📩 Newsletter Dati365 → https://daiti365.substack.com/📊 Academy Dati365 → https://dai-dati-alla-bi-393157.socialacademy.com/

In questa nuova puntata dello spin-off “Dietro le quinte di un progetto dati” entriamo in una fase cruciale: siamo ormai vicini alla dashboard… ma è proprio qui che molti fanno l’errore più grande. L’analisi dei dati non è un processo lineare, ma un ciclo continuo fatto di iterazioni, ritorni indietro e raffinamenti progressivi.Partendo dal lavoro fatto nelle puntate precedenti — dalla definizione della domanda di business fino alla costruzione del data warehouse e delle viste — analizziamo cosa succede davvero quando si inizia a preparare i dati per la dashboard. Scoprirai perché la granularità dei dati è fondamentale, quali sono i rischi nascosti quando si uniscono tabelle diverse e perché numeri apparentemente corretti possono nascondere errori profondi.Parliamo anche del passaggio chiave tra mondo tecnico e business: come si costruiscono le viste, come si validano e perché questo step è spesso sottovalutato. Vedremo inoltre perché l’approccio iterativo è l’unico realmente efficace nei progetti data driven, e come questo impatta direttamente sulla qualità delle decisioni.Se pensi che il lavoro finisca con la creazione di una dashboard, questo video ti farà cambiare prospettiva: la dashboard è solo l’inizio. Il vero valore nasce da un processo continuo di analisi, revisione e miglioramento.Un contenuto pratico e concreto per chi vuole capire davvero come funzionano i progetti di data analytics nel mondo reale, senza teoria inutile e senza buzzword.Capitoli00:00 Introduzione e recap della puntata precedente00:33 Sigla01:01 Dove eravamo: dalle viste alla dashboard01:29 Cosa sono le viste e perché sono fondamentali02:13 Il modello dati: tabelle e struttura (prodotti, contatti, abbonamenti, pagamenti)03:27 Prime analisi: abbonamenti e fatturato mensile04:18 Ricavo per utente e per prodotto (ARPU e logiche di aggregazione)06:00 Granularità dei dati: quanto dettaglio serve davvero07:20 Approccio corretto: meglio dati granulari o aggregati?08:13 Il mito dei Big Data (e la realtà nei progetti)10:11 Data Warehouse: a cosa serve davvero (e a cosa no)12:14 Il ruolo degli strumenti di BI (Power BI e simili)14:16 Interattività e drill-down: perché serve granularità15:41 Perché le viste servono a “recintare” il dato16:55 Dal business alla tecnica (e ritorno): chiudere il cerchio18:00 Validazione dei dati prima della dashboard18:46 Il rischio delle join: quando i numeri “esplodono”21:00 La difficoltà reale del data modeling22:19 Il problema dei numeri “quasi giusti”22:56 Il processo iterativo nei progetti dati23:23 Waterfall vs Agile: perché nei dati non funziona24:56 Nei dati si impara facendo (e testando)26:31 Data analytics come processo continuo27:54 Decisioni, processi e miglioramento continuo29:00 Verso la dashboard (e il prossimo step)29:36 Dalla tecnica alla comunicazione: il ruolo della dashboard30:00 Prototipazione prima della BI (carta e penna)30:03 Conclusione