Consulenza in materia di scienza e analisi dei dati

La rivoluzione digitale sta diventando sempre più popolare nel settore della consulenza. Il risultato sono molte opportunità disponibili per migliorare l’esperienza dei clienti. Nonostante ciò, i consulenti devono acquisire nuove conoscenze per rimanere all’avanguardia. C’è stato un aumento globale nel modo in cui le aziende spendono in consulenza analitica. L'investimento consiste tra la spesa per consulenti esterni e la creazione di capacità interne.

L'analisi dei dati è un metodo per estrarre e trarre conclusioni dai dati per prendere decisioni migliori. Questa tecnologia è in rapida ascesa. Utilizza intelligenza artificiale, statistiche e conoscenza avanzata del mercato. Gli utenti raccolgono questi dati per individuare modelli essenziali in grandi insiemi di dati. L'implementazione dell'analisi intelligente fornisce informazioni eccellenti sui parametri di performance di un'azienda. Mostra anche i complicati cambiamenti che stanno avvenendo lì.

Tipi di analisi dei dati

In generale, esistono quattro tipi di analisi dei dati. Sono:

1. Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva fornisce informazioni espositive. Risponde alle domande fondamentali su cosa, chi, dove, quando e quanti. Non è possibile avere dashboard e strumenti di Business Intelligence senza di essa, perché è la spina dorsale del reporting. Possiamo ulteriormente dividere l'analisi descrittiva in due gruppi: report preconfezionati e report ad hoc. I rapporti predefiniti contengono informazioni su un particolare argomento. Un esempio è un rapporto mensile che fornisce informazioni sul rendimento degli annunci. Solitamente non è prevista una reportistica ad hoc. È essenziale per ottenere migliori informazioni su un particolare problema. Puoi farlo attraverso i social media visualizzando le persone che hanno interagito con la tua pagina. Ti aiuta anche a ottenere altri dati demografici. Il reporting ad hoc è ipersensibile e fornisce un quadro più ampio del tuo pubblico.

2. Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica risponde alla domanda sul perché è successo qualcosa. Misura i dati storici rispetto ad altri tipi di dati. Un'analisi diagnostica ti fa approfondire. Ti aiuta a individuare le dipendenze e scoprire modelli. Le aziende utilizzano questa analisi per ottenere una conoscenza approfondita di un problema specifico. Le organizzazioni devono disporre di dati dettagliati in ogni momento. In caso contrario, la raccolta dei dati potrebbe sembrare unica per ogni sfida e richiedere più tempo. L'analisi diagnostica ti invia avvisi prima che si verifichi un potenziale problema. Ad esempio, ti consente di conoscere i dipendenti che lavorano meno ore di quanto dovrebbero.

3. Analisi predittiva

L’analisi predittiva ti fornisce informazioni su ciò che potrebbe accadere in futuro. Si avvale delle scoperte dell’analisi descrittiva e diagnostica. Ti aiuta a scoprire cluster, tendenze ed eccezioni. È quindi possibile prevedere le tendenze che potrebbero verificarsi in futuro. Pertanto, l’analisi predittiva è uno strumento di previsione cruciale. Nonostante i suoi numerosi vantaggi, la previsione fornisce solo una stima. La sua precisione dipende dalla qualità dei dati. Pertanto, richiede un'ottimizzazione regolare e un trattamento attento.

4. Analisi prescrittiva

Questo tipo di analisi prescrive l'azione da intraprendere per prevenire eventuali problemi futuri. Si avvale inoltre di tutte le tendenze promettenti. Questo tipo di analisi è il luogo in cui entrano in gioco i big data e l’intelligenza artificiale. La modellazione statistica si occupa di valutare le situazioni per dimostrare o confutare un'ipotesi. L’intelligenza artificiale si occupa di prevedere risultati potenziali sulla base di molte variabili.

La consulenza in data science e analisi è essenziale per tutte le aziende. Può aiutarli nella creazione di nuovi prodotti. Inoltre, li rende più efficienti per prestazioni migliori e migliora l'esperienza del cliente. Fornisce informazioni per un migliore processo decisionale e rileva sfide e opportunità. Effettua previsioni che possono ridurre manodopera e costi, risparmiando così tempo.