Importanza degli Engineering Analytics
La capacità di elaborare e comprendere i dati, o business intelligence (BI), è diventata una abilità strategica che consente alle aziende di sviluppare il business in modo organico e mirato.
In tal senso, permette di ottimizzare i processi interni e far evolvere la propria forza lavoro in modi che non hanno mai fatto prima.
Ciò può riguardare ogni settore aziendale e, in particolare, il settore Engineering può giovarsi delle moderne tecniche di elaborazione di grandi basi di dati (Big data) per guidare le proprie scelte.
La gestione strategica dei dati può avere un impatto significativo sulla spesa di un’azienda, nel migliorare i punti di contatto con i clienti e guidare i team verso una maggiore produttività.
La maggior parte delle aziende si concentra sul fornire ai clienti la migliore Customer Experience possibile, il che significa che c’è una crescente necessità di comprendere ogni fase del percorso del cliente quando entra in contatto con l’azienda.
Di conseguenza, i dati devono essere estratti, organizzati e curati in set di dati specifici per l’azienda, consentendo alle principali parti interessate e ai responsabili delle decisioni di ottenere informazioni utili sul funzionamento interno della loro attività e di agire di conseguenza per migliorare il rapporto con il mercato.
Vi è una crescente necessità per le aziende di analizzare e comprendere questi dati quando forniscono e personalizzano prodotti e servizi digitali per i consumatori. Allo stesso modo, le aziende hanno iniziato a incorporare i dati nei processi di assunzione e nelle iniziative per l’ottimizzazione della forza lavoro.
I big data stanno cambiando il modo di sviluppare il business soprattutto con la progressiva integrazione di nuove metodiche e tecnologie come machine learning (ML), business intelligence (BI), intelligenza artificiale (AI) e analisi statistica (SA).
Per Engineering Analytics si intende quindi “un processo di trasformazione dei dati in azioni attraverso la loro analisi e comprensione nel contesto del processo decisionale organizzativo e della risoluzione dei problemi per l’efficientamento interno”.
Esempi di dati monitorati dal team di analisi includono:
- Segmentazione della clientela
- Livello di soddisfazione della clientela
- Lo stato di utilizzo delle risorse
- Le prestazioni di business
- Problemi interni per diagnosi e manutenzione
- Gestione delle scorte
- Dati di vendita e marketing
Ciò richiede la presenza di tre figure professionali:
- Ingegnere dei dati. Si concentra sulla struttura, la raccolta e l’archiviazione dei dati chiave. Il suo obiettivo è l’ottimizzazione e l’organizzazione dei set di dati in un periodo di tempo specifico. Sono anche responsabili del test di questi dati per assicurarsi che siano accurati e accessibili attraverso l’infrastruttura aziendale e la base dati appositamente costruita.
- Analista dei dati. E’ responsabile della valutazione di questi dati, spesso presentandoli in un formato visivo per discutere ulteriormente i risultati con i leader aziendali.
- Data Scientist. A differenza degli ingegneri e degli analisti di dati, i data scientist hanno una comprensione molto più profonda dei dati attraverso la costruzione di algoritmi basati sull’intelligenza artificiale.
Principali metodi di analisi dei dati
L’analisi dei dati può richiedere determinate metodiche o una combinazione di esse:
- Analisi descrittiva attraverso la quale i data team possono riassumere i dati in modo facile e comprensibile.
- Analisi esplorativa dei dati che consente di scoprire la correlazione tra le variabili in gioco.
- Analisi inferenziale viene utilizzata quando si generalizza una popolazione più ampia con un campione di dati di dimensioni inferiori.
- Analisi predittiva per fare previsioni sane su ciò che riserva il futuro e agire di conseguenza.
- Analisi causale trova le risposte al “cosa” e al “perché” dietro le variabili, sottolineandone l’impatto sul business.
- Analisi meccanicistica per la misurazione dei cambiamenti nelle variabili che portano ad altri cambiamenti in altre variabili.
- Analisi di regressione per valutare la relazione tra le variabili dipendenti per determinare in che modo il cambiamento può influire su ulteriori cambiamenti in tutta l’azienda.
- Analisi fattoriale, quando si prende un set di dati di grandi dimensioni e lo si condensa in un set di dati più piccolo con l’obiettivo di scoprire tendenze nascoste che altrimenti sarebbero difficili da vedere.
- Analisi di coorte che suddivide un set di dati in gruppi di dati simili, come con i dati demografici dei clienti, per promuovere l’analisi approfondita di sottoinsiemi chiave per trarre conclusioni quantitative.
- Analisi Monte Carlo che attraverso un modello di simulazione definisce la probabilità di esiti diversi nel momento in cui si verificano e consente agli utenti di agire immediatamente per prevenire perdite e mitigare i rischi.
