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- [Newsletter] Essere Data Driven: la verità che nessuno racconta: - [1° Video] Ho dato i miei dati REALI a un Data Analyst : - [Carosello]Perché serve un DWH per il progetto di Dietro le quinte: 00:00 – Perché questo progetto di data analytics00:56 – Cos’è davvero un Data Warehouse03:26 – Operativo vs analitico: perché separare i dati04:33 – La dimensione storica dei dati05:57 – Ok, ma chi lo paga? (il punto di vista del business)Quanto costa un DWH e quando ha senso investire davvero.07:41 – Architettura semplice vs complessa08:00 – Star Schema: fatti e dimensioni spiegati sul campoTabella dei fatti, dimensioni e perché il modello dati conta più delle query.11:34 – Entriamo nel caso reale: utenti, pagamenti, abbonamentiLe entità principali del progetto e perché gli abbonamenti sono “falsi amici”.13:34 – Pagamenti singoli, mensili, annuali e a 0€Doppioni, free trial e perché contare i clienti non è banale.15:10 – Quando un cliente è davvero un cliente?Lead, cliente, ex-cliente: la definizione dipende dall’analisi.17:03 – Abbonamenti annuali e RMR: il problema dello “spalmare”Un pagamento ≠ un mese: come simulare i flussi corretti per le analisi.18:27 – Dai dati semplici alla complessità realePerché ogni progetto dati diventa complesso entrando nel business.20:18 – Quali analisi vogliamo fare (prima le priorità)Fatturato, clienti attivi, ARPU e durata del cliente.21:54 – Effetto palestra e utilizzo delle lezioniPerché il dato finanziario da solo non basta.23:41 – Funnel marketing e CRMDa lead a cliente: dati mancanti e analisi di conversione.25:10 – L’analisi come processo, non come dashboardOgni analisi genera nuove domande (ed è normale).28:06 – Il Data Warehouse non è un costo, è un investimentoPerché abilita decisioni migliori, anche correttive.30:15 – Il vero lavoro del data analystSintetizzare complessità in messaggi chiari per decidere.31:23 – Data storytelling: parlare al cliente, non ai tecniciMeno righe di SQL, più messaggi utili.33:20 – Quanti dati servono davvero?50k righe vs milioni: quando Excel non basta più.34:39 – La scelta pragmatica: PostgresPerché partire semplice è spesso la scelta migliore.36:06 – Dal dato grezzo al modelloIngestion vs transformation: come iniziamo a costruire il DWH.38:38 – Più fatti, più dimensioniPagamenti, clienti, prodotti, tempo e abbonamenti.39:16 – Prossimi step del progettoTrasformazioni, modellazione e cosa vedremo nella prossima puntata.