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Cos’è la Data Analytics Automation e perché adottarla

Data Analytics Automation

In un mondo travolto dalla trasformazione digitale, la Data Analytics Automation sta diventando uno strumento sempre più prezioso per permettere alle aziende di rimanere efficienti e competitive sul mercato.

Ormai quasi dieci anni fa, il data scientist e matematico inglese Clive Humby coniava l’espressione “I dati sono il nuovo petrolio”. Una massima più che mai attuale: stando ai dati di Statista, il mercato globale della Big Data Analytics supererà un valore di 650 miliardi di dollari entro il 2029.

Data Analytics Automation

Come il petrolio, per avere valore i dati vanno estratti e raffinati nel modo corretto. La Data Analytics Automation permette alle aziende di ricavare il massimo dai propri dati, ottimizzando al contempo i costi e permettendo un controllo preciso dell’intero processo, un cambio culturale questo che va a inserirsi in uno scenario più ampio: quello della data culture.

Data Analytics Automation: che cos’è e cosa cambia rispetto all’analisi dati tradizionale

Il mondo dell’analisi dei dati ha subito una significativa evoluzione negli ultimi anni, passando da metodologie tradizionali a pratiche innovative che utilizzano tecnologie avanzate, come l’intelligenza artificiale, il machine learning e software specializzati, per automatizzare i processi di raccolta, pulizia, analisi e interpretazione dei dati.

Questo nuovo approccio, chiamato Data Analytics Automation, riduce significativamente la necessità di intervento umano manuale nelle diverse fasi dell’analisi dei dati, trasformando il modo in cui le informazioni vengono elaborate e utilizzate nelle decisioni aziendali.

I vantaggi della Data Analytics Automation

L’implementazione di un sistema di Data Analytics Automation porta con sé diversi vantaggi per l’azienda, a cominciare dalla riduzione dei tempi di raccolta, elaborazione e analisi dei dati grazie agli strumenti di automazione, affiancata da una significativa riduzione di imprecisioni e inconsistenze dettate dall’errore umano.

Sebbene l’investimento iniziale in strumenti e processi per abilitare la Data Analytics Automation sia superiore rispetto all’analisi dei dati svolta secondo metodologie tradizionali, a lungo termine comporta minori costi a causa della riduzione di tempo e risorse umane richieste.

La Data Analytics Automation garantisce inoltre maggiore scalabilità a parità di efficienza operativa, dove un’analisi manuale potrebbe diventare impraticabile o estremamente costosa all’aumento dei volumi di dati.

In più, mentre l’approccio tradizionale richiede competenze specifiche nel campo di analisi dei dati, statistica e conoscenza di strumenti complessi, l’automazione, anche grazie ai numerosi tool presenti sul mercato, riduce la necessità di competenze tecniche avanzate per l’operatività quotidiana e stimola la collaborazione tra team non tecnici e analisti, democratizzando l’accesso ai dati.

Data Analytics Automation

Perché investire sull’automatizzazione dell’analisi dei dati

L’implementazione di un sistema di Data Analytics Automation può costituire un investimento importante, specialmente per PMI con budget limitati. Come accennato, il ritorno sull’investimento si manifesta attraverso l’aumento dell’efficienza e la riduzione dei costi operativi grazie alle economie di scala, ma non solo.

La gestione ottimizzata dei dati permette in primo luogo un migliore controllo dei costi, grazie a un tracciamento preciso e puntuale affiancato da un’analisi capace di suggerire efficientamenti lungo tutta la catena del valore.

La Data Analytics Automation fornisce poi un vantaggio competitivo da non sottovalutare grazie alla sua capacità di migliorare il processo decisionale in azienda, fornendo insight in tempo reale per prendere decisioni più rapide e informate. Questo permette all’azienda di stare sempre al passo (se non un passo avanti) con le tendenze di mercato e riduce il rischio di errori strategici.

Infine, basandosi su machine learning e intelligenza artificiale, la Data Analytics Automation può prevedere tendenze future e fornire raccomandazioni basate sui dati, aprendo la strada ad analisi predittiva e manutenzione predittiva e, quindi, ulteriori ottimizzazioni di strumenti e risorse.

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