I leader in ogni settore utilizzano i dati e l'analisi come armi competitive. 

Gartner

Cos'è l'analisi aziendale?

In parole semplici, l'analisi aziendale è l'analisi applicata ai dati aziendali. È incentrata sulle implicazioni che hanno i dati per le aziende, nonché sulle decisioni e sulle azioni che devono essere intraprese di conseguenza.

L'importanza dell'analisi aziendale

Oggi, l'uso di software di analisi aziendale è spesso il fattore decisivo che contraddistingue i vincitori dai perdenti nel rispettivo settore di attività. Le aziende leader utilizzano l'analisi per monitorare e ottimizzare in tempo reale ogni aspetto delle loro attività, dal marketing alla supply chain. Fanno affidamento sull'analisi per prendere decisioni rapide basate sui dati, aumentare i ricavi, definire nuovi modelli di business, offrire customer experience di eccellenza, rendere più autonomi i dipendenti, acquisire un vantaggio competitivo e molto altro ancora. Le aziende che non dispongono di funzioni di analisi, o di funzioni di analisi efficaci, si limitano a prendere decisioni e a fare business esclusivamente sulla base dell'istinto e dell'esperienza.

I principali vantaggi che le aziende traggono dall'analisi sono:

• Maggiore efficienza e produttività

• Processi decisionali più rapidi e più efficaci

• Performance finanziarie migliori

• Identificazione e creazione di nuovi flussi di entrate

• Migliore acquisizione e fidelizzazione dei clienti

L'analisi aziendale è uno dei mercati in più rapida crescita nel segmento dei software aziendali. Recentemente, questa crescita ha subito un'ulteriore accelerazione a seguito della pandemia di COVID-19, che ha costretto molte aziende a trovare nuove soluzioni per generare ricavi, ridurre i costi e affrontare la turbolenta “nuova normalità”. Secondo Gartner¹, l'analisi, la business intelligence (BI) e la data science rappresentano i casi di utilizzo più comuni che hanno registrato un'accelerazione a causa della pandemia, relegando completamente al margine l'Internet of Things (IoT) e le applicazioni cloud . Le funzioni predittive e di problem-solving dell'analisi aiutano le organizzazioni a gestire sfide urgenti correlate alla pandemia, quali la previsione accurata della domanda, la protezione dei dipendenti a rischio e l'identificazione di potenziali interruzioni della supply chain.

Quattro tipi di analisi :

 

1. Analisi descrittiva L'analisi descrittiva risponde alla domanda “Cosa è successo?”. È una forma di analisi semplice che utilizza la matematica di base, come le medie e le variazioni percentuali, per mostrare eventi già accaduti in un'azienda. L'analisi descrittiva, chiamata anche business intelligence tradizionale (BI), è il primo passaggio del processo analitico, nel quale vengono gettate le basi per ulteriori indagini.

2. Analisi diagnostica L'analisi diagnostica risponde alla domanda “Perché è successo?”. Fa compiere all'analisi descrittiva un ulteriore passo avanti, grazie a tecniche quali l'esplorazione dei dati, il drill-down e le correlazioni per analizzare più a fondo i dati e identificare le cause all'origine degli eventi e dei comportamenti.

3. Analisi predittiva L'analisi predittiva risponde alla domanda "Con quale probabilità si ripeterà in futuro?". Questa branca dell'analisi avanzata utilizza i risultati dell'analisi descrittiva e diagnostica, insieme a sofisticate tecniche di modellazione predittiva, machine learning e deep learning, per prevedere cosa accadrà in futuro.

4. Analisi prescrittiva L'analisi prescrittiva risponde alla domanda “Quale azione dobbiamo intraprendere?”. Questo tipo di analisi all'avanguardia si basa sui risultati dell'analisi descrittiva, diagnostica e predittiva e utilizza tecniche e strumenti altamente avanzati per valutare le conseguenze di possibili decisioni e determinare la migliore linea d'azione in un determinato scenario.

Componenti comuni dell'analisi aziendale

L'analisi aziendale è un campo molto vasto con numerosi diversi componenti e strumenti. Alcuni dei più comuni sono:

• Aggregazione dei dati: prima di poter essere analizzati, i dati devono essere raccolti da numerose e svariate fonti, organizzati e ripuliti. Una valida strategia di gestione dei dati e un data warehouse moderno sono fondamentali per l'analisi.

• Data mining: Il data mining utilizza algoritmi di analisi statistica e machine learning per passare al vaglio database di grandi dimensioni, analizzare i dati da più angolazioni e identificare tendenze, schemi e relazioni precedentemente sconosciuti.

• Analisi dei Big Data: l'analisi dei Big Data utilizza tecniche avanzate, tra cui data mining, analisi predittiva e machine learning, per analizzare enormi insiemi di dati strutturati e non strutturati in database, data warehouse e sistemi Hadoop..

• Text mining: Il text mining esplora insiemi di dati di testo non strutturati come documenti, e-mail, post su social media, commenti su blog, script di call center e altre fonti basate su testo per l'analisi qualitativa e quantitativa.

• Previsioni e analisi predittiva: le previsioni utilizzano i dati storici per fare stime dei risultati futuri, mentre l'analisi predittiva utilizza tecniche avanzate per determinare la probabilità che questi risultati si verifichino.  

• Simulazione e analisi ipotetica: una volta create le previsioni, la simulazione e l'analisi ipotetica possono testare diversi scenari e ottimizzare potenziali decisioni prima che vengano prese.

• Visualizzazione dei dati e storytelling: le visualizzazioni dei dati, come grafici e diagrammi, offrono un modo semplice di comprendere e comunicare tendenze, valori anomali e modelli nei dati. Queste rappresentazioni grafiche possono essere combinate per narrare una storia di portata più ampia e guidare il processo decisionale.

Tecnologie di analisi moderne

Oggi, l'archiviazione pressoché illimitata e la velocità di elaborazione istantanea dei dati caratterizzano l'era dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning. Queste tecnologie stanno “aumentando” l'analisi, rendendola potente come mai prima d'ora.

L'analisi assistita dall'AI e dal machine learning è in grado di individuare schemi, rilevare valori anomali ed eseguire collegamenti nei Big Data con livelli di rapidità e accuratezza precedentemente impossibili da raggiungere. Attraverso il cloud, può attingere a volumi di dati più elevati e da un maggior numero di fonti, tra cui social media e sensori Internet of Things, facendo emergere informazioni strategiche, opportunità e rischi che altrimenti rimarrebbero nascosti. 

La capacità degli algoritmi del machine learning di automatizzare alcuni passaggi più complicati del processo di analisi mette l'analisi avanzata e predittiva alla portata di tutti gli utenti aziendali, anche quelli non specializzati, e non solo dei data scientist. Grazie all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un tipo di intelligenza artificiale, le funzioni self-service compiono un salto di qualità consentendo agli utenti di porre quesiti di business (e ottenere risposte) in relazione ai loro dati in modo semplice e conversazionale, esattamente come accade quando si digita una domanda su Google o si pone una domanda a Siri.

Ovviamente, tutte queste funzionalità sono disponibili anche sui dispositivi mobili, permettendo agli utenti di ottenere risposte ad hoc ovunque si trovino.

cosa offriamo agli imprenditori?

Il servizio è stato pensato per dare la possibilità di acquisire un elaborato sviluppato attraverso principi diversi da quelli normalmente utilizzati nelle analisi generalmente condotte. L’analisi offerta è suddivisa nelle seguenti aree.

• Analisi Economica periodale (almeno triennali), con lo spaccato delle varie aree aziendali:

  • gestione del magazzino

  • produttività delle maestranze (risorse umane)

  • risultati della gestione caratteristica rispetto a quella non caratteristica

  • struttura dei costi aziendali, che ne determina la rigidità o elasticità

  • incidenza degli elementi finanziari

• Calcolo del punto di pareggio (Break even point), dell’elasticità di processo, e della leva operativa dell’azienda analizzata

 

• Analisi Finanziaria con elaborato dinamico:

  • della gestione degli incassi e pagamenti (Gestione dei Crediti/Debiti)

  • della gestione della liquidità

  • della gestione della Crediti/Debiti Erariali

  • della Gestione dei Crediti/Debiti (commerciali, erariali ecc.)

  • dei Tempi di incasso e pagamento

  • della Gestione delle banche

  • del CCNO, (Capitale Circolante Netto Operativo)

• Verifica dello Scoring/Rating aziendale; (utilizzato dalle banche per misurare il merito creditizio aziendale

• Una visione d’insieme globale, con la possibilità di avere in parallelo (per verificarne le differenze) l’elaborato degli Indici normalmente usati (ROI, ROS, ecc.) nelle analisi generalmente condotte

• La possibilità quindi di accedere ad una analisi condotta da Professionisti (con esperienza pluriennale sul campo)

 

• Utilizzare le informazioni elaborate anche per la predisposizione di Business plan