Business Intelligence (BI)

Cos’è la Business Intelligence?

La Business Intelligence (BI) sfrutta software e servizi per trasformare i dati in informazioni strategiche utilizzabili, che aiutino le aziende a prendere decisioni strategiche informate o ad adattare le tattiche dell’organizzazione. Gli strumenti di BI leggono e analizzano set di dati e presentano risultati analitici sotto forma di report, riepiloghi, dashboard, grafici e mappe per fornire agli utenti informazioni dettagliate sullo stato delle attività e l’andamento degli indicatori delle prestazioni di business principali (KPI).

Business Intelligence e Business Analytics: qual è la differenza?

La business intelligence è anche chiamata analisi descrittiva, in quanto descrive uno stato passato o attuale. “Non ti dice cosa fare in futuro: ti mostra cosa c’è stato o cosa c’è nel presente”, dice Michael F. Gorman, professore di gestione delle operazioni e scienze delle decisioni presso l’Università di Dayton in Ohio.

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La Business Analytics (BA) è invece un processo che utilizza software e tecnologie per analizzare i dati e fornire previsioni su cosa accadrà (analisi predittiva) o cosa potrebbe accadere se si adottassero determinati approcci o comportamenti (analisi prescrittiva). La BA è talvolta chiamata anche Advanced Analytics.

Come funziona la business intelligence

Sebbene la business intelligence non dica agli utenti aziendali cosa fare o cosa succederà se le azioni o gli eventi intraprendono un determinato corso, non è nemmeno corretto che la BI sia solo un generatore di report. Piuttosto, la BI offre un metodo e strumenti affinché i decisori possano esaminare i dati per comprendere le tendenze e ricavarne informazinoi o intuizioni.

Chris Hagans, vice presidente delle operazioni di WCI Consulting, una società di consulenza focalizzata sulla BI, sottolinea che gli strumenti di business intelligence semplificano lo sforzo che le persone fanno nel ricercare, aggregare e interrogare i dati per ottenere le informazioni di cui hanno bisogno per prendere valide decisioni di business.

Per esempio, una società che voglia gestire meglio la propria catena di approvvigionamento ha bisogno delle funzionalità di BI per determinare dove si verificano ritardi e dove esistono delle variazioni all’interno del processo di spedizione, dice Hagans. Questa società potrebbe anche utilizzare le sue capacità di BI per scoprire quali prodotti sono più soggetti a ritardi, e quali siano i mezzi o i vettori di trasporto coinvolti più frequentemente in questi casi.

I possibili casi d’uso per la BI si estendono oltre le tipiche metriche delle prestazioni aziendali: aumento delle vendite e riduzione dei costi, afferma Cindi Howson, vicepresidente alla ricerca di Gartner, che evidenzia come il sistema scolastico di Columbus, Ohio abbia utilizzato gli strumenti di BI per migliorare i tassi di apprendimento degli studenti e dei diplomati attraverso un’analisi di numerosi data-point: dai tassi di frequenza alle prestazioni degli studenti.

Strumenti di business intelligence

Le organizzazioni oggi possono scegliere tra un nutrito elenco di fornitori che offrono strumenti di BI. Nel suo rapporto periodico Magic Quadrant, Gartner identifica quasi due dozzine di fornitori di BI e di strumenti di Analytics, elencando Microsoft, Qlik e Tableau come leader. Altri fornitori di strumenti di BI includono Board International, Information Builders, Sisense e Zoomdata.

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Le organizzazioni hanno scelto una piattaforma BI basata su vari fattori, tra cui la dimensione e la complessità delle loro operazioni e il tipo di tecnologia che hanno già (cioè IBM, Oracle, SAS, SAP – che offrono tutti gli strumenti di BI), dice Hagans.

La Business Intelligence in azione

In passato, gli utenti principali delle applicazioni di BI erano i professionisti IT. Gli strumenti di BI si sono tuttavia evoluti per essere più intuitivi e user-friendly, consentendo a un gran numero di utenti aziendali in svariate funzioni organizzative di sfruttare strumenti di questo tipo.

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Gartner’s Howson distingue due tipi di BI. La prima è la BI classica o tradizionale, in cui i professionisti IT utilizzano i dati transazionali interni per generare report. Il secondo è la BI moderna, in cui gli utenti aziendali interagiscono con sistemi agili e intuitivi per analizzare i dati più rapidamente.

Howson spiega che le organizzazioni generalmente optano per la classica BI per determinati tipi di report, come i report normativi o finanziari, in cui la precisione è fondamentale e le domande e i set di dati utilizzati sono standard e prevedibili. Le organizzazioni in genere utilizzano strumenti di BI “moderna” quando gli utenti aziendali hanno bisogno di approfondire dinamiche in rapida evoluzione, come gli eventi di marketing, in cui si preferisce la rapidità a una accuratezza del 100%.

Sebbene una solida business intelligence sia essenziale per prendere decisioni strategiche di business, molte organizzazioni hanno difficoltà nell’implementare strategie di BI efficaci, grazie a cattive pratiche nella raccolta e validazione dei dati, errori tattici e altro ancora.

Il valore della business intelligence

Sebbene gran parte dell’hype di oggi riguardi i big data e la Advanced Analytics (oltre al potenziamento successivo: intelligenza artificiale e machine learning), la BI è ancora rilevante per molteplici ragioni.

In primo luogo, gli esperti affermano che molte organizzazioni continuano a faticare nel  trovare il modo per distribuire i propri dati e sfruttare gli strumenti di BI al massimo delle loro potenzialità. Di conseguenza, Gorman dell’Università di Dayton afferma che la maggior parte delle organizzazioni tende ad avere situazioni in cui le capacità di BI vengono sfruttate, a volte in modo differente, da specifiche funzioni o gruppi aziendali, piuttosto che una piattaforma unica a livello aziendale.

Secondo il rapporto 2016-2020 del Global Business Intelligence Market, pubblicato a gennaio 2016, Technavio, società di consulenza e ricerca tecnologica globale, prevede che il mercato globale della BI registrerà un tasso di crescita annuo composto (CAGR) superiore al 10% entro il 2020.

Lo studio di ricerca afferma che l’adozione crescente di analisi dei dati, disponibilità dei dati e implementazione della BI del cloud sono i tre fattori principali che guidano il mercato.

In secondo luogo, le organizzazioni continueranno ad aver bisogno di una comprensione accurata degli eventi passati e dell’attuale stato delle cose. Ecco perché, secondo gli esperti, anche se le organizzazioni utilizzano sempre più analitiche avanzate per prevedere il futuro, continuano a investire nelle loro operazioni di BI.

“Hai bisogno di entrambi, perché hai bisogno di sapere cosa sta succedendo”, dice Howson. “Non serve saper prevedere il futuro se non so cosa sta accadendo in questo momento”.

Il futuro della business intelligence

Andando avanti, Howson dice che Gartner vede una terza ondata di disruption all’orizzonte, qualcosa che la società di ricerca chiama “analytics aumentata”, in cui l’apprendimento automatico viene inserito nel software e guiderà gli utenti nelle loro query nei dati. “Sarà BI più Analytics, e in più sarà intelligente”, afferma.

Le combinazioni incluse in queste piattaforme software renderanno ogni funzione più potente individualmente, e più preziosa per le persone di business che le usano, dice Gorman.

“Per esempio, qualcuno prenderà in considerazione i report di vendite dello scorso anno – questa è la BI – ma anche le previsioni sulle vendite dell’anno prossimo – questa è la business analytics – e quindi potrebbe aggiungere una funzione what-if,: cosa succederebbe se succede X invece di Y”, dice Gorman, spiegando che i produttori di software si stanno muovendo per sviluppare applicazioni che forniranno tali funzioni all’interno di una singola applicazione piuttosto che distribuirle tramite più piattaforme come avviene ora.

“Ora il sistema offre raccomandazioni di valore superiore. Rende il decisore più efficiente, più potente e più preciso “, aggiunge.

E anche se la BI rimarrà preziosa in sé e per sé, Howson afferma che le organizzazioni non potranno competere se non muoveranno per andare oltre la BI, adottando anche soluzioni di Advanced Analytics.

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