Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
Secondo l'’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano sono tre le competenze necessarie per l'analisi dei dati:
Oltre a queste competenze specifiche, per fare in modo che tutte le decisioni aziendali vengano guidate dai dati, occorre creare diffondere la cultura del dato in tutta l’azienda e favorire l’alfabetizzazione riguardo i principali modi di leggere e aggregare i dati. Coltivare queste nuove competenze permette di sfruttare tutte le funzionalità self-service che hanno le principali piattaforme di analisi dei dati. In questo modo, non sarà sempre necessario rivolgersi agli specialisti che potranno dedicarsi a creare modelli e report più strategici.
Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
Le caratteristiche valutate da Gartner per creare il suo magic quadrant per le soluzioni di business intelligence e analytics sono:
I dati non strutturati sono i dati conservati senza alcuno schema.
In relazione all'utilizzo dei dati una soluzione tecnologica dovrà avere funzionalità che permettano di gestire questi aspetti:
Gli errori che si compiono nella gestione dei dati derivano principalmente dalla mancanza di dati integrati tra i canali: molte aziende hanno call center che funzionano in silos.
Le principali funzionalità degli advanced analytics sono: • predictive analytics:
Harvard Business Review ha rilevato che analizzare i dati dei clienti in tempo reale ha già oggi un effetto diretto sulle prestazioni complessive della propria azienda e lo diventerà sempre di più…
I dati semi-strutturati sono informazioni che non risiedono in un database relazionale o in qualsiasi altra tabella di dati…
I dati strutturati sono quei dati conservati in database, organizzati secondo schemi e tabelle. Questa è la tipologia di dati più indicata per i modelli di gestione relazionale delle informazioni.
Le principali funzionalità degli advanced analytics sono: • predictive analytics: