Cosa sono gli advanced analytics
Gli advanced analytics, rappresentano l’insieme delle tecniche e delle tecnologie impiegate per estrarre pattern, tendenze, insight e conoscenze approfondite dai dati, permettendo alle aziende di prendere decisioni basate su previsioni accurate.
A differenza della Business Intelligence tradizionale, che si concentra principalmente su report e dashboard basati su dati storici e analisi prescrittive, gli advanced analytics sono progettati per prevedere scenari futuri e fornire raccomandazioni proattive. Questo è possibile grazie all’uso di varie tecniche, come la modellazione predittiva, la simulazione, l’applicazione di modelli statistici avanzati, il text mining, la sentiment analysis, il pattern recognition, il machine learning e l’intelligenza artificiale.
Nel marketing, per esempio, possono aiutare a prevedere il comportamento dei clienti e personalizzare le offerte; in ambito finanziario possono essere utilizzati per la gestione del rischio e la prevenzione delle frodi; nel settore sanitario, contribuiscono a migliorare le diagnosi e la personalizzazione dei trattamenti.
Gli advanced analytics rappresentano quindi una grande opportunità per le aziende che le adottano. Per essere davvero efficaci è necessario che siano di immediata lettura e comprensione, che permettano un’esplorazione dei dati personalizzata (self-analysis), che forniscano supporto alle decisioni e all’azione producendo “actionable data”.
Implementare advanced analytics non è privo di sfide. Richiede competenze specifiche in data science e statistica, nonché una solida infrastruttura IT. Inoltre, è fondamentale garantire la qualità e l’integrità dei dati, così come la capacità di integrare dati molto diversi tra loro, provenienti da diverse sorgenti e aree aziendali. Ecco perché è necessario parlare di data integration.
La data integration
Il processo di data integration, è fondamentale nel campo del data management che coinvolge la combinazione di dati provenienti da diverse fonti in un unico, coerente insieme di dati.
Tali fonti possono includere database interni, fogli di calcolo, applicazioni aziendali (come sistemi CRM o ERP), e anche fonti esterne, come dati social media, di mercato o anche dataset pubblici.
L’obiettivo è creare un unico set di dati che rappresenti una versione unificata dell’intero patrimonio informativo aziendale, a disposizione dell’intera organizzazione.
I vari dipartimenti e le differenti unità di un’organizzazione potranno quindi attingere ai dati di cui hanno bisogno senza dover cercare informazioni in più sistemi o database: gli utenti potranno trovare ciò di cui hanno bisogno in un unico luogo centralizzato e integrato, con un notevole risparmio di tempo e massimizzando il valore delle analisi effettuate.
Solo dati integrati e accessibili permettono alle aziende di sfruttarli per il supporto decisionale, sia a livello strategico che operativo.
Il processo di data integration
Il processo di integrazione dei dati in un’azienda è una procedura strategica e tecnica che richiede attenzione e pianificazione. Ecco i passaggi fondamentali che caratterizzano un’iniziativa efficace:
- Valutazione e Pianificazione: il primo passo nel processo di integrazione dei dati è la valutazione delle esigenze e delle risorse dell’azienda. Questo include l’identificazione delle fonti di dati da integrare, la comprensione dei formati dei dati esistenti e la definizione degli obiettivi di integrazione. Durante questa fase, è importante stabilire una strategia che allinei gli obiettivi aziendali con le capacità tecniche. Dopo aver definito gli obiettivi, l’azienda deve scegliere le tecnologie e gli strumenti adeguati per l’integrazione dei dati. Questo può includere software di integrazione dati, strumenti ETL (Extract, Transform, Load), sistemi di data warehousing e soluzioni basate sul cloud. La scelta dipenderà dalle specifiche esigenze aziendali, dal volume e varietà dei dati da integrare e dal budget disponibile.
- Estrazione, Pulizia e Trasformazione dei Dati: i dati devono essere estratti dalle loro fonti originarie, che possono includere database, sistemi CRM, file Excel, e altri. Una volta estratti, i dati devono essere puliti e normalizzati per garantire la coerenza e l’accuratezza. Questo passaggio è cruciale per prevenire errori e discrepanze nei dati integrati. Segue la fase di trasformazione, in cui i dati ripuliti vengono convertiti in un formato standardizzato che può essere utilizzato da tutta l’organizzazione. Questo può includere la mappatura dei dati in un modello comune, la standardizzazione dei formati dei dati e l’arricchimento dei dati con ulteriori informazioni. Dopodiché, i dati vengono consolidati in un unico repository, come un data warehouse o un data lake.
- Caricamento e Aggiornamento dei Dati: la definizione dei processi e delle logiche come pure la frequenza di aggiornamento dei dati è fondamentale per assicurare che le informazioni rimangano attuali e pertinenti. Una volta completato il processo di integrazione, l’implementazione deve essere monitorata e mantenuta. Questo include il garantire la sicurezza dei dati, l’ottimizzazione delle prestazioni del sistema e la gestione delle eventuali modifiche del modello per recepire l’evoluzione delle esigenze aziendali. I dati integrati possono quindi essere utilizzati per analisi e reporting. Gli utenti possono sfruttare questi dati per ottenere insight, prendere decisioni basate sui dati e migliorare le strategie aziendali.
Strategie e tecniche di data integration
Esistono diverse strategie e approcci per l’integrazione dei dati, queste sono le più diffuse.
ETL (Extract, Transform, Load)
L’ETL è uno degli approcci più tradizionali all’integrazione dei dati. Coinvolge tre fasi principali: l’estrazione dei dati dalle loro fonti originarie, la trasformazione dei dati in un formato coerente e standardizzato, e infine il caricamento dei dati trasformati in un sistema di destinazione come un data warehouse. Questo approccio è particolarmente efficace per gestire grandi volumi di dati strutturati.
Software come Informatica PowerCenter, Talend, IBM DataStage, SAP Dataservices e Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) sono esempi di strumenti ETL molto diffusi.
ELT (Extract, Load, Transform)
ELT è una variante dell’ETL che modifica l’ordine delle operazioni. Invece di trasformare i dati prima di caricarli, i dati vengono prima caricati nel sistema di destinazione e poi trasformati. Questo approccio è spesso utilizzato con i data lake e le soluzioni basate su cloud, e può gestire efficacemente grandi volumi di dati anche non strutturati o semi-strutturati.
Piattaforme come Amazon Web Services (AWS) con Data Pipeline, Google Cloud con Dataflow e Microsoft Azure con Data Factory offrono servizi di integrazione dei dati in ambiente cloud.
Data Virtualization
La data virtualization è un approccio che consente di accedere e gestire dati senza doverli fisicamente trasferire o trasformare. Questo metodo fornisce un’interfaccia unificata per lavorare con dati provenienti da fonti disparate, rendendolo più agile e flessibile rispetto ai metodi tradizionali di ETL/ELT.
Strumenti di data virtualization come Denodo, TIBCO Data Virtualization e IBM Red Hat JBoss Data Virtualization forniscono un layer di astrazione che consente agli utenti di accedere e manipolare i dati indipendentemente dalla loro ubicazione originale.
Middleware-Based Integration
L’integrazione basata su middleware utilizza software ad-hoc (middleware) per collegare sistemi diversi all’interno di un’organizzazione. Questo può includere l’utilizzo di API (Application Programming Interfaces), web services e altre tecnologie per facilitare la comunicazione e il trasferimento di dati tra sistemi.
Ad esempio, le API RESTful consentono lo scambio di dati tra applicazioni e servizi web, mentre middleware come Apache Kafka possono essere utilizzati per la gestione di stream di dati in tempo reale.
Data Federation
La Data Federation è un approccio che consente alle organizzazioni di visualizzare e gestire dati da fonti multiple come se fossero un’unica fonte. Questo approccio è utile quando i dati non possono essere fisicamente consolidati, ma è necessario un accesso centralizzato.
Cloud-Based Data Integration
Con l’aumento dell’adozione del cloud computing, molte aziende stanno adottando soluzioni di integrazione dei dati basate sul cloud. Queste soluzioni offrono scalabilità, flessibilità e l’abilità di gestire un’ampia varietà di tipi di dati provenienti da fonti sia on-premise sia basate su cloud.
Master Data Management (MDM)
MDM è una strategia che mira a definire e gestire i set di dati critici di un’organizzazione (come dati sui clienti, prodotti o dipendenti) per fornire, con un’unica fonte di riferimento, dati accurati e coerenti in tutta l’azienda, garantendo la riconciliazione delle diverse codifiche presenti sui sistemi sorgenti.
Un esempio sono le soluzioni di MDM come SAP Master Data Governance, Oracle Master Data Management e IBM InfoSphere Master Data Management.
Approccio Incrementale
L’approccio incrementale all’integrazione dei dati, in cui il processo viene suddiviso in fasi o moduli gestibili separatamente, può essere efficace, in particolare per le organizzazioni che affrontano l’integrazione su larga scala. Questo permette alle aziende di affrontare le sfide in modo più controllato e di valutare i progressi a ogni fase.
Ogni approccio e strategia ha i suoi punti di forza e limitazioni, e la scelta migliore dipende dalle specifiche esigenze aziendali, dalla natura e dalla fonte dei dati, e dalle capacità tecniche disponibili.
Data Warehouse e Data Lake Solutions
La scelta tra l’uso di un data warehouse o di un data lake per la data integration dipende da diversi fattori, tra cui la natura dei dati, gli obiettivi aziendali e le esigenze analitiche.
Quando Usare un Data Warehouse per la Data Integration
Un data warehouse è particolarmente adatto per situazioni specifiche nella data integration.
- È ideale per gestire dati strutturati e ben organizzati, come quelli provenienti da sistemi ERP, CRM o database relazionali, dove è richiesto un alto livello di strutturazione e un schema definito.
- È eccellente per supportare le analisi di business intelligence, la creazione di report e dashboard basati su dati storici e query predefinite. Grazie alla sua capacità di gestire query complesse e alla sua ottimizzazione per la lettura dei dati, offre prestazioni elevate in questi contesti.
Quando Usare un Data Lake per la Data Integration
Un data lake è particolarmente utile per la data integration in contesti specifici.
- È ideale per la gestione di grandi volumi di dati non strutturati o semi-strutturati, come quelli provenienti da social media, log di dispositivi IoT, video, immagini e testi. Queste strutture offrono la flessibilità necessaria per immagazzinare dati in formato grezzo, consentendo agli utenti di conservare informazioni in un formato non modificato e facilmente accessibile. Sono particolarmente utili per situazioni in cui i dati devono essere mantenuti nella loro forma originale per analisi future o per esigenze di conformità.
- È consigliato per abilitare la data science e gli advanced analytics, tra cui il machine learning, l’analisi predittiva e il data mining. I data lake forniscono una piattaforma ideale per esplorare e analizzare set di dati ampi e in vari formati. La loro scalabilità e flessibilità li rende adatti a gestire petabyte di dati, rivelandosi anche molto utili per conservare dati storici che potrebbero non essere immediatamente necessari (cold data) ma che potrebbero rivelarsi preziosi in futuro.
Molte aziende optano per un approccio ibrido, utilizzando sia data lakes sia data warehouses per sfruttare i punti di forza di entrambi in scenari diversi.
Ostacoli e sfide per la data integration aziendale
L’integrazione dei dati presenta diverse sfide e ostacoli che le aziende devono affrontare e superare per ottenere risultati efficaci.
Uno dei maggiori ostacoli nell’integrazione dei dati è la presenza di silos di dati disomogenei all’interno di un’organizzazione. Le aziende spesso accumulano dati provenienti dai sistemi più disparati e non comunicanti, ognuno con il proprio formato, struttura e standard. Superare questa disomogeneità e creare un sistema unificato che possa raccogliere e interpretare efficacemente questi dati è una sfida fondamentale.
Il secondo aspetto riguarda la qualità dei dati, essenziale per una buona integrazione. I dati possono essere incompleti, inaccurati o obsoleti. Una gestione di dati di bassa qualità può portare a decisioni aziendali errate.
La complessità tecnica nella integrazione di sistemi e tecnologie differenti rappresenta un’altra sfida significativa. L’integrazione richiede spesso la compatibilità tra diversi tipi di software e hardware, richiedendo una solida infrastruttura IT e competenze tecniche specializzate per la gestione e la manutenzione.
Tutto questo può richiedere un investimento significativo in termini di tempo, risorse umane e finanziarie. Le aziende devono quindi valutare attentamente i costi associati all’acquisizione di nuove tecnologie, alla formazione del personale e all’implementazione dei processi di integrazione.
Un ulteriore ostacolo, spesso sottovalutato, è la resistenza al cambiamento all’interno dell’organizzazione. L’adozione di nuovi sistemi e processi può incontrare resistenza da parte dei collaboratori abituati ai vecchi metodi di lavoro. È quindi fondamentale gestire efficacemente il cambiamento, assicurando una formazione adeguata e una comunicazione chiara. Introdurre e affermare una cultura data driven è il primo passo per rimuovere tale ostacolo.
Infine, l’integrazione dei dati non è un processo una tantum, ma richiede aggiornamenti e manutenzione continui. Le aziende devono essere pronte ad adattarsi a nuovi dati, tecnologie e obiettivi aziendali, garantendo che l’integrazione dei dati rimanga rilevante e efficace nel tempo.
Superare questi ostacoli richiede una pianificazione accurata, una gestione efficace delle risorse e un approccio strategico all’integrazione dei dati. I Benchmark di prodotto BlueBI hanno lo scopo di ottimizzare tali investimenti orientando verso le scelte più efficaci.
Le aziende che riescono a trasformare con successo queste sfide possono trarre vantaggi significativi dall’integrazione dei dati, tra cui una migliore comprensione del business, decisioni basate su dati affidabili e una maggiore efficienza operativa.
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