Business Analysis / 1
Nel processo di business analysis uso principalmente Access ed Excel.
Non potrei prescindere dal conoscere bene i concetti fondamentali dei DB relazionali per guidare l’azienda nelle scelte migliori, ma vogliamo parlare della versatilità di Excel?
Business Analysis / 2
Quando analizzo i dati, oltre all’utilizzo massiccio di Access, lavoro con un tool di Business Intelligence che mi permette di ottimizzare i tempi di estrazione dei dati.
Excel fa sempre il suo dovere: una volta che ho estratto i dati finalizzo il report rendendolo graficamente accattivante.
Uso BOARD International.
Data Analysis / 1
L’analisi dei dati è l’attività di base necessaria per ottenere le informazioni che supportano le decisioni strategiche aziendali.
Una buona gestione aziendale non può prescindere dall’analisi dei dati.
Data Analysis / 2
Costruisco il processo di data analysis giorno dopo giorno, come un sarto che confeziona un vestito su misura.
E’ bello avere la responsabilità di impostare l’analisi in modo che risponda ai bisogni dell’azienda.
Perchè lo faccio? Perchè amo i numeri.
Come lo faccio? Aggrego i dati e fornisco risposte.
Si fa presto a dire “Data Analysis”
Si fa presto a dire “Data Analysis”, è una definizione che vuol dire tutto e non vuol dire niente.
Secondo me esistono 2 approcci ben distinti:
1) tramite i DB relazionali (DBMS) si possono facilmente analizzare i dati per monitorare le performance in termini di fatturato e margine, verificare “cosa” si è venduto a “chi” e calcolare KPI come il numero dei nuovi clienti acquisiti, la quantità di documenti emessi e il numero di righe per documento con il relativo valore;
2) tramite i DB non relazionali (DB NO SQL) si analizzano i Big Data per montorare le performance slegate dai fatturati e dalle marginalità, e il metodo differisce dal primo citato perchè il tipo di dato da analizzare è diverso, sia in termini di quantità, sia in termini di struttura del dato stesso.
La Data Analysis è un mondo
In estrema sintesi, 2 approcci ben distinti:
DBMS, tramite i DB relazionali si possono facilmente analizzare i dati per monitorare le performance in termini di fatturato e margine, verificare “cosa” si è venduto a “chi” e calcolare KPI come il numero dei nuovi clienti acquisiti, la quantità di documenti emessi e il numero di righe per documento con il relativo valore
DB NO SQL, tramite i DB non relazionali si analizzano i Big Data per montorare le performance slegate dai fatturati e dalle marginalità, e il metodo differisce dal primo citato perchè il tipo di dato da analizzare è diverso, sia in termini di quantità, sia in termini di struttura del dato stesso.
Il bello dei numeri
Il bello dei numeri è che raccontano di tutto, basta saperli ascoltare.
A volte sembra complicato analizzarli, il segreto è che qualsiasi analisi nasce semplice!
L’algoritmo
L’algoritmo è un concetto fondamentale dell’informatica perché è alla base della nozione teorica di calcolabilità: un problema è calcolabile quando è risolvibile mediante un algoritmo.
Una definizione di algoritmo utilizzabile in ambito matematico è la seguente: “una sequenza finita di istruzioni che definiscono in modo chiaro e non ambiguo le operazioni da eseguire per raggiungere un risultato”.
L’algoritmo è un concetto cardine anche della fase di programmazione dello sviluppo di un software: preso un problema da automatizzare, la programmazione costituisce essenzialmente la traduzione di un algoritmo per tale problema in programma, scritto in un certo linguaggio, che può essere quindi effettivamente eseguito da un calcolatore rappresentandone la logica di elaborazione.
La teoria della calcolabilità
La teoria della calcolabilità studia quali funzioni possono essere calcolate tramite un procedimento automatico.
E’ comune sia alla matematica che all’informatica:
— matematicamente si pone l’obiettivo di dare una definizione formale e rigorosa dell’idea intuitiva di funzione calcolabile;
— informaticamente cerca di determinare se una data funzione è teoricamente calcolabile, a prescindere dalla quantità di risorse che la sua esecuzione richiede in termini di memoria e/o di tempo.
L’approccio è quindi duplice:
— da una parte (matematica) approfondire il concetto di calcolabilità, cercando di individuare le categorie di problemi che sono teoricamente risolvibili;
— dall’altra (informatica) mappare questo concetto su ciò che è teoricamente calcolabile sui computer, anche in questo caso senza contare le limitazioni imposte dai costi, dal tempo, dalla quantità di memoria impiegata.
Elenco delle fonti nella pagina Progetto