pochi.

Data science e data analysis hanno aiutato imprese e aziende a ottenere risultati sorprendenti dalla propria business strategy. Questo grazie a nuove politiche di analytics aziendale, evoluzioni data-driven nei processi decisionali e metodi avanzati di business intelligence.

La Data Analytics aziendale diventa giorno dopo giorno una risorsa sempre più necessaria per riuscire a controllare e incrementare il proprio business.

 

Data Analytics: cosa fa?

Per capire la Data Analytics cosa fa è sufficiente soffermarsi sui risultati di ricerca, osservare le ricerche correlate consigliate da Google o sugli Insight di Facebook. Basta e avanza per comprenderne la funzionalità e iniziare poi ad immaginare l’enorme potenziale della big data analytics.

È grazie a questi complessi algoritmi che scandagliano continuamente big data e data trend se i risultati nei motori di ricerca risultano coerenti ed esaustivi. È sempre merito loro se oggi si è in grado di capire con esattezza quali utenti attiriamo nel nostro sito web o nei social.

 

Da dove nascono i grandi volumi di dati?

Ogni azione compiuta all’interno di un sistema tracciato viene registrata e scritta, in forma anonima, sotto forma di raw data dentro strutture in Cloud o Data Center. Il tutto previo consenso dell’utente, s’intende.

Prova ad immaginare la quantità impressionante dei soli cookie di profilazione raccolti durante la navigazione giornaliera di miliardi di utenti. Per analizzare questi grandi volumi di informazioni, i data scientist hanno sviluppato forme avanzate di machine learning in grado di compiere operazioni di big data analytics in autonomia e generare rapporti in tempi brevi.

maggiori informazioni su cosa fa big data analyticsSe credi che tutto questo possa avvenire solo nel mondo online eccoti subito una domanda: passi mai le tue carte fedeltà quando fai spesa? Ecco come le preziose informazioni su acquisti fisici possono essere immagazzinate e riutilizzate in un processo di analytics aziendale e business intelligence.

Se hai un sito web, un blog o un e-commerce ti interesserà sapere che, con ogni probabilità, qualche dato lo stai raccogliendo anche tu. È infatti impensabile far crescere qualsiasi tipo di business online senza tracciare il comportamento di acquisto dei clienti.

L’utilizzo dei cookie e dei sistemi di tracciamento infatti serve proprio a questo. Se si decodificano le informazioni raccolte con dei software di gestione dei dati, come Google Analytics ad esempio, ecco che si riesce a capire tramite modelli e rapporti la natura del nostro traffico online.

In breve tempo è possibile iniziare a costruire un piano di business intelligence, reperire maggiori informazioni sulle visite, sapere quali sono le pagine più lette, i prodotti più ricercati e quanti utenti navigano o meno tra le pagina web.

In sintesi, acquisire una visione oggettiva della realtà con la Data Analytics aiuta a individuare nuove opportunità, cogliere nuovi data trend e prendere le decisioni in modo consapevole.

 

Quali sono i 4 tipi di Data Analytics?

Quello della Data Analytics è un mondo davvero ampio, tanto che i suoi processi vengono utilizzati in maniera diversa a seconda dello scopo. Esistono diverse tipologie di Data Analysis che un Data Analyst utilizza per trovare informazioni e rispondere a specifici obiettivi di business. Eccone 4 che approfondirò nei successivi paragrafi:

  • Analisi descrittiva;
  • Analisi predittiva;
  • Analisi prescrittiva;
  • Machine learning.

 

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Perché sviluppare un processo di Data Analytics

 

La raccolta dati nella Data Analytics, l’analisi e la gestione dei dati costituiscono attività fondamentali per imprese, aziende e professionisti perché permettono di snellire e semplificare processi determinanti per la crescita del business.

Non è un caso se molte organizzazioni puntano ad aumentare la business intelligence con il saggio utilizzo dei big data e del machine learning per ottenere maggiori informazioni strategiche e potenziare la forza di marketing rispetto alla concorrenza.

Analizzando dati e informazioni si può capire come intervenire nella strategia di comunicazione per renderla più efficace, modificare la User Experience per agevolare la navigazione dell’utente, intercettare preferenze e bisogni dei consumatori.

La data analytics può fornire indicazioni in tempo reale sullo stato di salute del business, permette di ottimizzare i budget e aumentare in modo sistemico gli investimenti con ritorno.

 

Data Analytics: funzionamento e raccolta informazioni

Vediamo subito come funziona la Data Analytics e come si raccolgono le informazioni per iniziare a creare una strategia di business intelligence. In base alle necessità è possibile avvalersi di diverse tecniche di data analysis, dalle più semplici alle più complesse.

Il punto principale su cui lavorare è la progettazione della strategia che sarà il riferimento per lo sviluppo della governance dei dati. Per prima cosa dunque è necessario stabilire gli obiettivi di business e identificare i dati da monitorare.

Nel secondo step occorre stabilire quali metriche e KPI dobbiamo analizzare per determinare l’andamento delle nostre azioni e i risultati che intendiamo raggiungere. Questi saranno gli indicatori principali del data management.

Ora che abbiamo stabilito le linee guida della Data Strategy bisogna pensare a come recuperare i dati e dove archiviarli. Salvo casi eccezionali ci si può affidare a sistemi cloud che registrano i dati grezzi in storage Data Lake e successivamente li definiscono in Data Sets. Grazie ai sistemi cloud i raw data possono essere facilmente accessibili e immediatamente utilizzabili, pronti per essere analizzati.

Esistono numerosi strumenti per eseguire il processo di analisi, in generale si adottano dei data analytics tools che elaborano i dati e li presentano sotto forma di grafici. I software di data visualization sono spesso la scelta migliore e pratica in quanto offrono all’utente un modo agevole di esplorare i dati, creare viste e modelli in data virtualization e customizzare le analisi secondo le esigenze senza rischiare di intaccare i dati master originali.

L’insieme di tutto questo apparato strategico e tattico per la gestione dei dati prende il nome di governance dei dati e, come avrai capito, è una prerogativa essenziale soprattutto quando parliamo di big data analytics.

 

Categorie di dati

Big data o meno, nella Data Analytics i dati non sono tutti uguali e presentano composizioni e caratteristiche differenti in base alla struttura della categoria di appartenenza. Esistono tre tipologie di dati e possiamo classificarli in:

  • dati strutturati;
  • dati non strutturati;
  • dati semi-strutturati.

Con dati strutturati si parla per lo più di dati storici e costituiscono la categoria più nota e utilizzata anche da chi si affaccia per le prime volte nel mondo della data science. Si tratta di dati organizzati in database relazionali che, attraverso software o tools di analytics aziendale, sono in grado di mostrare con una struttura grafica semplice e intuitiva (data visualization) la situazione attuale e passata dei modelli osservati.

Per dati non strutturati si intendono principalmente i dati grezzi (raw data). Sono informazioni che non dispongono di un modello di dati predefinito e quindi non permettono un accesso diretto. La struttura non ancora processata appare sotto forma di testo e può contenere anche numeri, date e fatti.

I dati semi-strutturati invece, come suggerisce il nome, non sono costituiti in database relazionali ma possiedono comunque una struttura e alcune proprietà organizzative che ne semplificano l’analisi.

 

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Tipi di Data Analysis

 

Analisi Descrittiva

L’analisi descrittiva (o descriptive analytics) è la forma più semplice e diffusa di Business Intelligence che attraverso le KPI (key performance indicator) consente di analizzare e comparare dati storici e attuali per comprendere meglio ciò che accade lungo il percorso.

Se si avesse la necessità di capire quanto un sito web o un e-commerce stia crescendo in termini di interesse e traffico in relazione ad un’azione di marketing, questa sarebbe sicuramente il tipo di analisi che in modo facile e rapido potrebbe darti le risposte che cerchi.

 

Analisi Predittiva

Come suggerisce il nome, l’analisi predittiva, o predictive analytics, torna utile per prevedere i mutamenti futuri sulla base dei dati attuali. Grazie alle alte velocità di elaborazione e algoritmi complessi si possono elaborare modelli, anticipare l’insorgere di problematiche, prepararsi per tempo alle evoluzioni nei sistemi di acquisto e ai cambi di trend.

Pensa, ad esempio, di voler lanciare un prodotto nel mercato, in questo caso ti serviranno delle data analysis specifiche per individuare nuove opportunità, soddisfare le aspettative dei clienti e capire se l’idea può funzionare o meno. Determinando con anticipo vantaggi e insidie è possibile ottimizzare la strategia e prendere le decisioni più efficaci per uscire sul mercato.

 

Analisi Prescrittiva

La prescriptive analytics o analisi prescrittiva serve a formulare una vera e propria prescrizione e si basa sulla capacità tecnica di formulare le giuste domande e proporre le scelte migliori.

Ecco spiegato in modo semplice come funziona l’analisi prescrittiva. L’AI entra in gioco e grazie all’Intelligenza Artificiale il processo di data analysis diventa elaborato e complesso quel tanto che basta da riuscire a interpretare le informazioni raccolte e formulare delle soluzioni per ottimizzare una situazione, determinare la migliore azione da intraprendere e perfezionare il processo decisionale.

L’esempio pratico lo si trova nei suggerimenti di ottimizzazione proposti dai tools come Google Analytics, Search Console o anche nelle campagne di sponsorizzazione di Google ADS e Facebook. Attraverso l’analisi prescrittiva i sistemi riescono a fornire le indicazioni necessarie al miglioramento delle performance e l’ottimizzazione del budget.

 

Machine Learning

Il Machine Learning è nato con lo scopo di facilitare e assistere l’intervento umano e ha la capacità di automatizzare il fattore decisionale attraverso un principio di apprendimento e valutazione basata sui dati. L’apprendimento automatico utilizza complessi algoritmi per gestire ed elaborare una mole enorme di dati, costruire modelli, determinare risposte e prendere delle decisioni con una richiesta di intervento umano prossima allo zero.

La sua applicazione più lampante potrebbe riguardare l’auto a guida autonoma. Ma senza dover andare troppo in là, questa tecnologia viene già ampiamente utilizzata nella vita di tutti i giorni.

Piattaforme come Amazon, Netflix, o Spotify, utilizzano la tecnologia Machine Learning per offrire un’esperienza utente sempre più focalizzata sugli interessi e i gusti personali, così come Meta la utilizza per capire quali contenuti fanno al caso nostro e proporli all’interno della feed di Facebook o Instagram.

 

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Data Analytics Tools e Software

Nel panorama dei Data Analytics tools la scelta è ampia e variegata. Se sei qui probabilmente sarai interessato anche a scoprire quali sono i tools più importanti e diffusi nel web, utili in qualsiasi strategia di Digital Marketing.

Hai letto le best practice per creare una business intelligence strategy, adesso eccoti l’elenco dei 7 software più utilizzati nel settore della Web Analytics:

  • Google Analytics;
  • Hotjar;
  • Hubspot;
  • Adobe Analytics;
  • Google Trends;
  • SEMRush;
  • Facebook Insights.

 

Google Analytics

Nell’ambito del web Google Analytics è sicuramente il più conosciuto, gratuito di base, offre tutte le funzionalità per osservare con esattezza il traffico di un sito web o un’app. Permette di gestire dati storici strutturati, organizzare metriche e dimensioni, impostare obiettivi, conoscere le preferenze degli utenti, monitorare le conversioni e molto altro.

 

Hotjar

Attraverso il tracciamento del mouse, Hotjar può dirci molto sulla User Experience del nostro sito web. È un tool che osserva il comportamento degli utenti e, oltre a fornirci delle vere e proprie registrazioni video, elabora i dati raccolti sotto forma di mappe colore rivelando i punti di maggiore e minore interesse.

 

Hubspot

Padre dell’automation marketing, Hubspot è un potente tool CRM di analisi in grado di misurare le prestazioni delle campagne di marketing e tracciare il ciclo di vita del cliente. È il software d’eccellenza per il lead nurturing ed è anche piuttosto oneroso ma sul web si possono trovare molte alternative valide più economiche.

 

Adobe Analytics

Nell’elenco dei tools professionali non può mancare Adobe Analytics. Si basa su sistema cloud e costituisce una soluzione adatta per integrare ogni canale di marketing attivo in un unico sistema di analisi a 360°.

Adobe Analytics ha ottenuto il miglior punteggio per l’attribuzione multicanale, è ottimo per centralizzare diverse fonti di dati e si concentra sull’apprendimento automatico e sugli algoritmi predittivi per approfondimenti avanzati. Tuttavia, oltre a qualche indiscrezione tecnica, il costo è molto elevato.

 

Google Trends

Google Trends, strumento perfetto per chiunque sia interessato ai data trend e voglia scoprire in tempo reale quali sono gli argomenti più seguiti e ricercati nel web. Facile e intuitivo, costituisce una risorsa gratuita e immediata per capire la popolarità di una keyword o di un argomento e scoprire i principali interessi degli utenti.

 

SEMRush

Molti lo conoscono per le sue doti eccezionali in ambito SEO e SEM. SEMRush è un tool molto utile per la ricerca delle keyword ma tra le sue funzionalità non troviamo solo strumenti per le analisi Search Engine Optimization; questo tool si spinge ben oltre consentendo di visualizzare metriche importanti sulla tua presenza online, eseguire analisi di mercato, guardare lo stato dei competitor e scoprire le loro maggiori fonti di traffico.

 

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Facebook Insights

Chiunque abbia un profilo business o creator avrà sicuramente avuto a che fare con Facebook Insights. Tool proprietario di casa Meta, detiene tutte le informazioni sull’andamento della nostra attività social.

Dimensioni e metriche sono molto facili da esplorare, può fornire informazioni inestimabili per conoscere meglio il pubblico, capire come aumentare il coinvolgimento degli utenti, e testando differenti tipologie di contenuti determinare cosa funziona e cosa no.

 

Analisi dei dati: vantaggi per le aziende

Come abbiamo già detto, implementare una strategia di Data Analytics aziendale è funzionale al successo di qualsiasi tipo di business. Raccogliere dati inerenti al prodotto o servizio offerto è utile per esaminare la realtà in maniera oggettiva e svincolata da ogni convinzione puramente personale.

corso data analyticsAcquisire questa consapevolezza ci mette nelle condizioni di poter esaminare le informazioni, vedere un problema per tempo e ragionare sulle possibili soluzioni, effettuare test mirati e prendere decisioni basate su risultati concreti e tangibili.

Sono sempre di più le aziende che guardano con interesse ai processi data-driven o business intelligence per ottenere un notevole vantaggio competitivo e aumentare le performance del proprio business.

Un’opportunità non indifferente per chi vorrebbe mettersi in gioco e assicurarsi un posto tra le professioni digitali più richieste dal mercato del lavoro.

 

Conclusioni e nuove opportunità professionali

L’avanzamento tecnologico dei sistemi di Data Analytics raggiunge ogni giorno livelli sempre più all’avanguardia ma se ti stai chiedendo se attualmente l’automation può sostituire completamente un Data Analyst o un Data Scientist la risposta è no.

Un Web Analyst può godere ancora di quella componente che, per quanto lo sviluppo digitale abbia raggiunto uno stadio avanzato, ogni algoritmo di Artificial Intelligence può solo sognare di raggiungere: l’intuizione e la creatività.

Non sappiamo se e quando questa tecnologia sarà capace di camminare con le proprie gambe, quello che sappiamo è che sempre più aziende stanno pian piano scoprendo le potenzialità e le nuove opportunità della Data Analytics.

Diventare un esperto nel settore della Data Science e Analytics, significa munirsi di un passepartout per il mondo del lavoro e portare a risultati di crescita personale totalmente inaspettati.

 

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