Il potere dei dati aziendali: come amplificarlo grazie alla Business Analyisis
Nei panni dell’Head of Data Science
Mettetevi nei panni di un Head of Data Science che ha appena iniziato la sua avventura in una nuova azienda. E’ pieno di idee e voglia di portare innovazione.
Immaginatevi di voler abbracciare la sfida di una strategia di Real Time Marketing tramite
l’implementazione di modelli come Churn Prediction e Recommendation Systems che possano suggerire a chi si relaziona direttamente con i clienti la Next Best Action da seguire.
Immaginatevi poi di non avere a disposizione alcun tipo di documentazione. Nulla che descriva il patrimonio dei dati aziendali o nessuna visione chiara delle caratteristiche dei propri segmenti di clienti.
Entra in gioco il Business Analyst
È qui che entra in gioco il Business Analyst e le sue competenze chiave in parte già affrontate in questo blog. Da un lato il Business Analyst elicita la raccolta di requisiti per l’implementazione dei modelli e coinvolge gli SME per identificare l’output atteso. Dall’altro si immerge completamente nella ricerca e razionalizzazione di tutte le data source aziendali.
Il Business Analyst di Data Reply, coniugando le sue competenze funzionali di interazione con stakeholders di business e il suo know how data driven, è in grado di mappare e documentare attraverso template standardizzati e facilmente consultabili una delle proprietà più preziose di un’azienda: i dati dei suoi clienti e dei suoi processi.
La documentazione delle data source, della loro elaborazione e delle relazioni tecnico-funzionali tra esse è però soltanto il primo step dell’attività del Business Analyst.
L’analista infatti non si limita a documentare le informazioni, ma le utilizza per raccontare il percorso che porta il cliente a prendere determinate decisioni e il contesto che lo influenza.
Grazie all’EDA (Exploratory Data Analysis) può anche identificare carenze nel dato in modo da agire direttamente sulla fase della sua raccolta e aumentarne il valore.
In ultima istanza il Business Analyst, grazie allo story telling costruito, può sviluppare una conoscenza approfondita del cliente e delle sue necessità fornendo così all’azienda dei nuovi e potenti strumenti di supporto al processo decisionale, guidando l’implementazione dei giusti use cases di Artificial Intelligence e Machine Learning.
