Data Analytics: monitoraggio dati aziendali
Il processo di monitoraggio e analisi dei dati aziendali consente la supervisione costante delle attività operative, l’azienda ha così un maggiore controllo sulla sicurezza delle sue informazioni. Il monitoraggio dei dati aziendali evidenzia i punti deboli dell’impresa, ed è proprio grazie a questo processo continuo che gli analisti riescono a risolvere le problematiche che si presentano di volta in volta.
Maggiore è l’accuratezza del processo di analisi dei dati, migliori sono le decisioni che vengono prese dagli analisti. Grazie ad indagini approfondite su clienti di cui si dispongono alcuni dati, per esempio, si riescono addirittura a prevedere alcuni comportamenti ed a rispondere, quindi, in tempo reale alle loro esigenze.
Il processo di analisi dei dati
Il processo di analisi dei dati permette di avere e di poter lavorare su informazioni più accurate, ma prima è necessario:
- Dividere ed organizzare i dati per categoria in base alla loro tipologia ed il loro ruolo.
- Raccogliere le informazioni in un Data Warehouse, ovvero un archivio centralizzato per l’analisi, cosicché vengano esaminati per vedere se ne rispettino i requisiti imposti.
I dati possono essere di 2 tipi e, quando raccolti, servono ad individuare e correggere eventuali problemi che possono compromettere la produttività dell’azienda:
- Dati Strutturati: è la tipologia più utilizzata in passato e si costituisce di informazioni organizzate e catalogate in database
- Dati Non Strutturati: è il metodo utilizzato al giorno d’oggi e si compone di tutto ciò che riguarda mail, post, articoli, immagini e molto altro
Le funzioni di Data Analytics
Il processo di analisi dei dati ha diverse funzioni:
- Business Intelligence: dati analizzati e condivisi all’interno dell’azienda cosicché chiunque possa monitorarne i progressi o le problematiche
- Data Wrangling: processo di collocazione e raggruppamento dei dati così da creare resoconti chiari ed ordinati
- Data Visualisation: rappresentazione grafica dei dati e del loro andamento
- Predictive Analytics: consente di prevenire problematiche o determinati eventi informatici in base all’analisi di dati “storici”
- Machine Learning: automatizzazione e ottimizzazione delle prestazioni grazie ad algoritmi
- Streaming Analytics: azioni su info ed eventi in tempo reale
Affidati a Pipeline!
L’esperienza acquisita in più di 30 anni di studio, ricerca e lavoro all’interno dei servizi IT, consente a Pipeline di avere un bagaglio culturale tale da poter consigliare dei sistemi efficaci per il processo di analisi dei dati:
- Plausible: sistema di tracciamento dei dati per utente e per le pagine permettendone la visualizzazione del rendimento. È il sistema adottato da Pipeline per sopperire alle problematiche presentatesi con Google Analytics.
- Power BI: tracciamento dei dati interno ad un’organizzazione o per soluzione, dopo l’analisi dei dati permette la visualizzazione di grafici sull’andamento di questi.
- Microsoft SQL Server OLTP: Utilizzo intensivo delle funzionalità di SQL Server ai fini della creazione del DATA Warehouse
- Azure Machine Learning e Azure Synapse : la potenza del cloud scalabile con la logica del progetto e della customizzazione
