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Applicazioni della Data Science nel business

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“La Data Science come leva di ottimizzazione” è stato l’argomento del primo Workshop dell’anno a porte chiuse dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano. Noi di Blue BI c’eravamo e vi raccontiamo il panorama che è emerso rispetto all’applicazione della Data Science nel mercato italiano.

La Data Science nelle aziende italiane

Rispetto al passato sempre più aziende stanno sperimentando e apprezzando i benefici dell’utilizzo della Data Science e di progetti di Advanced Analytics.

Gli  ambiti di applicazione e progettualità da mettere in campo sono tanti, attualmente nelle aziende italiane  stanno nascendo maggiormente progetti di Data Science che riguardano::

  • Ottimizzazione del Pricing e delle Campagne di Marketing
  • Creazione di Customer Personas
  • Attività di up-selling e cross-selling
  • Churn Prediction
  • Customer Strategic Segmentation

L’orientamento dei team di data science è agire su quelle leve che permettono di avere risultati immediati sui ricavi aziendali , piuttosto che sull’ ottimizzazione dei processi e sulla riduzione dei costi.

Altro dato interessante da notare è come nonostante la popolarità delle progettualità di “Churn Prediction”, determinati business hanno assistito alla riduzione della sua significatività a causa della commoditizzazione di alcuni servizi e i prodotti.

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Uso della Data Science nelle aziende italiane

Il 21% di queste aziende ha una struttura centrale dedicata ai dati. Sotto uno spaccato di come mediamente impiega il tempo il team di Data Science:

  • 25% per lo Sviluppo e manutenzione di algoritmi e modelli di Advanced Analytics
  • 28% per Attività di Descriptive Analytics
  • 28% per lo Scouting e armonizzazione delle scelte tecnologiche
  • 13% per Attività di Data Collection e Preparation
  • 6% per il Potenziamento della Data Literacy in azienda

Inoltre il 36% delle grandi aziende si è dotata di una piattaforma di Data Science.

Riguardo alle metodologie progettuali è emerso un panorama variegato:

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Metodologie progettuali maggiormente utilizzate nei progetti Data Science

Mentre per molte aziende la misurazione organica e strutturata del valore generato dalla Data Science è ancora parziale o in fase di implementazione.

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Misurazione del valore generato dalla Data Science

Come la Data Science può migliorare i tuoi processi aziendali?

La Data Science permette di stimare la probabilità di scenari futuri o di proporre al decision maker soluzioni operative o strategiche tramite metodologie matematico-statistiche o algoritmi di ML-A. 

Un esempio pratico: il flusso produttivo delle industrie comporta che ci siano dei macchinari costantemente in funzione, la cui interruzione potrebbe pregiudicare l’intero processo. Se invece dotiamo questi macchinari di sensori, questi produrranno dati  indispensabili per attuare una profonda manutenzione predittiva (vedi articolo sull’IIoT e Industria 4.0). In questo modo la produzione non dovrà fermarsi e si ridurrà anche il rischio di rottura del macchinario. In effetti, sapere in anticipo quando si dovrà  sostituire un componente, si traduce sempre con un risparmio di tempo e di costi.

Ma i benefici per le aziende possono essere molteplici:

  • Riduzione dei costi di campagna
  • Riduzione dei  costi di acquisizione cliente
  • Riduzione del “cost to serve”
  • Incremento della Customer Satisfaction
  • Aumento loyalty
  • Riduzione del tasso di abbandono dei clienti

Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.

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