Panoramica della business intelligence

La maggior parte delle aziende raccoglie ogni giorno enormi volumi di dati aziendali, provenienti da software ERP (Enterprise Resource Planning), piattaforme di e-commerce, supply chain e da numerose altre fonti interne ed esterne. Per trasformare questi dati in insight fruibili, hanno bisogno di un sistema avanzato di business intelligence (BI) che si integri perfettamente con varie fonti di dati, consentendo l'accesso e l'analisi dei dati in tempo reale.

La business intelligence è sia un processo disciplinato che un complesso di strumenti che trasformano i dati grezzi in linee guida chiare e fruibili finalizzate al processo decisionale basato sui dati. Una business intelligence evoluta genera questi insight più rapidamente e con molta più flessibilità, mettendo a disposizione degli utenti strumenti analitici in self-service con cui esplorare i dati e rispondere a domande senza attendere l'IT.

Definizione di business intelligence

La business intelligence si riferisce a processi e strumenti utilizzati dalle organizzazioni per analizzare i propri dati di business, trasformarli in insight fruibili e aiutare ogni utente a prendere decisioni più consapevoli e a soddisfare i KPI. La business intelligence opera raccogliendo, ripulendo, integrando, archiviando e analizzando i dati e quindi presentando insight in forma di cruscotti, report ed elaborazioni grafiche da condividere in ogni area dell'azienda. I team utilizzano questi insight per monitorare le performance e riconoscere le tendenze, mentre le organizzazioni se ne servono per indirizzare le decisioni, ottimizzare i processi e migliorare i risultati di business.

Noto anche come sistema di supporto alle decisioni (DSS, decision support system), la business intelligence viene talvolta indicata come "analytics descrittivi", proprio perché descrive come funziona un'azienda oggi e come funzionava in passato. Risponde a domande del tipo “Cosa è successo?” e “Cosa deve cambiare?, senza però approfondire il motivo per cui è successo qualcosa o cosa potrebbe accadere in futuro.

Business intelligence vs. analisi aziendale

Business intelligence e business analytics sono termini utilizzati spesso in modo intercambiabile perché hanno in comune molti obiettivi e strumenti. Anziché tracciare rigide linee di demarcazione, potremmo ragionare in questi termini:

• La business intelligence si concentra su ciò che è accaduto in passato e su ciò che sta accadendo in questo momento (analytics descrittivi).
• I business analytics approfondiscono il motivo per cui le cose si sono verificate e cosa potrebbe accadere in futuro (analytics predittivi).

La business intelligence delinea la visione fondativa dell'azienda, permettendo ai team di conoscerne le performance attuali e storiche. I business analytics sviluppano questa conoscenza di base indagando i fattori sottostanti, individuando pattern e applicando tecniche predittive per anticipare i risultati futuri e suggerire azioni. Nella pratica, le due discipline operano insieme in un continuum che va dagli insight descrittivi all'analisi diagnostica, predittiva e prescrittiva.

Più importante delle etichette applicate è garantire che le organizzazioni dispongano degli strumenti giusti per rispondere ai loro quesiti aziendali, risolvere il problema in questione e raggiungere i loro obiettivi. Proprio per questo molti importanti vendor di software ora coniugano funzionalità di business intelligence e business analytics su un'unica piattaforma di dati. Tale approccio offre ai team tutto ciò di cui hanno bisogno in un unico posto e rende meno rilevante la distinzione terminologica.

Come funziona la business intelligence (passo-passo)

Il processo di business intelligence si articola in sei passaggi primari finalizzati a raccogliere, analizzare ed elaborare i dati aziendali per poi distribuire insight fruibili.

1. Raccolta: raccogli dati da sistemi operativi, applicazioni e fonti esterne per acquisire le informazioni grezze necessarie ai fini dell'analisi.
2. Pulizia e integrazione: prepara i dati correggendo gli errori, standardizzando i formati e mettendo insieme più fonti in un set di dati unificato e affidabile.
3. Archiviazione: Organizza e mantieni i dati preparati in un repository centrale (un data warehouse o una piattaforma cloud), che ne assicuri l'affidabilità e la facilità di accesso.
4. Analisi: applica metodi analitici per riconoscere schemi ricorrenti, tendenze e insight a supporto del processo decisionale.
5. Elaborazione grafica e condivisione: presenta gli insight attraverso dashboard, report e grafiche che rendano i risultati chiari e facilmente intelligibili agli stakeholder.
6. Azione: sfrutta gli insight per orientare le decisioni, ottimizzare i processi e favorire risultati aziendali misurabili.

Vantaggi principali della business intelligence

Un valido programma di business intelligence si focalizza su come incrementare i profitti e le performance, individuare i problemi, ottimizzare le attività e altri obiettivi. Di seguito sono illustrati alcuni dei numerosi vantaggi offerti dalla business intelligence:

Processo decisionale

• Ricevere supporto per un processo decisionale basato sui fatti. Gli strumenti di BI permettono a executive, manager e dipendenti di individuare informazioni pertinenti ai loro ruoli e aree di responsabilità e di utilizzarle per prendere decisioni basate su fatti e non su semplici congetture.
• Acquisire e mantenere un vantaggio competitivo. Grazie a una business intelligence tempestiva, le organizzazioni possono identificare rapidamente nuove tendenze e opportunità e agire di conseguenza. Sono inoltre in grado di valutare le proprie capacità, i propri punti di forza e i propri punti deboli rispetto alla concorrenza e di sfruttare tali informazioni a loro vantaggio.

Monitoraggio dei KPI

• Misurare e tenere traccia delle performance. I cruscotti semplificano il monitoraggio dei KPI della business intelligence e dei progressi compiuti rispetto agli obiettivi definiti e permettono di impostare alert per sapere dove e quando attuare iniziative di miglioramento mirate.
• Identificare e definire benchmark. Le soluzioni di business intelligence permettono alle organizzazioni di confrontare le metriche dei loro processi e performance con gli standard di settore, determinare in quali aree sono necessari miglioramenti, definire benchmark significativi e monitorare i progressi rispetto agli obiettivi prefissati.

Efficienza

• Individuare i problemi per poterli risolvere. Con la business intelligence, gli utenti possono individuare potenziali problemi di business (come per esempio colli di bottiglia nella produzione o nella distribuzione, tendenze al rialzo del tasso di abbandono dei clienti, aumento dei costi di manodopera e altro) prima che causino danni finanziari.
• Operare in modo più efficiente. I sistemi di business intelligence consentono a chiunque di dedicare meno tempo alla ricerca di informazioni, all'analisi dei dati e alla generazione di report. Permettono inoltre di individuare aree di sovrapposizione, duplicazioni o inefficienze tra reparti o filiali per snellire le attività operative.
• Rendere i dati e la rendicontazione accessibili a tutti. Il software di business intelligence offre interfacce intuitive, report drag-and-drop e cruscotti basati sui ruoli che i membri del team sono in grado di utilizzare autonomamente, senza bisogno di programmare o possedere altre competenze tecniche.

Informazioni sui clienti

• Migliorare le esperienze di clienti e dipendenti. Gli utenti della business intelligence possono estrarre i dati per individuare schemi di comportamento di clienti e dipendenti, analizzare i feedback e utilizzare informazioni approfondite per personalizzare e migliorare le esperienze.

Redditività

• Aumentare i ricavi e la redditività. In definitiva, i dati di business intelligence permettono di comprendere meglio in quali aree sono presenti rischi e opportunità, dando la possibilità ai team di apportare adeguamenti proficui.

Le componenti chiave di un sistema BI

In un sistema di business intelligence confluiscono diverse componenti interconnesse che preparano, strutturano e centralizzano i dati per trasformarli in insight significativi e fruibili, creando così le basi per un miglior funzionamento dei sistemi AI. Fanno parte di un sistema di business intelligence numerose componenti diverse. Queste le più comuni:

Reporting di BI

Il reporting di business intelligence, che presenta dati e informazioni approfondite agli utenti finali con modalità facilmente comprensibili e fruibili, è fondamentale per ogni azienda. I report utilizzano riepiloghi ed elementi visivi, quali diagrammi e grafici, per mostrare agli utenti le tendenze nel tempo, le relazioni tra variabili e numerosi altri fattori. Essendo anche interattivi, permettono agli utenti di effettuare la scomposizione e l'analisi delle tabelle o di eseguire il drill down dei dati a seconda delle esigenze. I report possono essere automatizzati e inviati regolarmente in base a una pianificazione predeterminata, oppure ad hoc e creati in modo tempestivo.

Esecuzione di query

Gli strumenti per l'esecuzione di query consentono agli utenti di porre quesiti aziendali e ottenere risposte tramite interfacce intuitive. Con i moderni strumenti, l'invio di una query può essere altrettanto semplice quanto porre a Google (o a Siri) una domanda del tipo "Dove si stanno verificando ritardi nelle spedizioni?", "Le vendite trimestrali hanno raggiunto gli obiettivi prefissati?", e “Quanti widget sono stati venduti ieri?”

Cruscotti di BI

I cruscotti sono uno degli strumenti di business intelligence più diffusi. Utilizzano diagrammi, grafici, tabelle e altre forme di visualizzazione dei dati costantemente aggiornate per tenere traccia di KPI predefiniti e altre metriche aziendali. I cruscotti di business intelligence offrono anche una panoramica unificata delle performance in tempo pressoché reale. I manager e i dipendenti possono sfruttare le funzionalità interattive per personalizzare le informazioni che desiderano visualizzare, approfondire l'analisi dei dati e condividere i risultati con altri stakeholder.

Elaborazione grafica dei dati

La capacità di rappresentare graficamente i dati e mostrarli contestualizzati è un'area in cui la business intelligence primeggia in modo assoluto. Grafici, diagrammi, mappe e altri formati visivi danno nuova vita ai dati con modalità facilmente e rapidamente comprensibili. Le tendenze e i valori anomali sono più evidenti. I colori e i pattern creano un quadro della storia che si cela dietro i dati in un modo che le colonne e le righe di un foglio di calcolo non potrebbero mai fare. In un sistema di business intelligence la rappresentazione grafica dei dati viene utilizzata nei report, nelle risposte alle query e nei cruscotti.

OLAP

L'Online Analytical Processing (OLAP) è una tecnologia che potenzia le funzionalità di esplorazione dati in numerosi sistemi di business intelligence. La tecnologia OLAP consente un'analisi rapida e multidimensionale in enormi volumi di informazioni archiviate in un data warehouse o in un altro archivio dati centrale.

Preparazione dei dati

La preparazione dei dati consiste nel compilare molteplici fonti di dati e, in generale, nel prepararli per l'analisi. Utilizzando un processo denominato estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), i dati grezzi vengono puliti, classificati e quindi caricati in un data warehouse. Un valido sistema di business intelligence automatizza molti di questi processi e consente la definizione di dimensioni e indicatori.

Data warehouse

Il data warehouse contiene dati aggregati provenienti da più fonti che sono stati puliti e formattati in modo da renderli accessibili alla business intelligence e ad altri strumenti analitici.

Operando nel quadro di un ecosistema integrato, queste componenti di business intelligence non solo semplificano l'analisi, ma migliorano anche l'estrazione basata sull'intelligenza artificiale fornendo dati coerenti e ben organizzati che i modelli di AI possono interpretare in modo più accurato ed efficiente.

Esempi di business intelligence in azione

Gli attuali strumenti di business intelligence consentono a qualsiasi utente di un'organizzazione di accedere più facilmente ai dati attuali e storici, analizzarli e agire di conseguenza. Ecco alcuni esempi di business intelligence in diverse aree aziendali:

• Business intelligence per il marketing: gli esperti di marketing possono utilizzare la business intelligence per monitorare i risultati delle campagne, come i tassi di apertura delle e-mail, i tassi di clic e le conversioni delle landing page, per poi personalizzare le promozioni future in modo da renderle più efficaci.
• BI per l'area Finance: i reparti finanziari possono consolidare i dati finanziari e monitorare in tempo reale il flusso di cassa, i margini, le spese, i flussi di entrate e altri fattori. Possono tenere sotto controllo la redditività e prendere decisioni in grado di migliorare gli utili netti.
• Business intelligence per l'HR: i team HR possono utilizzare la business intelligence per monitorare metriche quali tempi e presenze, tassi di produttività, turnover dei dipendenti e engagement. Possono inoltre utilizzare la business intelligence per migliorare le decisioni di assunzione, individuare i fabbisogni di formazione, ottimizzare le pianificazioni del personale e altre attività.
• Business intelligence per attività operative: i team operativi possono monitorare l'output della produzione, le performance delle attrezzature, i tempi di ciclo e i colli di bottiglia per migliorare il rendimento e mantenere una qualità costante.
• Business intelligence per la supply chain: i team della supply chain possono monitorare i livelli di stock, le performance dei fornitori, i lead time e i ritardi nelle spedizioni, in modo da ridurre i disagi e rafforzare la resilienza generale.
• Business intelligence per l'utilizzo dei prodotti: i team di prodotto possono analizzare schemi ricorrenti di utilizzo, l'adozione delle funzionalità e il comportamento dei clienti allo scopo di perfezionare la progettazione dei prodotti, assegnare priorità ai miglioramenti e accrescere la soddisfazione dei clienti.

BI tradizionale vs. moderna

La business intelligence è ormai presente da oltre 30 anni. Nella sua forma tradizionale era un'attività di competenza del team IT, che rispondeva alle domande degli utenti business sotto forma di report statici. In caso di domande successive, queste venivano reinviate al team IT e generalmente collocate in fondo alla coda.

Questo processo dispendioso in termini di tempo è stato sostituito dalla moderna business intelligence, che è molto più interattiva. Una business intelligence è "moderna" quando viene eseguita nel cloud, aggiorna i dati in tempo reale, abilita il self-service, incorpora analytics direttamente nelle applicazioni e nei workflow e utilizza l'AI per fornire insight più rapidi e mirati.

I moderni strumenti di business intelligence in self-service permettono agli utenti business di interrogare personalmente i dati, creare cruscotti, generare report e condividere i risultati ottenuti da qualsiasi browser web o dispositivo mobile, il tutto con un coinvolgimento minimo dell'IT. Le recenti tecnologie di AI e machine learning hanno semplificato e accelerato ulteriormente questo processo attraverso l'automatizzazione di numerosi processi di business intelligence, tra cui l'esplorazione dei dati e la creazione di report ed elaborazioni grafiche.

Sempre più spesso le aziende scelgono strumenti di business intelligence in cloud che si connettono a un maggior numero di fonti di dati, disponibili 24/7 ovunque si trovino. Inoltre, scelgono soluzioni che offrono una business intelligence incorporata direttamente nei workflow e nei processi, dando agli utenti la possibilità di assumere sul momento decisioni migliori e contestualizzate.

Le attuali piattaforme di business intelligence più moderne combinano business intelligence, analytics avanzati e predittivi e strumenti di pianificazione in un'unica soluzione di analytics in cloud. Sono "aumentate" dalle tecnologie di AI e machine learning e possono essere integrate in qualsiasi processo, democratizzando la business intelligence e gli analytics, che diventano così accessibili a tutti, non solo dai team IT o dagli analisti di professione.

BI, data analytics e data science

Nonostante vengano spesso confusi, business intelligence, data analytics e data science sono concetti diversi, con finalità altrettanto distinte:

• La business intelligence risponde agli interrogativi "cosa è accaduto" e "cosa sta accadendo ora", offrendo ai team una visione delle performance chiara e in tempo reale, in modo che possano agire rapidamente.
• I data analytics vanno più a fondo, esplorando schemi ricorrenti, cause e relazioni, per far capire alle organizzazioni perché le cose accadono e quali potrebbero essere i prossimi eventi.
• La data science si spinge ancora oltre utilizzando modelli statistici avanzati, il machine learning e l'automazione intelligente per prevedere i risultati futuri, simulare scenari e creare sistemi capaci di agire con un intervento umano ridotto al minimo.

Potremmo ragionare in questi termini: se la tua organizzazione fosse un'auto in viaggio, la business intelligence sarebbe il cruscotto che ti indica la velocità attuale, il livello di carburante e le eventuali spie; i data analytics sarebbero il meccanico che guarda sotto il cofano per capire perché si è verificato un evento e come migliorare le prestazioni; la data science, infine, sarebbe l'ingegnere che progetta sistemi avanzati che prevedono i guasti prima che avvengano e automatizzano alcuni aspetti della guida stessa.

Insieme, business intelligence, data analytics e data science formano un continuum in cui la business intelligence offre la visione essenziale del "cosa accade adesso", gli analytics svelano "perché e cosa accadrà dopo", e la data science fornisce la potenza predittiva del "cosa fare".

Problemi comuni della BI (e come evitarli)

Anche i migliori strumenti di business intelligence possono rivelarsi inutili se prima non si affrontano alcune questioni di base. Ecco alcune delle sfide più comuni e come evitarle.

Bassa qualità dei dati

Dati di scarsa qualità creano diffidenza, errori e insight inaffidabili. Per evitare tutto questo metti in atto solide procedure di validazione, pulizia e proprietà dei dati in modo che i team possano fidarsi delle informazioni che stanno utilizzando.

Definizioni incoerenti dei KPI

Se i team definiscono le metriche ciascuno in modo diverso, i cruscotti e i report racconteranno storie che non corrispondono. Introduci un glossario di KPI condiviso e assicurati che tutti utilizzino le stesse regole, formule e fonti di dati.

Dati isolati in silos

Quando i dati restano intrappolati in sistemi separati, gli strumenti di business intelligence non riescono a fornire un quadro completo. Metti in connessione le principali fonti di dati, integrale in un ambiente unificato e prevedi una sincronizzazione periodica.

Basso tasso di adozione da parte degli utenti

La business intelligence funziona solo se viene effettivamente utilizzata dalle persone. Proponi processi di onboarding, formazione basata sui ruoli e interfacce semplici che incoraggino i dipendenti a fare affidamento sulla business intelligence per le decisioni di ogni giorno.

Carenze di governance

Senza una chiara governance, è facile perdere rapidamente il controllo sull'accesso, l'utilizzo e la qualità dei dati. Definisci chi ha la titolarità delle varie tipologie di dati, imposta policy per l'accesso e la sicurezza e rivedi periodicamente le pratiche di governance in modo da preservare l'integrità dell'ambiente di business intelligence.

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