Data analysis: i 6 step per sviluppare un progetto aziendale efficace

1. Analisi del business e definizione degli obiettivi
Un progetto di data analysis inizia con una chiara comprensione del business aziendale e con la definizione gli obiettivi. Per il fornitore del progetto, sarà fondamentale immergersi nei processi e nelle dinamiche aziendali, coinvolgendo tutte le funzioni impattate, non solo il reparto IT.

Che si tratti di ottimizzare il ciclo produttivo, ridurre gli scarti, o migliorare la gestione delle risorse, stabilire chiaramente quali sono gli obiettivi concreti del progetto e i relativi KPI aiuta a concentrare gli sforzi e a misurare il tasso di successo.

Una stretta collaborazione con i team operativi, oltre a quelli tecnici, è essenziale per definire una roadmap efficace e sostenibile e per identificare eventuali ostacoli già nelle fasi iniziali.

2. Raccolta dei dati

I dati possono provenire da diverse fonti, come software MES, ERP, database interni, CRM e altro. Maggiore sarà la varietà delle fonti, più alto sarà l’impatto del progetto.

Per gestire questa varietà, vengono utilizzati strumenti ETL (Extract, Transform, Load), che permettono di:

• estrarre i dati dalle fonti originali;
• trasformarli per garantire coerenza, uniformità e rilevanza rispetto al progetto;
• caricarli in un database centralizzato per consentire analisi efficienti.

Gli strumenti ETL sono fondamentali per creare una base dati solida e ben strutturata e per ridurre il rischio di errori e incongruenze.

3. Ottimizzazione dei dati
La qualità dei dati è fondamentale per il successo del progetto e ha un impatto diretto sull’efficacia delle strategie che saranno basate sui dati stessi. Attraverso uno scrupoloso processo di data cleaning, è possibile massimizzare l’affidabilità e la coerenza, ponendo le basi per analisi accurate. In particolare, è essenziale:

• rimuovere duplicati e dati irrilevanti;
• correggere errori strutturali, come inconsistenze di formato;
• gestire i dati mancanti con metodologie appropriate, per esempio categorizzandoli o segnalando valori mancanti con un flag.

Grazie al successivo arricchimento del dataset, è possibile estrarre dai dati il massimo valore. Esempi di tecniche di arricchimento sono:

• aggregazione di informazioni da diverse fonti per ottenere una visione completa e ridurre i dati alle caratteristiche essenziali;
• creazione di caratteristiche temporali, quali estrazione di componenti della data (mese, ora, giorno della settimana), calcolo delle differenze tra date, segnalazione delle festività nazionali;
• utilizzo di strumenti per unire diversi dataset e semplificare il recupero di colonne da fonti multiple.

4. Data visualization e comunicazione dei risultati
Scegliere formati e modalità di visualizzazione dei dati è uno step fondamentale per una comunicazione chiara comprensibile a tutti i livelli aziendali. Una data visualization efficace permette ai decisori di interpretare rapidamente le informazioni e di tradurle in azioni concrete.

Per garantire un impatto significativo, la data visualization deve rispettare alcuni principi chiave:

• chiarezza e semplicità: i dati devono essere presentati in modo chiaro, utilizzando grafici, tabelle e dashboard che evidenzino le informazioni più rilevanti senza sovraccaricare visivamente gli utenti;
• interattività: strumenti come dashboard dinamiche consentono agli utenti di filtrare, approfondire o combinare i dati secondo necessità;
• adeguatezza al pubblico: la visualizzazione deve essere personalizzata in base al destinatario. Per esempio, un team operativo avrà bisogno di rappresentazioni granulari, mentre un report per il management richiederà sintesi chiare e di alto livello;
• accessibilità: le informazioni devono essere facilmente accessibili, con possibilità di consultazione in tempo reale da qualsiasi dispositivo.

5. Analisi predittiva
L’analisi predittiva è un approccio analitico che utilizza dati storici e attuali, combinati con tecniche avanzate di machine learning, intelligenza artificiale e modellazione statistica, per identificare pattern e correlazioni nei dati. Questi modelli permettono di prevedere eventi futuri, ottimizzare i processi e pianificare strategie più efficaci.

Nel contesto produttivo, l’analisi predittiva trova applicazione in molte aree chiave, tra cui:

• manutenzione predittiva: monitorando i dati delle macchine, come temperature, vibrazioni o cicli di utilizzo, è possibile prevedere i guasti prima che si verifichino e intervenire prontamente per evitare fermi produzione;
• gestione delle scorte: analizzando i dati di consumo e i tempi di approvvigionamento, è possibile ottimizzare i livelli di inventario, riducendo i costi legati a giacenze e carenze di materiali;
• ottimizzazione dei processi: attraverso la raccolta di dati operativi, è possibile identificare le condizioni ideali per aumentare la produttività o migliorare la qualità del prodotto finito;
• rilevazione di anomalie: i modelli predittivi consentono di individuare deviazioni nei processi che potrebbero indicare problemi imminenti, come cali di efficienza o difetti nella produzione.

L’abilitazione dell’analisi predittiva attraverso la data analysis consente alle aziende di passare da un approccio reattivo a uno proattivo.

6. Iterazione e monitoraggio continuo
Un progetto di data analysis non è mai statico: l’iterazione è fondamentale per adattarsi al contesto aziendale e di mercato, in evoluzione costante. Monitorare le performance dei modelli analitici e aggiornare i dataset garantisce che le analisi rimangano rilevanti e allineate agli obiettivi. Questo approccio iterativo permette di migliorare progressivamente il processo decisionale e di massimizzare il valore generato dai dati.