About this episode

The episode discusses the challenges of data analytics with limited data and the importance of transitioning to a Data Warehouse for effective analysis.

Hai pochi dati, quattro tabelle “semplici”… e scopri che non sono affatto semplici.In questa puntata entriamo davvero dietro le quinte di un progetto di data analytics reale e capiamo perché a un certo punto Excel e il database operativo non bastano più.Partiamo da un caso concreto e facciamo il passaggio chiave: dal dato transazionale al Data Warehouse, mettendo ordine tra pagamenti, abbonamenti, clienti, lead e “falsi amici” che rischiano di rovinare le analisi.In questa puntata vediamo: - perché il Data Warehouse è un collettore e non “un costo in più”- la differenza tra dato operativo e dato analitico (e perché separarli)- come introdurre storicizzazione e versioning dei dati-pagamenti annuali, mensili e a 0€: dove nascono gli errori-come iniziare a ragionare su KPI corretti (fatturato, clienti attivi, ARPU, durata)-perché le analisi non sono mai “una tantum”, ma un processo continuoNiente teoria per il gusto di farla: usiamo i dati per capire il business e prepararci alle analisi che verranno nelle prossime puntate.Se lavori con i dati, fai BI o stai cercando di rendere la tua azienda più data-driven, questa è una puntata che ti evita parecchi errori a valle.📌 Link utili…

People in this episode

Host: Fabiano Sileo

Topics covered

• data analytics
• Data Warehouse
• data-driven
• KPI
• data management

Keywords

• data analytics
• Data Warehouse
• KPI
• data management
• data-driven
• historical data
• data errors

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