Processo di Data Discovery- 5 passaggi per il successo
L' analisi dei dati sta diventando sempre piu preziosa per le operazioni aziendali in tutti i settori. Infatti, il 53% delle aziende ha adottato big data nel 2017, che si riferisce all'utilizzo e all'interpretazione di insiemi di dati grandi e complessi.L'
estrazione e l'analisi efficaci delle metriche di un'organizzazione consentono ai team di gestione di acquisire informazioni dettagliate sul loro potenziale e di ottimizzare le prestazioni complessive.
Che cos'e l'individuazione dei dati?
L' individuazione dei dati e un processo iterativo di consolidamento dei dati grezzi provenienti da varie fonti in modo da consentire ai proprietari di aziende di analizzare in modo completo le informazioni. Il processo e personalizzato per raccogliere grandi volumi di informazioni in piu reparti e identificare tendenze e anomalie nelle prestazioni dell'azienda.
Gli strumenti Smart Data Discovery consentono alle organizzazioni di disporre di informazioni interattive e digeribili sul loro funzionamento utilizzando la navigazione visiva. Le visualizzazioni dei dati sono generalmente disponibili sotto forma di grafici e grafici, rendendo le informazioni quantitative complesse piu facili da interpretare.
Il processo utilizza anche analisi guidate avanzate, che aiuta gli utenti a condurre una corretta analisi dei dati presentando informazioni statistiche sulle metriche raccolte. Con l'aiuto del software di analisi dei dati, gli utenti aziendali possono utilizzare funzionalita, come suggerimenti basati su algoritmi per migliorare le prestazioni e l'analisi predittiva.
Comprendendo e trovando valore dai dati, le organizzazioni avranno la possibilita di prendere decisioni informate che le aiuteranno a raggiungere i loro obiettivi a breve e lungo termine, migliorare le loro strategie e avere un vantaggio competitivo nel loro settore.
5 passaggi per l'individuazione dei dati
Con la guida delle 5 fasi seguenti, il processo di individuazione dei dati puo tradurre dati complicati e non strutturati in informazioni preziose e coerenti.
1. Connetti e unisci i dati
Per iniziare il processo di individuazione dei dati, e necessario raccogliere tutte le misurazioni e le metriche necessarie, ad esempio i dati della supply chain e le informazioni sui servizi finanziari. Un'analisi efficace puo essere condotta solo una volta che tutti i dati sparsi provenienti da varie fonti sono collocati insieme in un data warehouse.
Ad esempio, un analista di un negozio al dettaglio potrebbe voler osservare se i modelli meteorologici influiscono sulle vendite di alcuni capi di abbigliamento nel negozio. Per fare cio, il passo iniziale e quello di compilare i dati meteo e di vendita del prodotto durante un periodo di tempo scelto. In questo modo, i proprietari di aziende potranno valutare e connettere le informazioni come un'unica metrica. I
casi di studio mostrano che le organizzazioni possono semplificare questo processo utilizzando il software di integrazione perche consente agli utenti di compilare complessi set di dati in tempo reale da sistemi diversi e di collegarli per consentire un flusso libero di dati. Questo tipo di tecnologia ha formati di dati standardizzati che possono integrare tutte le origini dati necessarie, senza la necessita di sviluppare integrazioni personalizzate, allocare spese extra per la manutenzione o ricevere un apprendimento automatico complicato.
2. Pulire e preparare i datinon
elaborati puo essere difficile da interpretare; pertanto, il processo di individuazione dei dati richiede che tutte le metriche raccolte vengano pulite e standardizzate. La pulizia dei dati consiste nel rilevare eventuali errori, distorsioni o danneggiamenti dei dati e quindi correggere o rimuovere le informazioni difettose dal database. A questo punto, la gestione dovrebbe anche garantire che tutti i set di dati utilizzino l'unita di misura corretta per evitare risultati distorti.
Questo processo di preparazione dei dati include anche la ri-elaborazione manuale dei dati a causa di duplicati o parti incomplete. I dati di pulizia renderanno un set di dati affidabile e preciso, consentendo un'analisi affidabile.
3. Condividi i
dati devono essere condivisi con il personale autorizzato dell'organizzazione. La condivisione dei dati in questa fase consentira di utilizzare le informazioni al massimo potenziale, poiche diversi individui possono valutare i dati a modo loro e fornire prospettive uniche. Questo aiuta le organizzazioni a raccogliere diverse interpretazioni di vari aspetti dei dati.
4. Analizza e sviluppa informazioni
Una volta che i team di gestione e i data scientist hanno accesso alla versione distribuita dei dati, possono valutare, analizzare e identificare il valore delle informazioni. Le aziende che si trovano in questa fase del rilevamento dei dati spesso utilizzano strumenti analitici per generare informazioni dettagliate.
Uno di questi strumenti e l'analisi distributiva, che e un processo che identifichi e mette in correlazione tendenze o modelli ricorrenti con il significato. Ad esempio, i proprietari di ristoranti possono utilizzare l'analisi distributiva per individuare le ore di punta in modo da poter trovare modi per programmare piu dipendenti per quei tempi.
Le organizzazioni possono anche utilizzare l'analisi predittiva, che utilizza dati e algoritmi statistici per valutare i risultati futuri. Inoltre, l'analisi del paniere di mercato consente agli utenti di visualizzare i modelli di acquisto, ad esempio combinazioni di articoli che i clienti spesso acquistano insieme.
5. Visualizza informazioni dettagliate
Una volta che tutti i team aziendali hanno sviluppato informazioni dettagliate dai dati, devono condividere le loro idee con l'organizzazione. Il modo migliore per farlo e utilizzare l'analisi visiva, ad esempio grafici a dispersione, grafici e mappe.
L' utilizzo dei dati visivi come strumento di individuazione rendera le metriche e le sue interpretazioni piu facili e veloci da comprendere, poiche in genere mette in evidenza solo le idee principali e si concentra su obiettivi specifici.
Vantaggi del Data Discovery
Data Discovery sblocca la massima ottimizzazione per le aziende, consentendo ai team di gestione di
- sviluppare piani di azione
- Save Time
- Raccolta di informazioni uniche
- Riciclare i dati
L' esecuzione efficace del processo di data discovery sfrutta la comprensione delle operazioni da parte di un'azienda, oltre a massimizzare le analisi aziendali e il raggiungimento degli obiettivi con un processo decisionale basato sui dati.
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