In generale sono due sono le principali motivazioni che guidano i progetti di business intelligence: la conformità e l’innovazione.
I progetti volti a garantire la conformità rispondono a obblighi normativi, vincoli contrattuali e politiche aziendali. I progetti BI orientati all’innovazione rispondono alla strategia aziendale dell’organizzazione e mirano a fornire valore tangibile. Questo può includere una migliore efficienza, un risparmio sui costi e, in ultima analisi, il miglioramento delle performance aziendali. Entrambi i tipi di progetto condividono l’obiettivo di “migliorare” le decisioni aziendali.
Questi progetti seguono una serie di passaggi implementativi formalizzati in una metodologia che descrive il “ciclo di vita” del progetto BI. Questo approccio aumenta significativamente le probabilità di successo delle iniziative. La sequenza di passaggi descritta in questo articolo funge da guida per un’implementazione efficace della BI.
Le funzioni chiave nel processo
In primo luogo, è essenziale integrare due funzioni chiave nel processo: la gestione del progetto e la governance. Un team di gestione del progetto ha il compito di garantire che gli obiettivi vengano raggiunti e che la delivery avvenga puntualmente e nel rispetto del budget. Le attività del team si concentrano sul coordinamento dei vari passaggi. In quest’ottica è cruciale disporre di capacità di monitoraggio del progetto e di una strategia di comunicazione che aggiorni costantemente gli stakeholder aziendali e gestisca le loro aspettative.
La governance è un componente essenziale per garantire supervisione, responsabilità e authority. È fondamentale coinvolgere un team di governance sin dall’inizio del progetto e mantenerlo fino al completamento dell’implementazione.
Di seguito, i sette passaggi chiave del processo di implementazione della BI,
1. Creare un piano di progetto
Un piano di progetto è il quadro di riferimento per portare a termine con successo un progetto di BI. I progetti individuali sono generalmente parte di una strategia BI più ampia, con il supporto dal management e uno use case che giustifica l’investimento richiesto. È importante definire chiaramente la necessità aziendale che l’organizzazione intende risolvere. Questo processo aiuta a delimitare l’ambito del progetto, gli obiettivi specifici e i criteri di successo, oltre a definire i requisiti di personale e pianificazione. Inoltre, contribuisce a stabilire un chiaro termine per il progetto, evitando che si prolunghi indefinitamente.
2. Raccogliere i requisiti
La BI nasce da una collaborazione tra diversi stakeholder aziendali e l’IT. L’uno ha bisogno dell’altro. Il successo del progetto aumenta quando si ha una chiara comprensione dei requisiti degli utenti. I requisiti funzionali e non funzionali definiscono le specifiche del progetto BI, costituendo la base per l’architettura BI da implementare. I requisiti funzionali descrivono i “comportamenti” dell’applicazione BI, mentre quelli non funzionali ne descrivono le capacità tecniche. Nella raccolta dei requisiti, è importante comprendere i processi aziendali rilevanti, a chi si rivolge il progetto, quali strumenti sono necessari, oltre a questioni come la qualità dei dati, il loro formato e la frequenza di aggiornamento. Attenzione a includere anche elementi relative a conformità, sicurezza dei dati, privacy.
3. Progettare l’architettura BI
L’architettura BI “traduce” gli intenti iniziali in informazioni che portano valore all’azienda. I dati vengono trasformati in informazioni significative, che guidano le azioni di business. La progettazione dell’architettura integra 4 attività parallele che vengono dettagliate nel punto successivo:
- dati BI
- applicazioni
- tecnologia
- “cultura” interna del dato.
4. Valutare la preparazione organizzativa per il progetto
La valutazione è un processo di “triage” per determinare se l’organizzazione è pronta per il progetto. Questa fase considera persone e processi, oltre ai vincoli del progetto, come budget e tempo. Le “lacune” identificate rappresentano rischi da affrontare.
Dati BI
Una valutazione dei dati dovrebbe precedere le altre 3 attività per valutare se i dati necessari sono disponibili con il giusto livello di dettaglio e qualità. In assenza di questa fase critica, si rischia di implementare un progetto BI con dati inutilizzabili, che sarà inevitabilmente osteggiato dagli utenti. Se la disponibilità e la qualità dei dati sono adeguate, o possono essere rese tali tramite un’azione di pulizia, si può procedere con le altre 3 attività; altrimenti, è necessario rivalutare il progetto.
Applicazioni
In questa fase si valutano le necessità BI, siano esse tattiche o strategiche. Le applicazioni BI tattiche si concentrano sulle operations aziendali quotidiane, mentre quelle strategiche offrono analisi a lungo termine, in grado di fornire approfondimenti passati, presenti e futuri.
Tecnologia
La valutazione tecnologica dovrebbe determinare la fattibilità dell’architettura BI, incluse piattaforme, strumenti e servizi, così come standard e best practice per la gestione dei dati. È importante valutare la tecnologia di base dell’organizzazione e la direzione strategica nel progettare l’ambiente BI.
Cultura del dato
La cultura del dato è il fondamento di un’impresa data driven e probabilmente è l’elemento più importante per il successo di un progetto BI. Trascurarla è spesso il motivo per cui il valore dei dati resta sfuggente. Il percorso della cultura del dato mira a educare gli utenti sui dati e sull’analisi del progetto, iniziando con una valutazione dei livelli attuali per determinare gli effort formativi necessari.
5. Indirizzare i rischi emersi
Le valutazioni fatte nei punti precedenti portano a identificare lacune e rischi, che assumono significati diversi per ciascuna delle fasi. Un elemento però comune fra le 4 attività è il personale. Nella creazione del team di progetto, è essenziale includere risorse BI, IT e aziendali interne. È anche opportuno valutare l’uso di consulenti esterni e aziende di servizi professionali per integrare il team interno e coprire eventuali lacune nei ruoli e nelle competenze.
6. Sviluppare il sistema BI
La fase di sviluppo è dove l’ambiente BI prende vita. Include la progettazione dettagliata e la costruzione del sistema, insieme alla selezione finale degli strumenti BI e degli asset tecnologici. Il testing dei componenti è essenziale in questa fase. È importante fare mentoring del personale interno durante tutto il processo di sviluppo per mantenere le conoscenze preziose all’interno dell’organizzazione.
7. Deployment del sistema BI
Nel deployment del sistema BI le 4 attività si uniscono per fornire un ambiente coeso. La fase pre-deployment include il test end-to-end per verificare tutti gli aspetti del sistema. Una volta verificato, il sistema può essere lanciato e reso operativo.
Dopo che il sistema BI è operativo, è necessario prevedere il supporto per mantenere le prestazioni al livello richiesto. Il che include monitoraggio, tuning e manutenzione. È opportuno automatizzare il più possibile queste operazioni. Infine, è importante che le risorse esterne trasferiscano le conoscenze ai collaboratori interni. Richiedere documentazione scritta è essenziale per preservare le conoscenze per riferimenti futuri e per nuovi membri del team IT o BI.
Dopo l’implementazione
Il successo di un progetto BI dipende dall’effettiva utilizzo della soluzione e dalla sua capacità di soddisfare i criteri di successo identificati all’inizio. Survey post-implementazione, interviste e monitoraggio delle metriche chiave sono utili per valutare i risultati. Se il progetto viene consegnato nei tempi e nei costi previsti, il successo può essere misurato rispondendo a tre domande, supportate da KPI e metriche:
- Il progetto è allineato alla strategia aziendale?
- Il progetto guida le decisioni aziendali?
- Il progetto fornisce il valore promesso?
Tuttavia, i progetti BI possono assumere molte forme. Per questo motivo, il ciclo di vita dettagliato qui va utilizzato come riferimento. Le organizzazioni devono personalizzarlo per soddisfare le proprie esigenze specifiche. Qualunque sia la forma finale, avere un solido framework per implementare la business intelligence aumenta notevolmente la probabilità di successo.
