Analytics è la disciplina che si occupa di individuare modelli rilevanti e insights significativi nei dati. Questo tipo di analisi consente di valutare l’andamento di un business.

Per chi ama la propria lingua è spesso irritante assistere all’utilizzo indiscriminato dell’inglese, ma è pur vero che, soprattutto in ambito tecnologico, la lingua inglese produce neologismi più rapidamente dell’italiano e soprattutto si tratta di termini condivisi a livello globale. Per cui in alcuni casi è indispensabile farne uso. Data analytics, la cui traduzione in italiano, come faremmo per data analysis, è “analisi dei dati”, ne è un esempio eclatante.

Data analytics ha infatti una traduzione ben precisa molto diversa dalla data analysis. In questa Guida, oltre a darne una definizione precisa, se ne approfondiranno le differenze rispetto alla business intelligence tradizionale, quali sono le tecniche e le tecnologie che la contraddistinguono, quali gli ambiti applicativi e le principali problematiche, dagli impatti del GDPR alla carenza di competenze, senza ovviamente dimenticare uno sguardo al mercato italiano e alle principali soluzioni disponibili.

Analytics è il processo scientifico di scoperta e comunicazione dei modelli significativi che possono essere trovati nei dati. In pratica i dati grezzi vengo trasformati in insights (intuizioni) utili per prendere decisioni migliori e si basa su un insieme di scienze, tecniche e tecnologie che vanno dalla statistica, alla matematica, alle tecnologie di business intelligence di base, al reporting, all’elaborazione analitica online (Olap) e varie forme di analisi avanzate.