Si identificano come applicazioni di Business Intelligence tutte quelle che analizzano in profondità i dati in possesso di un’azienda, come le transazioni completate sul proprio sito di e-commerce oppure i profili dei clienti, per trasformarle in informazioni da usare per prendere decisioni strategiche legate al business, come ad esempio avviare una nuova campagna di marketing o una promozione su un determinato tipo di prodotti.

All’interno di questa categoria rientrano strumenti software e metodologie anche molto diversi tra loro che si estendono lungo tutto il “ciclo di vita” dei dati aziendali: dalla raccolta alla “pulizia” per fare in modo che siano davvero attendibili, dalla segmentazione dei dati necessari alla specifica analisi fino alla presentazione dei risultati in una forma che sia di comprensione immediata. Ciascuna di queste fasi può avere anche strumenti software diversi e specifici.

Da un punto di vista metodologico la Business Intelligence ha vissuto in questi anni una evoluzione che l’ha trasformata da strumento per l’analisi retrospettiva a mezzo per l’analisi sempre più real-time e predittiva. Inizialmente il focus della Business Intelligence è stato analizzare lo storico dei dati raccolti per arrivare a spiegare con precisione cosa era già successo. Per esempio, analizzare la distribuzione geografica delle vendite per identificare le preferenze dei consumatori in diverse regioni.

Business Intelligence: cosa è davvero

Trasformare la BI in uno strumento predittivo significa arrivare a spiegare non solo come un fenomeno (le dinamiche di vendita) si è verificato in passato ma come continua a evolvere e come probabilmente si concretizzerà in futuro. Dai dati disponibili deve essere cioè ricavato un modello del fenomeno che si sta analizzando, non semplicemente uno storico. È un approccio diverso all’analisi dei dati e per questo talvolta si preferisce usare la denominazione di Business Analytics o semplicemente analytics.

Le nuove possibilità della Business Intelligence derivano dall’evoluzione delle tecnologie hardware e software collegate alla gestione dei dati. Un modello significativo di un fenomeno si può trarre solo da una grande quantità di dati (Big Data), oggi sono aumentate le possibilità di raccogliere questi dati dal campo in tempo reale, immagazzinarli in database allo stesso tempo capaci e performanti ed elaborarli con piattaforme ad alte prestazioni. Questo evitando il flusso tradizionale di memorizzazione in un database e successiva estrazione di un sottoinsieme di dati tipico del data warehousing tradizionale.

Le tendenze della Business Intelligence nel 2016

Da un punto di vista tecnico le piattaforme di Business Intelligence oggi sono utilizzabili sia come applicazioni on-premise sia come servizi cloud, a vari livelli di complessità e funzioni. Resta un campo in cui è consigliabile avere personale tecnicamente preparato (data architect, sviluppatori, data analyst) se si vogliono creare le proprie applicazioni interne di analisi dei dati. Sempre più piattaforme, specie in cloud, cercano però di semplificare lo sviluppo permettendo anche a personale non tecnico di creare propri cruscotti informativi assemblando funzioni di base e connettori verso le basi dati più comuni.

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