Per le aziende che vogliono competere in un mercato sempre più affollato e distribuito, è fondamentale capire che le applicazioni moderne richiedono sia l’elaborazione operativa di transazioni e interazioni, sia quella analitica in tempo reale che gestisce le funzionalità dell’applicazione per migliorare l’esperienza del cliente.
Al fine di ricavare informazioni significative dai dati operativi in tempo reale, è indispensabile una combinazione di analytics e visualizzazione dei dati. Sfruttando questi due elementi, le organizzazioni possono identificare le correlazioni nelle relazioni tra le variabili indipendenti, consentendo agli utenti di prendere decisioni più strategiche volte a migliorare l’esperienza del cliente.
Analytics e visualizzazione dei dati possono essere applicati anche per analizzare i trend. È impossibile fare previsioni senza disporre dei dati storici necessari. La frequenza delle variabili è strettamente correlata alle tendenze nel tempo. Ad esempio, l’esame di come e quando i consumatori acquistano e utilizzano gli articoli consente di trarre indicazioni sulle opportunità di innovazione e sui modi più efficaci per coinvolgere i clienti esistenti e quelli potenziali.
Vantaggi e casi d’uso della moderna visualizzazione dei dati
La visualizzazione dei dati consente alle aziende di cogliere più rapidamente gli schemi grazie alla possibilità di interpretare le informazioni in modalità grafica, aiutando gli utenti a comprendere grandi quantità di dati con un solo sguardo e migliorando la loro capacità di valutare l’efficacia di strategie esistenti e ottimizzare i processi interni.
Se fatta bene, la visualizzazione dei dati aiuta a incrementare le vendite e a indirizzare nuovi mercati e demografie. Ecco alcuni esempi.
Energia: Le piattaforme petrolifere offshore generano una grande quantità di dati che deve essere raccolta e consolidata. A prima vista, piena di decimali e informazioni difficili da decifrare, ma quando vengono convertite in un grafico visivo, diventano molto più facili da interpretare. I dati sono quindi segmentati in base a svariati attributi, tra cui fattori ambientali, temperatura, pressione, portata e altro ancora. Visualizzandoli in modo digeribile con Tableau, ad esempio, gli utenti possono ricavare informazioni che aiutano a gestire e prevedere la produzione e la domanda di petrolio. Questo aspetto è particolarmente importante oggi, visto l’aumento dei prezzi del gas: le ricerche dimostrano che il mancato utilizzo di dati e analisi contribuisce all’inefficienza e alla riduzione della produzione. Con il giusto database e lo strumento di visualizzazione delle informazioni, le strutture di elaborazione possono gestire più elevati volumi di dati, fornendo analisi in tempo reale che ottimizzano le attività del settore petrolifero e gas, elemento fondamentale per migliorare i tassi di produzione.
Sanità: Ospedali e cliniche si affidano alla visualizzazione dei dati per ottimizzare il fatturato. Dal punto di vista delle informazioni, sono interessati a capire quali procedure vengono eseguite, perché e quando i pazienti prendono appuntamento, con quale frequenza i medici li visitano, ecc. Durante la pandemia, gli ospedali sono stati invasi da pazienti COVID, e hanno registrato un calo degli appuntamenti e delle procedure programmate per le visite, compresi gli interventi chirurgici non urgenti e i controlli annuali. Questo ha avuto un impatto diretto sulle entrate e, con tutti i nuovi dati in arrivo, il semplice esame delle tabelle non è sufficiente per trarre conclusioni significative. La visualizzazione svolge un ruolo importante nell’estrarre insight, soprattutto perché i dati sanitari provengono da diverse fonti, tra cui fornitori di servizi, clienti e agenzie assicurative.
Retail e food: In questo settore, c’è una lunga lista di comportamenti dei consumatori da considerare quando si prendono decisioni commerciali: frequenza degli acquisti, taglia e reparto, cibi freschi o surgelati, e molto altro. Una metrica importante per i retailer è il GMV (gross merchandise value), che consente di calcolare la ripartizione dei guadagni in base ai prodotti e alle variabili monitorate. Inserendo tutti questi dati in un grafico o in un diagramma visivo, gli utenti possono trarre spunti di riflessione e incrociare i modelli di acquisto dei consumatori.
La visualizzazione dei dati è utile anche quando le catene di alimentari o i grandi magazzini sviluppano offerte promozionali e analizzano la frequenza e il momento in cui i consumatori usufruiscono dei vantaggi dei programmi associativi. Quando tutti questi dati vengono consolidati, soprattutto se la piattaforma è in grado di fornire insight in tempo reale, le aziende possono prendere decisioni che hanno un impatto su crescita complessiva, vendite e customer experience. I dati sono la storia dei consumatori e gli strumenti di visualizzazione aiutano a metterli insieme.
Selezionare il fornitore giusto
Alcune delle sfide principali nell’implementazione di analytics riguardano la navigazione in un sistema complesso, i costi e il tempo necessario per ottenere gli insight. Una soluzione di visualizzazione e analisi dei dati deve essere robusta, scalabile e allo stesso tempo semplice da utilizzare. Quando i dati sono memorizzati come documenti in stile JSON è tutto più complesso. Per questo motivo, quando si sceglie uno strumento di visualizzazione, è necessario che si connetta e sia compatibile con le fonti di dati, oltre a essere in grado di gestire informazioni operative e analitiche da un unico sistema.
Una soluzione ideale dovrebbe inoltre consentire di creare analisi visive all’interno di una dashboard che può fornire schemi e attributi di dati come caratteri, numeri, data e ora. Questo formato rende le strutture dei dati più concise e mirate. La piattaforma deve essere gestibile e sicura, oltre a garantire un costo totale di proprietà estremamente conveniente.
Inoltre, gli utenti devono poter individuare chi, quando (tempistica), cosa e dove. Queste variabili possono essere combinate e trasformate nel formato di visualizzazione appropriato, come una mappa di calore. Inoltre, con la proliferazione delle fonti, la soluzione deve essere in grado di integrare i dati di machine learning e quelli presenti nei sistemi al di fuori delle piattaforme di dati tradizionali.
In conclusione, visualizzazione e analytics dei dati consentono alle organizzazioni di sviluppare dashboard e report ricchi e interattivi per misurare le prestazioni aziendali e facilitare il processo decisionale.
A cura di Fabio Gerosa, Sales Director Italy, Couchbase
