"Secondo me il prodotto X vende bene". "Mi sembra che i clienti preferiscano Y". Le sensazioni sono utili, ma i dati sono meglio. Quante decisioni prendete basandovi su intuizioni invece che su fatti?
Dati ovunque, insight da nessuna parte
Il problema non è avere dati. È che sono sparsi in dieci sistemi diversi, in formati incompatibili, senza una vista unificata. Il primo passo è aggregare.
Dashboard che servono davvero
Una dashboard efficace risponde a domande di business. "Come vanno le vendite questo mese?" "Quali prodotti hanno margine migliore?" "Dove perdiamo clienti?" Non grafici carini, ma informazioni azionabili.
Self-service per il team
Se ogni analisi richiede una richiesta all'IT, i dati restano inutilizzati. Strumenti come Metabase o Looker permettono a chiunque di esplorare i dati senza scrivere SQL.
Predictive analytics
Il passo successivo: usare i dati storici per prevedere il futuro. Demand forecasting, churn prediction, scoring lead. L'AI rende accessibili analisi che prima richiedevano data scientist.