La Business intelligence (BI) combina insieme business analytics, data mining, data visualization, data tool e infrastrutture.
Ma soprattutto utilizza le best practice per aiutare aziende e organizzazioni a prendere decisioni migliori secondo un approccio data-driven e, quindi, ottimizzare le performance aziendali.
Infatti, all’inizio puntava ad analizzare lo storico dei dati raccolti per arrivare a illustrare con precisione cos’era già successo. Invece ora si sta evolvendo, passando da strumento per l’analisi retrospettiva a strumento per analisi sempre più in tempo reale e analisi predittiva.
Cos’è la business intelligence
La business intelligence è il processo che usa la tecnologia al fine di aiutare il mondo business a organizzare, analizzare e contestualizzare i dati di business, attraverso una molteplicità di tool e tecniche per trasformare dati grezzi in informazioni significative e operative.
Grazie alle analisi dei dati associate, la business intelligence consente di generare un impatto sul ciclo di vita e sulla crescita aziendale. Rendere le informazioni facilmente accessibili e interpretabili consente di migliorare le decisioni da prendere. Decisioni ottimali che permettono di migliorare le prestazioni di un’azienda o di un’organizzazione.
Inoltre, la business intelligence permette di godere di una visione completa dei dati della propria azienda o organizzazione, dati da sfruttare per promuovere il cambiamento, azzerare le inefficienze e generare un veloce adattamento alle nuove tendenze di mercato e nelle supply chain.
In poche parole, dunque, la business intelligence risponde ai seguenti interrogativi: “Cosa è successo?” e “Cosa bisogna cambiare?”.
Cosa fa un business intelligence analyst
Il business intelligence analyst usa la BI per creare valore dai dati e per trasformare le informazioni in una comunicazione efficace e puntuale:
- scattando un’istantanea per conoscere ciò che avviene ciascun giorno, ogni mese dentro e fuori dall’azienda;
- sfruttare i dati per effettuare previsioni future.
In particolare, il business intelligence analyst revisiona i dati per generare rapporti finanziari e di market intelligence, permettendo di analizzare i dati e consegnare informazioni operative in grado di aiutare i seguenti ruoli esecutivi a prendere decisioni:
- executive;
- manager;
- dipendenti che devono prendere decisioni relative al business.
Lo aiuta un sistema centralizzato di business intelligence con un unico datawarehouse con i dati storicizzati e tutte le operazioni di transcodifiche, elaborazioni e arricchimento delle informazioni.
Grazie ai report e a un processo ad alto tasso di tecnologia, l’analista di BI riesce infatti a mettere in risalto pattern e tendenze in un mercato che possono avere un impatto significativo sulle operazioni e sui futuri obiettivi da conseguire da parte di un’impresa.
L’analista di business intelligence sfrutta la collaboration, non solo con i propri partner, ma anche con i fornitori delle supply chain, clienti e perfino i competitor.
Il business intelligence analyst opera in base ai dati e al data analytics, usando BI e data trend per trarne vantaggio:
- l’emergenza della collaboration-mining;
- l’evoluzione della dashboard;
- l’ascesa del data lineage;
- l’utilizzo dell’automazione per stimolare l’azione.
I compiti dell’analista di BI
Inoltre, l’analista di business intelligence ha il compito di:
- accelerare la trasformazione digitale;
- monitorare la qualità dei dati per creare valore;
- gestire i dati in conformità con le normative esistenti;
- impiegare strumenti tali da produrre engagement a livello di ogni ruolo professionale;
- promuovere la data science collaborativa nell’azienda;
- innovare il data management nella trasformazione digitale;
- produrre report, fornendo al contempo elementi per orientare decisioni data-driven;
- rilasciare analytics con dati accessibili a tutti i livelli corporate.
Strumenti e sistemi di business intelligence
I software e sistemi di business intelligence offrono opzioni dedicate per specifiche esigenze di business. Comprendono:
- piattaforme complete;
- data visualization;
- applicazioni di software embedded;
- software di location intelligence software;
- self-service software realizzati per utenti senza competenze tecnologiche.
Vantaggi per le aziende
La business intelligence, che si utilizza spesso in tandem con la business analytics, aiuta a:
- capire sia ciò che sta accadendo nel proprio ambito di business sia perché sta avvenendo;
- migliorare e perfezionare il processo di decision-making;
- pianificare future.
Grazie alla BI, inoltre, le aziende che usano la business intelligence possono:
- prendere decisioni in maniera più tempestiva e affidabile;
- ridurre i costi (tagliando non solo gli impegni di marketing, ma anche correggendo errori, risolvendo problemi e la mancata soddisfazione dei clienti);
- aumentare la velocità;
- anticipare i trend e rispondere alle situazioni inattese.
Inoltre, man mano che il volume dei dati aumenta, sembra sempre più difficile, se non impossibile, processare i dati di business velocemente ed individuare tendenze nascoste, pattern e driver di business. Infatti, le soluzioni di data analytics possono aiutare la customer experience rendendo il processing time più rapido dell’80%.
Vantaggi per le imprese misurabili
Dall’adozione di un sistema di business intelligence, infatti, un’azienda può:
- aumentare ricavi e profitti (ottimizzando i livelli di servizio e migliorando le vendite fornendo informazioni puntuali e rapide; offrendo una migliore visione dell’intero processo, dall’ordine all’incasso e accelerando il cash-flow);
- individuare i clienti più redditizi (e offrendo loro una reportistica tempestiva e chiara come servizio aggiuntivo);
- scoprire opportunità di cross-selling;
- perfezionare le politiche di prezzo;
- tagliare i costi, con una visione chiara dei centri di costo e una riduzione dei costi operativi (identificando i colli di bottiglia, migliorando i processi produttivi, ottimizzando il magazzino, riallocando le risorse professionali sui progetti strategici)
Altri benefici per le aziende
Infine le aziende che adottano la BI si prefiggono i seguenti risultati:
- perfezionano il servizio clienti;
- ottimizzano le pubbliche relazioni;
- affinano la percezione dell’azienda da parte di clienti, azionisti eccetera;
- incrementano la competitività.
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I business intelligence software
I software più diffusi di business intelligence sono:
- Tableau;
- Sisense;
- SAP Business Objects;
- SAS;
- Oracle Business Intelligence;
- IBM Cognos Analytics;
- Looker;
- Qlik;
- Board.
In generale, dunque, i principali software appartengono a una di queste categorie:
- programmi gratuiti e open source
- software entry-level di Self-BI;
- programmi completi (che comprendono al loro interno un DWH);
- software ETL (extract – transform – load) per trasformare i dati (svantaggio: elevata barriera all’ingresso in termini di costi che di skill da acquisire; ma hanno il beneficio di monitorare l’intera azienda e realizzare processi di BI anche molto complessi).
Criteri per i programmi di BI
Ecco, poi, i parametri fondamentali per scegliere i software:
- quante persone impiegheranno i tool in azienda;
- le competenze in ambito data management in possesso degli utenti;
- la complessità necessaria per catturare fotografie realistiche dell’azienda e poter prendere decisioni corrette, raggiungendo gli obiettivi prefissati.
Evoluzione della BI in strumento predittivo
Infine, le aziende che riescono a trasformare la BI in strumento predittivo riescono a spiegare come un fenomeno, come per esempio le dinamiche di vendita, si sono verificate in passato e come potranno concretizzarsi ed evolvere in futuro.
Infatti, dai dati disponibili è necessario ricavare un modello del fenomeno sotto la lente di analisi e non limitarsi a uno storico. Tuttavia la scelta di trasformare o meno la BI in strumento predittivo dipende dalle dimensioni aziendali: in una grande azienda ha senso, in termini di incremento di utili e ricavi; invece può essere irrilevante in imprese dalle piccole dimensioni.
I rischi che si corrono non usando la BI
Chi non adotta la BI corre dei rischi: la frammentazione, l’incompletezza, la mancanza di validazione e documentazione.
Dunque, chi rinuncia a questo strumento rischia di navigare a vista tra il caos e decisioni prese d’istinto o in base allo storico, senza disporre dei dati necessari a supportare le decisioni. Senza BI un’azienda rischia di usare criteri non sufficienti a evitare rischi e imprevisti, soprattutto nel New Normal post-pandemia.
