Una ricerca dell’Osservatorio Business intelligence mette in luce gli aspetti di un’indagine empirica sulla BI. Si spazia dal ruolo degli Advanced analytics fino ai vantaggi e alle criticità dei sistemi di BI.
Il rapporto spiega come attribuire un posizionamento strategico ai progetti di sistemi di BI nella scala di priorità delle imprese prese in esame.
Business intelligence: aspetti di un’indagine empirica
Gli aspetti analizzati dall’Osservatorio BI sono i seguenti:
- andamento positivo degli investimenti nei sistemi di BI e le priorità di sviluppo;
- rapporto fra le funzionalità di BI e la creazione di valore per le aziende: focus sulle attività di marketing relazionale e gestione della supply chain;
- importanza degli Advanced analytics;
- benefici e problematiche riferiti ai sistemi di BI;
- fondamentali linee di sviluppo.
Video: Big data analytics
Sistemi BI: priorità di sviluppo
Lo sviluppo dei sistemi di BI ottengono, in generale, un posizionamento strategico nella scala di priorità ICT delle imprese.
Nel corso degli anni, inoltre, si è evoluta la quota di spesa dedicata ai sistemi di Business intelligence rispetto al complessivo budget ICT, perché oggi cresce l’utilizzo degli strumenti predittivi.
A spingere gli investimenti in sistemi di BI sono tre attori principali:
- ambito amministrazione-finanza;
- marketing-commerciale;
- operations.
L’indagine infine analizza frequenza d’uso dei sistemi di Business intelligence, le priorità degli Advanced analytics e l’accesso ai dati e alle analytics.
Il ruolo degli Advanced analytics
Da anni gli strumenti di Advanced analytics (forecasting, predictive, simulazioni, ottimizzazione) sono preferiti alle classiche applicazioni di BI (reporting, OLAP, analisi multidimensionale). Il motivo è semplice: gli Advanced analytics consentono di realizzare un vantaggio competitivo.
Inoltre, l’accesso a dati e analytics permette di svolgere al meglio la attività di knowledge worker: analizzare, affinare il processo di decisioni-making basato sui dati, valutare le performance.
Il ruolo della qualità dei dati
La qualità dei dati riveste un ruolo di primo piano. I dati devono avere le seguenti caratteristiche:
- essere fortemente integrati;
- avere coerenza;
- essere affidabili;
- facilmente accessibili.
Business intelligence: chi ha maggiore vantaggio competitivo
La self-service BI riveste un significativo interesse, perché si riferisce all’autonomia degli utilizzatori di Business intelligence nel generare dashboard o visualizzazioni.
Le aziende inoltre richiedono dati facilmente accessibili, maggiore efficienza da parte degli utenti e semplicità d’uso delle applicazioni.
Le diverse funzionalità di BI vengono quindi suddivise in base alla creazione di valore per le imprese.
Infine, le aziende attribuiscono maggiore valore a:
- predictive analytics (regressione, classificazione);
- forecasting (serie storiche);
- simulazioni;
- analisi di scenario;
- ottimizzazione;
- clustering;
- segmentazione;
- analisi di dati non strutturati (testi, web).
Le attività dove i sistemi di BI sono più diffusi
I sistemi di BI supportano le seguenti attività per la direzione generale e le operations e strategiche:
- analisi finanziarie e di budgeting;
- analisi per il marketing;
- vendite;
- a livelli più bassi si collocano customer service ed experience;
- risk management.
Marketing relazionale
I sistemi di BI sostengono la valutazione di efficacia delle campagne promozionali e attività rivolte alla fidelizzazione sono le priorità, seguite dalle analisi di redditività di clienti e servizi.
Supply chain
I sistemi di BI supportano soprattutto il demand management e l’ottimizzazione, rispettivamente della produzione e degli approvvigionamenti, oltre all’ottimizzazione dei carichi e percorsi.
I vantaggi della Business intelligence
I benefici che derivano dalla realizzazione di sistemi di BI sono i seguenti:
- rendere più efficace il processo decisionale;
- tempestività di reazione;
- migliorare la qualità delle decisioni;
- maggiore condivisione e visione univoca delle informazioni;
- semplificare l’accesso a informazioni comuni e certificate.
Le criticità della Business intelligence
Le problematiche pongono l’accento su fattori culturali e organizzativi:
- assenza di commitment;
- resistenze culturali al cambiamento;
- carenza di competenze per sfruttare i tool di BI e segnatamente gli Advanced analytics.
I fattori tecnici slittano invece in secondo piano, essendo le tecnologie già consolidate e mature.
La propensione verso progetti di Business intelligence
Da oltre un decennio cresce l’uso di Advanced analytics e modelli predittivi di data mining destinati al marketing relazionale e all’analisi del rischio.
Inoltre si affermano modelli predittivi per la valutazione del ROI di campagne di marketing, oltre a strumenti di ottimizzazione per la supply chain e per la gestione della forza di vendita.
Si intensifica la tendenza di impiego di dati non strutturati, provenienti in prevalenza dal web – email dei clienti, messaggi su forum, blog, social community.
Inoltre sale anche la propensione a sviluppare applicazioni di BI per analizzare i social media, in riferimento alle analisi di marketing. Minore successo ha riscontrato invece lo sviluppo di applicazioni che integrino sistemi di BI con piattaforme di cloud computing.
Infine, non si è affermata l’intenzione di sviluppare applicazioni in grado di integrare sistemi di Business intelligence con applicazioni CEP e real-time.
