Cos'è Data Analytics?
L'analisi dei dati si riferisce al processo di revisione di grandi quantità di dati grezzi o non organizzati per formulare conclusioni dai dati. Viene utilizzato frequentemente negli affari per generare piani d'azione o per identificare modelli e tendenze negli affari e per aiutare le aziende a comprendere meglio il comportamento dei clienti. È anche usato da economisti e professionisti accademici in molte discipline per aiutare a formulare, supportare o confutare le teorie.
In molte situazioni, vengono raccolte grandi quantità di dati da studiare. Ad esempio, gli economisti possono ricevere migliaia di risposte al sondaggio o guardare attraverso infinite quantità di dati del governo e del censimento su enormi segmenti della popolazione. Altri accademici possono anche ricevere numerosi grandi corpi di informazioni non organizzate; ad esempio, uno scienziato che studia una potenziale cura per il cancro può ricevere i risultati del test di centinaia, o addirittura migliaia o milioni di pazienti. Negli affari, i dati possono anche essere raccolti sotto forma di dati sulle vendite, ricevute dei clienti, transazioni o altri tipi di informazioni.
Tutti questi dati forniscono informazioni e probabilmente contengono modelli e tendenze che possono aiutare a modellare e governare il comportamento. Per utilizzare le informazioni, tuttavia, i dati devono essere organizzati, analizzati e compresi. L'analisi dei dati si riferisce al processo di organizzazione e analisi di tutti quei dati.
Proprio come ci sono molti tipi e fonti diversi di dati, ci sono molti metodi diversi di analisi. Alcuni dati devono essere organizzati manualmente e codificati a mano. Altri database di grandi dimensioni di informazioni possono essere setacciati utilizzando programmi informatici specializzati che rendono il processo di analisi dei dati semplificato e semplice.
Il processo e la procedura di analisi dei dati dipendono non solo da come sono organizzati i dati, ma anche da ciò che una persona sta cercando. Ad esempio, un economista può esaminare i dati per trovare modelli di acquisto o spesa che spieghino il comportamento. Un'azienda può esaminare i dati per identificare i punti deboli nella catena di approvvigionamento del cliente o i problemi con un determinato dipendente.
Ogni azienda generalmente sviluppa i propri metodi di analisi dei dati che le consentono di risolvere i problemi che la società ha. Una compagnia di assicurazioni sanitarie, ad esempio, può disporre di un database di milioni di richieste di risarcimento. I dipendenti responsabili dell'analisi dei dati sarebbero responsabili della generazione e dell'esecuzione di algoritmi per rilevare potenziali anomalie. Il programma informatico e gli algoritmi potrebbero quindi essere eseguiti per identificare le aree in cui potrebbero essere state pagate false dichiarazioni che dovrebbero essere esaminate.