L'analitica operativa è un tipo di business intelligence che consente alle aziende di ottenere informazioni significative sui dati e sui processi operativi. È un metodo di applicazione di tecniche analitiche ai dati operativi per identificare schemi, tendenze e relazioni che possono essere utilizzate per migliorare l'efficienza e l'efficacia operativa.
L'analitica operativa può aiutare a ridurre i costi, migliorare la soddisfazione dei clienti, aumentare l'efficienza e ottimizzare i processi. Possono fornire approfondimenti sul comportamento dei clienti, migliorare il processo decisionale e consentire una pianificazione strategica efficace.
Esistono due tipi principali di analitica operativa: descrittiva e predittiva. Gli analitici descrittivi forniscono informazioni sulle prestazioni passate, mentre gli analitici predittivi forniscono informazioni sulle prestazioni future.
L'analitica operativa può essere utilizzata per una serie di scopi, tra cui la gestione delle scorte, la segmentazione dei clienti e l'ottimizzazione dei processi. Sono comunemente utilizzati per migliorare il servizio clienti, identificare le aree di miglioramento e ottimizzare le operazioni.
L'analitica operativa può essere impegnativa a causa della complessità dei dati e dei processi, nonché della necessità di integrare fonti di dati eterogenee. Inoltre, possono esserci difficoltà nell'interpretazione dei dati e nella comprensione dell'impatto dei cambiamenti sull'azienda.
L'analitica operativa comporta in genere l'integrazione di dati provenienti da più fonti, tra cui dati finanziari, dati dei clienti e dati operativi. Inoltre, è possibile utilizzare fonti di dati esterne, come dati di terze parti e dati di mercato, per ottenere ulteriori approfondimenti.
Esiste una varietà di strumenti disponibili per l'analisi operativa. Tra questi vi sono strumenti di visualizzazione dei dati, strumenti di data mining, strumenti di machine learning e strumenti di analisi predittiva. Inoltre, esistono piattaforme software che forniscono una soluzione end-to-end per l'analisi operativa.
Quando si esegue l'analisi operativa, è importante identificare gli obiettivi aziendali e sviluppare una strategia di analisi per raggiungerli. Inoltre, è importante garantire l'accuratezza dei dati e rivedere regolarmente i risultati delle analisi per assicurarsi che siano significativi.
L'analitica operativa può essere un potente strumento per le aziende per ottenere informazioni sulle loro operazioni e migliorare le prestazioni. Comprendendo la definizione, i benefici, i tipi, gli usi, le sfide, le fonti di dati, gli strumenti e le best practice, le aziende possono massimizzare il valore delle loro analisi operative.
L'analisi operativa viene utilizzata dalle aziende per identificare e valutare i rischi associati alle loro attività. Possono aiutare le aziende a identificare i potenziali problemi e le aree di miglioramento, nonché a monitorare le tendenze nel tempo. L'analisi operativa può essere utilizzata da aziende di tutte le dimensioni e in tutti i settori.
I dati operativi sono in genere quelli raccolti e utilizzati nelle operazioni quotidiane di un'organizzazione. Possono essere dati come le cifre di vendita, i livelli di produzione, i dati dei clienti, i dati dei dipendenti e così via. I dati operativi sono tipicamente archiviati in archivi di dati operativi (ODS) o in magazzini di dati (DW).
Le quattro fasi dell'analisi sono: Raccolta dei dati, Preparazione dei dati, Analisi dei dati e Visualizzazione dei dati.
Raccolta dei dati: Nella prima fase dell'analisi, i dati vengono raccolti da varie fonti. Questi dati possono essere sotto forma di dati strutturati (come database e fogli di calcolo) o non strutturati (come documenti di testo, e-mail e post sui social media).
Preparazione dei dati: Nella seconda fase dell'analisi, i dati raccolti vengono puliti e organizzati per poter essere analizzati. Questa fase comprende attività quali l'identificazione e la rimozione dei dati non validi, l'inserimento dei valori mancanti e la conversione dei dati in un formato coerente.
Analisi dei dati: Nella terza fase dell'analisi, i dati preparati vengono analizzati per estrarre informazioni utili. Questa fase comprende attività quali l'analisi esplorativa dei dati, l'analisi statistica e la modellazione predittiva.
Visualizzazione dei dati: Nella quarta fase dell'analisi, i risultati dell'analisi dei dati vengono presentati in modo chiaro e visivamente accattivante. Questa fase comprende attività quali la creazione di grafici, tabelle e infografiche.
I 3 tipi principali di analisi sono:
1. Analisi descrittiva: Questo tipo di analisi si concentra sulla descrizione dei dati e dei modelli. Può essere utilizzato per rispondere a domande quali "cosa è successo?" e "come è successo?".
2. Analisi predittiva: Questo tipo di analisi utilizza dati e modelli statistici per fare previsioni su eventi futuri. Può essere utilizzata per rispondere a domande come "cosa succederà?" e "qual è la probabilità che qualcosa accada?".
3. Analisi prescrittiva: Questo tipo di analisi utilizza dati, modelli e tecniche di ottimizzazione per raccomandare azioni da intraprendere per raggiungere obiettivi specifici. Può essere utilizzata per rispondere a domande come "cosa dobbiamo fare?" e "qual è il modo migliore per raggiungere un obiettivo?".
Esistono cinque tipi principali di analisi dei dati:
1. Analisi descrittiva: Si tratta di riassumere i dati per capire cosa è successo in passato.
2. Analisi diagnostica: Aiuta a identificare la causa principale dei problemi in modo da poterli affrontare.
3. Analisi predittiva: Utilizza i dati passati per fare previsioni sugli eventi futuri.
4. Analisi prescrittiva: Consiglia le azioni da intraprendere per ottenere i risultati desiderati.
5. Analisi cognitiva: Utilizza tecniche di intelligenza artificiale per comprendere e interpretare i dati.