I dati, trasformati in informazioni, offrono un potere che molte organizzazioni potrebbero non immaginare. Altre, invece, lo stanno già sfruttando con visione strategica. Quando comprese, analizzate e messe in pratica, le informazioni generano valore reale, orientando le aziende verso scelte strategiche di successo. Questo vale per imprese di ogni dimensione, settore e dipartimento. Secondo un report di Gartner, nel 2024, il 61% dei CDAO (Chief Data and Analytics Officer) ha indicato la gestione della qualità dei dati come priorità, rispetto al 52% del 2023. Un dato che evidenzia quanto le tecnologie e le pratiche legate ai dati non siano ancora sfruttate al meglio, e come l’analisi avanzata stia diventando fondamentale per il successo aziendale.
In questo articolo analizzeremo i 5 principali vantaggi che l’analisi avanzata offre, oggi come nel 2025, che si collocano in questi campi:
- Decisioni strategiche
- Ottimizzazione dei processi interni
- Segmentazione mirata
- Gestione dei rischi
- Integrazione di AI e Business Intelligence
Decisioni strategiche
L’Advanced Analytics consente alle aziende di prendere decisioni strategiche, anche in tempi molto rapidi, basate su dati concreti anziché su intuizioni o supposizioni (Data-driven decision making). I modelli di analisi predittiva possono prevedere le tendenze, il comportamento dei clienti e i rischi potenziali, consentendo alle aziende di prendere decisioni basate sui dati che migliorano i risultati e riducono al minimo l’incertezza e i rischi associati a scelte errate. Ad esempio, anticipando i cambiamenti del mercato o per allocare le risorse in modo più efficace (pensiamo a decisioni correlate agli eventi metereologici, ma anche all’utilizzo di materiale su diverse linee produttive).
Ottimizzazione dei processi interni
Con l’Advanced Analytics, le aziende possono ottimizzare i loro processi interni, riducendo i costi operativi, aumentando l’efficienza e migliorando la produttività. Per esempio, l’analisi predittiva può essere utilizzata per anticipare e prevenire problemi nelle catene di approvvigionamento, per prevenire fermi macchina dovuti ai guasti, per prevenire richieste di risarcimento dovute ad errori (Operational Efficiency and Cost Reduction). Ad esempio, nel rilevamento di parametri che permettono di valutare l’andamento della probabilità di guasto di un macchinario, sui quali intervenire anticipatamente solo prima che il guasto si verifichi.
Segmentazione mirata
Per esempio, nell’area del marketing e delle vendite, gli Advanced Analytics permettono di segmentare il pubblico con maggiore precisione e di personalizzare le esperienze per ciascun cliente (Personalized Customer Experiences). Attraverso il monitoraggio di dati comportamentali, le preferenze e le cronologie di acquisto, le aziende possono offrire raccomandazioni personalizzate e comunicazioni più mirate, aumentando la soddisfazione e la fedeltà del cliente. Consentono anche di identificare nuove tendenze e comprendere meglio i bisogni emergenti dei clienti, favorendo l’innovazione e quindi guidare lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, creando vantaggi competitivi e anticipando le esigenze del mercato (Innovation and Competitive Advantage).
Gestione dei rischi
Gli Advanced Analytics sono uno strumento efficace per identificare rischi potenziali in tempo reale, come frodi, violazioni della sicurezza o problemi finanziari, in quanto permettono di attuare misure preventive a garanzia della protezione dei dati e quindi ridurre rischi operativi e legali (Real-Time Monitoring and Improved Risk Management). Di fatto consentono un netto miglioramento della mitigazione dei rischi e quindi una maggiore sicurezza e conformità alle norme vigenti. È il caso degli strumenti sviluppati per diverse realtà finanziarie con lo scopo di monitorare e intervenire in tempo reale quando si realizza una potenziale criticità.
Integrazione di AI e Business Intelligence
Applicazioni specifiche dell’AI (esempio l’analytics del testo) consentono agli esperti dell’azienda di dedicare più tempo a creare valore per gli stakeholder e meno ai complicati processi di business. Esempio, la predisposizione di documentazione o pratiche amministrative.
L’Advanced Analytics è di fatto una evoluzione della BI, che non solo analizza i dati del passato, ma è in grado di fare previsioni future anche in real time. Inoltre, è caratterizzato da una maggiore accuratezza delle risposte, possibilità di applicazione di modelli statistici e molteplicità delle fonti dati utilizzabili.
Advanced Analytics: un’adozione prioritaria
Per concludere, i valori rimangono incompresi finché non vengono adottati e vissuti in modo concreto. Negli ultimi dieci anni, molte organizzazioni sono rimaste indietro perché non hanno saputo evolversi e accogliere il cambiamento inevitabile, sia a livello culturale che tecnologico. Nel frattempo, i concorrenti sono stati proattivi, cogliendo ogni opportunità per crescere. L’adattamento al progresso tecnologico continua a essere un fattore chiave per raggiungere questa crescita. Se ne è accorta Sorint.TEK, la business unit dedicata all’advanced Analytics di Sorint.lab, ma anche altri dati lo confermano: secondo un sondaggio Gartner CDAO del 2024, infatti, la maggioranza degli intervistati considera la gestione della cultura e del cambiamento basata sui dati (66%) e la governance, la qualità e le risorse D&A (68%) tra le massime priorità per il 2025.