Nell’articolo che condividiamo oggi, Mirko Gubian, Global Demand Senior Manager & Partner di Axiante, illustra i motivi per i quali Excel, ancora molto utilizzato per l’analisi dei dati, è uno strumento sempre meno idoneo a gestire il crescente bisogno delle aziende di estrapolazioni e insight avanzati. Il Manager evidenzia la necessità di nuove applicazioni per sfruttare le potenzialità di un approccio data-driven.
Buona lettura!
Analisi dei dati: perché Excel non è più l’opzione migliore?
Excel è ancora molto utilizzato nelle aziende per l’analisi dei dati, principalmente per la sua ampissima diffusione, semplicità d’uso e versatilità. Molti dipendenti delle organizzazioni hanno iniziato a utilizzarlo durante i loro studi e la maggioranza non avverte neppure il bisogno di dotarsi di un nuovo strumento dal momento che è un tool centrale di Microsoft Office, suite adottata dalla grande maggioranza delle aziende. Questo insieme di fattori contribuisce a fare tuttora di Excel la scelta più immediata e accessibile nelle organizzazioni per chiunque debba analizzare, organizzare o condividere dati.
Tuttavia, l’utilizzo di Excel non è sempre la scelta migliore, soprattutto in determinati contesti aziendali e per certi utilizzi, situazioni in cui l’impiego di questo software può portare quanto meno a inefficienze nell’analisi dei dati. Excel presenta infatti limiti in una serie di ambiti:
- Gestione di grandi volumi di dati. Excel ha un limite massimo di circa 1,050 milioni di righe per foglio. Anche se può gestire dataset di certe dimensioni le prestazioni diminuiscono notevolmente con set di dati molto grandi, rendendolo meno adatto per analisi dei dati su larga scala;
- Collaborazione e controllo delle versioni. Nonostante alcune funzionalità, Excel non è progettato per un lavoro collaborativo complesso. La gestione delle versioni e degli aggiornamenti può diventare complicata, con rischi di perdita di dati e confusione tra diverse versioni del file;
- Analisi avanzate dei dati. Questo software offre funzioni statistiche di base, ma manca di capacità avanzate necessarie per attività più complesse, come la modellazione dei dati o l’inferenza statistica;
- Affidabilità e sicurezza. L’inserimento manuale dei dati in Excel aumenta il rischio di errori umani, che possono compromettere l’accuratezza dei risultati. Inoltre, Excel non dispone di funzionalità di sicurezza avanzate per impedire modifiche non autorizzate alle informazioni;
- Integrazione con sistemi aziendali. Questo software non è progettato per integrarsi facilmente con altri sistemi aziendali, come ERP o CRM, rendendo difficile l’automazione dei processi e la condivisione dei dati tra diverse piattaforme;
- Tracciabilità. In contesti regolamentati o dove è necessaria una tracciabilità dettagliata delle modifiche, Excel non offre funzionalità di audit trail avanzate, rendendo difficile monitorare chi ha apportato modifiche e quando;
- Scalabilità. Man mano che le esigenze aziendali crescono, Excel può diventare un collo di bottiglia, non essendo in grado di gestire efficacemente l’aumento della complessità e del volume dei dati e l’integrazione con repository diverse.
Dai meri report all’analisi avanzata
Da quanto esposto, emerge che Excel rimane uno strumento utile per analisi dei dati rapide e attività ristrette, ma è sempre meno idoneo a gestire il crescente bisogno delle aziende di analisi avanzate; bisogno legato, per cominciare, alla disponibilità di grandi volumi di dati, all’adozione di tecnologie di AI, predittive e non, e al crescente ricorso all’automazione.
Non va sottovalutato infatti che il contesto competitivo in cui le imprese operano è diventato molto più dinamico e complesso. Nello stesso tempo le aziende si trovano a gestire una quantità sempre maggiore di informazioni provenienti da fonti eterogenee: sistemi ERP, CRM, e-commerce, social media, IoT, solo per citarne alcuni. Ma in questo scenario, affidarsi a semplici report descrittivi non è più sufficiente. Di conseguenza c’è bisogno di strumenti in grado di identificare pattern nascosti, prevedere comportamenti futuri e supportare decisioni strategiche con maggiore precisione.
Nello stesso tempo, la velocità dei cambiamenti e la pressione competitiva richiedono risposte rapide e fondate. E da una parte, le analisi predittive dei dati permettono per esempio di anticipare le tendenze, ottimizzare i processi interni, personalizzare l’offerta e migliorare l’esperienza del cliente. Dall’altra tecnologie come machine learning, intelligenza artificiale e data science acquisiscono sempre maggiore rilevanza.
Infine, è anche lo stesso mindset aziendale che sta cambiando, segnando il definitivo passaggio da una gestione basata sull’intuizione o sull’esperienza a una governance e a decisioni guidate dai dati. Questa evoluzione richiede però nuovi strumenti come Microsoft Power BI, nuovi linguaggi di programmazione come Python ma anche nuove competenze per poter sfruttare le analisi avanzate dei dati come parte integrante e strategica della trasformazione digitale.
I dati si confermano quindi un asset sempre più strategico per affrontare mercati instabili e complessi, in cui il successo si gioca sulla capacità di reagire, innovare e generare efficienza. In questo contesto Axiante si impegna a supportare le aziende nel valorizzare in tutta l’organizzazione i dati e le soluzioni evolute che li alimentano, per aumentare l’efficacia e la velocità decisionale, con un impatto diretto su flessibilità operativa, competitività e performance.
di Mirko Gubian, Global Demand Senior Manager & Partner di Axiante
