Quali caratteristiche deve avere una piattaforma di analisi dei dati?

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:

  • sicurezza, concretizzata nelle funzionalità di controllo e autenticazione degli accessi;
  • gestibilità, intesa come tracciamento del modo in cui sono utilizzati i dati, con chi sono condivisi eccetera;
  • possibilità di fare cloud analytics;
  • capacità di connessione con varie fonti di dati e di data preparation necessaria per costruire modelli analitici il più completi possibile;
  • creazione automatica di cataloghi che facilitino la ricerca dei contenuti così come di compiere insight automatizzati sfruttando le tecniche di machine learning in grado di individuare gli attributi più importanti in un set di dati;
  • modalità offerta per la visualizzazione dei dati. Per esempio, verificando quanto sono interattive le dashboard e facili le manipolazioni di immagini e grafici e per il data storytelling, ovvero la capacità di combinare la visualizzazione e le tecnologie narrative per realizzare contenuti di facile comprensione;
  • possibilità di fare query in linguaggio naturale e di ottenere risultati alle interrogazioni che siano ricche, anche dal punto di vista della spiegazione, di grafici e dashboard
  • possibilità di preparare e distribuire report dettagliati.

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

Autorizzo L'Ippocastano srl, titolare del trattamento dei dati, a utilizzare i miei dati per comunicazioni inerenti le attività di CMI Customer Management Insights.
L'autorizzazione è obbligatoria per poter processare la tua azione. Leggi la Privacy Policy

VOCI CORRELATE

Quali sono le best practice nell'uso della customer intelligence?

Secondo l'associazione TDWI (Transforming Data With Intelligence)…

Leggi

Quali sono le funzionalità necessarie in un software per l'analisi dei dati?

In relazione all'utilizzo dei dati una soluzione tecnologica dovrà avere funzionalità che permettano di gestire questi aspetti:

Leggi

Quali sono gli analytics per monitorare la relazione con il cliente?

I descriptive analytics, o analisi descrittiva, sono l’insieme degli strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e delle aree funzionali.

Leggi

Quali sono gli errori più frequenti nella gestione dei dati per l'assistenza clienti?

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.

Leggi

Quali dati dei clienti posso raccogliere?

Comunemente si distinguono quattro tipologie di dati che sono utili per analizzare la relazione con il cliente.

Leggi

Quali sono le fonti dei dati?

Dopo le funzioni amministrative, che da sempre sono la prima fonte di dati per la gestione aziendale, l’ambito dove la trasformazione data-driven è più rilevante oggi è il marketing…

Leggi

Quali ostacoli devo superare per avere un approccio data-driven?

Quando si tratta di adottare un approccio data-driven, le aziende consolidate devono affrontare gli ostacoli connessi alla loro cultura aziendale…

Leggi

Quali benefici ottengo dall'analisi dei dati?

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…

Leggi

Quali sono le competenze necessarie per l’analisi dei dati?

Secondo l'’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano sono tre le competenze necessarie per l'analisi dei dati:

Leggi