Ogni giorno tutti noi produciamo un’enorme quantità di dati. Le fonti sono le più disparate: smartphone, email, carte fedeltà, abbonamenti ai trasporti pubblici, social network, ricerche sui motori come Google e Bing, e via discorrendo.

Insieme a questa enorme mole di dati è nata anche l’esigenza di poterla gestire e analizzare.

Sempre più aziende di tutte le dimensioni si rendono conto dell’importanza di raccogliere, analizzare ed interpretare i dati raccolti dai sistemi aziendali.

Ma i dati in sé, grezzi, sono poco utili è solo quando vengono analizzati e contestualizzati che diventano informazioni che possono aiutare le imprese a prendere decisioni più mirate.

La trasformazione dei dati dalla loro forma grezza ad informazioni su cui impostare qualsiasi processo decisionale finalizzato allo sviluppo del proprio business, è l’obiettivo della Data Analysis ossia dell’analisi dei dati.

Il processo di Data Analysis si basa su quattro fasi come indicato in figura.

Fasi del processo di Data Analysis.

Le aree di applicazione della Data Analysis sono molteplici e riguardano diversi ambiti:

• Vendite: analisi del venduto per zona o filiale e analisi comparative delle vendite su periodi differenti.
• CRM: analisi dei clienti per zona o filiale, analisi dei prodotti e cross selling, cioè la capacità di proporre ai clienti altri prodotti correlati a quelli già acquistati grazie all'affidabilità e riducendo il rischio che il cliente stesso possa rivolgersi alla concorrenza.
• Controllo di gestione: analisi dei margini per zona o filiale, il conto economico della zona o della filiale e l'analisi comparativa su periodi differenti.
• Risorse Umane: analisi dei costi e delle ore lavorate per zona, filiale o dipendente.

Tutte quelle imprese che sono riuscite ad applicare pienamente l’analisi dei dati in loro possesso hanno ottenuto diversi vantaggi tra cui:

• ROI elevato
• Minori costi/rischi
• Maggiori ricavi/opportunità
• Decisioni più tempestive
• Incremento del vantaggio sui concorrenti

Tuttavia, ricerche condotte di recente mettono in evidenza che per molte realtà aziendali il processo di analisi dei dati costituisce un percorso tortuoso.

Una ricerca condotta da Capgemini dimostra che molte aziende tendono a perdersi durante una delle fasi del processo. Benché eccellano nella raccolta dei dati trovano serie difficoltà ad analizzare le informazioni e a raggiungere una comprensione approfondita che consenta loro di applicarle alla strategia aziendale.

Per aiutare tutte le imprese che vogliono trarre il massimo beneficio dall’analisi dei dati presenti al loro interno propongo una soluzione Open Source: KNIME Analytics Platform.

KNIME è la soluzione open source leader nell’innovazione basata sui dati che aiuta le imprese a scoprire il potenziale nascosto nei propri dati, a estrarre nuove idee o a prevedere scenari futuri.

Con oltre 2000 moduli, centinaia di esempi pronti all'uso, una gamma completa di strumenti integrati e la più ampia scelta di algoritmi avanzati disponibili, KNIME è la cassetta degli attrezzi perfetta per qualsiasi scienziato dei dati.

Visione di insieme di KNIME.

KNIME è veloce da installare, semplice da scalare ed intuitiva da utilizzare. Il suo punto di forza infatti è che si tratta di una piattaforma grafica per l'analisi dei dati basata su nodi e flussi di lavoro. Tutto quello che occorre fare è individuare quali nodi occorre utilizzare per il tipo di analisi che si ha in mente di svolgere, collegarli tra di loro in un flusso di lavoro e attendere il risultato della sua esecuzione.

Naturalmente occorre avere familiarità con la manipolazione dei dati e con le tecniche di analisi dei dati.

Come consulente i servizi che offro relativamente alla piattaforma KNIME sono i seguenti:

• Installazione della piattaforma e formazione degli utilizzatori
• Consulenza sull’utilizzo di KNIME

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