Classificata al primo posto tra le priorità tecnologiche nel Cio Survey 2008 di Gartner perché può avere un diretto impatto positivo sulle performance di una società, la Business Intelligence si indirizza ai dirigenti d’impresa e a tutti i dipendenti che hanno a che fare con l’analisi, lo sviluppo e la trasformazione del business.
Eppure, lo stesso istituto di analisi evidenzia come molti progetti di BI siano, ancora oggi, condotti in modo disorganico. Già nel 2007 Gartner aveva lanciato l’appello stimando che per i tre anni successivi, nei progetti di BI il 70% delle risorse in termini di tempo, denaro ed energie, sarebbe stato inevitabilmente speso nella risoluzione di problemi relativi alle persone, ai processi e alla governance, piuttosto che al supporto della tecnologia stessa. E al Gartner Symposium 2008 gli analisti hanno riacceso i riflettori proprio sul rischio di fallimento di questi progetti sottolineando come entro il 2012 saranno molte le aziende che si renderanno conto degli sprechi e degli errori commessi, soprattutto laddove si accorgeranno di non aver avuto quel tanto sospirato supporto decisionale strategico al business.
Come dare valore al business?
Secondo Gartner esistono diversi metodi per misurare che tipo di valore un progetto di business intelligence o information management (IM) possono portare al business. Innanzitutto, la definizione di valore dipende anche da chi esegue questa valutazione, se il dipartimento It o l’organizzazione manageriale. Per quest’ultima, per esempio, le informazioni e la tecnologia rappresentano “il mezzo” attraverso cui creare valore. Valore che si esprime con indicatori quali l’agilità, l’efficienza, la flessibilità e la capacità di realizzare economie di scala, la dinamicità e l’abilità di trasformazione del business stesso.
Sintetizzando al massimo, Gartner individua quattro “vie” attraverso le quali le organizzazioni possono raggiungere i risultati attesi dai progetti di business intelligence o information management (vedi figura 1):
1. Efficienza nelle operazioni: raggiungibile attraverso un miglior utilizzo delle informazioni che devono quindi essere gestite in modo più accurato;
2. Trasformazione strategica dell’azienda (per essere competitivi sul mercato): via che si percorre, ancora una volta, attraverso l’uso delle informazioni;
3. Riduzione del TCO: traguardo a cui si arriva attraverso un uso più efficiente delle tecnologie (rimuovendo gli ostacoli tecnici e operativi e le ridondanze);
4. Crescita di agilità e scalabilità: attraverso processi, prodotti e servizi.
Figura 1: Le quattro “vie” attraverso le quali le organizzazioni possono raggiungere i risultati attesi dai progetti di business intelligence o information management (fonte: Gartner)
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Suggerimenti che derivano dalle risposte di un Survey (“Business Intelligence Platforms: Survey of Purchase Drivers and Planned Investments”, ndr) dal quale emerge che tutte le organizzazioni sono alla costante ricerca di parametri e indicatori, soprattutto finanziari, tali da poter fornire le giuste risposte sulle abilità di business. Ma quantificare questi elementi in termini monetari è molto difficile; una delle vie possibili è quella di verificare la soddisfazione degli utenti/clienti in modo da confrontarla con l’attinenza, l’esattezza, l’accuratezza o la tempestività delle informazioni che stanno utilizzando per prendere le decisioni di business. Dal Survey emerge inoltre che le necessità che guidano gli investimenti in business intelligence e le aspettative circa i risultati ottenibili in termini da valore (sia per It e Cio che per il business) sono molto differenti e dipendono dalle singole necessità aziendali. In alcuni casi, per esempio, è la Compliance a guidare questo tipo di investimenti (vedi figura 2).
Figura 2: Drivers che guidano gli investimenti in business intelligence (fonte: Gartner)
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Un framework in aiuto
Partendo quindi dal presupposto che stimare e quantificare il ritorno e il valore degli investimenti in business intelligence, dal punto di vista monetario, è piuttosto difficile, dato che necessità, aspettative e risultati sono differenti da impresa ad impresa, Gartner suggerisce un framework che, tenendo conto strategie, persone e processi, performance e tecnologie, individua le aree di possibile intervento necessarie al raggiungimento degli obiettivi attesi, i quali, come si diceva, possono essere di valore per il dipartimento It o per il business (vedi figura 3).
Figura 3: Framework suggerito da Gartner che, tenendo conto di strategie, persone e processi, performance e tecnologie, individua le aree di possibile intervento necessarie al raggiungimento degli obiettivi attesi in un progetto di BI (fonte: Gartner)
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Il framework dovrebbe essere lo strumento da utilizzare per definire, allineare e confrontare metriche, persone, processi, componenti, metodologie e competenze associati e integrati tra di loro a diversi livelli per poi essere inseriti nel contenitore di business, ossia per essere poi valutati ai fini di quest’ultimo.
Alla base di tutto però c’è un elemento comune: il dato, cioè l’informazione.
A livello di “business strategy”, l’informazione viene dai piani e dalle definizioni degli obiettivi; a livello di “performance management” i dati diventano necessari per avere le giuste informazioni derivanti dalle metriche di valutazione; dal punto di vista tecnologico, diventano il cuore delle applicazioni analitiche, delle infrastrutture di information management, ecc.
Data warehouse: cuore tecnologico della BI
Per poter analizzare nel loro complesso i dati e tradurli in informazioni tali da diventare, in un progetto di business intelligence, un concreto supporto decisionale, dal punto di vista tecnologico è bene sottolineare che, come primo step, bisognerebbe riuscire a raccogliere i dati in un unico repository aziendale. Spesso i numerosissimi dati aziendali risultano difficilmente accessibili perché disseminati su sistemi eterogenei e archiviati in database relazionali non sempre di facile “interrogazione”. In altre parole, ottenere informazioni utili al business richiede la creazione di query che permettano incroci tra vari dati (residenti spesso in diverse tabelle) che implicano l’intervento di tecnici specializzati i quali, in pratica, per-impostano questi incroci e interrogazioni del data base affinché l’utente possa effettuare le sue analisi.
Ma la business intelligence dovrebbe godere di quella flessibilità e dinamicità tali da facilitare le decisioni che diventano sempre più real-time. Ed è qui che entra in gioco il data warehouse che, rispetto ai data base relazionali, ha la peculiarità di riuscire a raccogliere le informazioni da più fonti, di renderle omogenee e facilmente consultabili (anche da persone senza skill tecnico). Ma anche in questo caso, avverte Gartner, il data warehouse non rappresenta la risposta assoluta alle esigenze di business intelligence di un’azienda e l’errore più grande è pensare che un intervento tecnologico possa di per sé diventare “la” soluzione a tutti i problemi.
Gli errori da evitare
Spesso, stilando classifiche o elencando criticità, priorità, esigenze, ecc. si tende a ridurre il tutto a 5 principali elementi. Gartner, ironicamente, sottolinea come nei progetti di business intelligence tra i primi cinque errori da evitare c’è, al primo posto, il ritenere che siano solo 5!
Figura 4: Gli errori da evitare in un progetto di BI (fonte: Gartner)
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Tuttavia, dovendo riassumere quelle che sono le analisi e gli studi che inducono la società a individuare gli errori più comuni legati alle iniziative di BI, ne sono stati elencati 7.
1. Pensare che i risultati arrivino da sé: secondo Gartner i dipartimenti It non coinvolgono a sufficienza gli utenti business, concentrando gli sforzi principalmente sulla conclusione del progetto tecnologico. Ma le applicazioni di BI non possono essere ricondotte ad un puro intervento tecnologico; richiedono una visione chiara del contesto aziendale, delle necessità e degli obiettivi che si può raggiungere solo se tutti gli utenti interessati sono coinvolti e lavorano insieme.
2. Rimanere ancorati all’elaborazione dei numeri: questo, più che un errore, è un atteggiamento comune che rappresenta un freno. Molti manager utilizzano sistemi di elaborazione numerica (come per esempio Exel) perché abituati ad utilizzarli e perché con essi riescono a “rielaborare” i numeri soddisfando le politiche della propria azienda. Gartner suggerisce di utilizzare la leva della Compliance per incentivare l’uso di sistemi di BI strutturati, eliminando così anche le complessità derivanti dall’utilizzo di migliaia di fogli di calcolo.
3. Ritenere di non aver alcun tipo di problema in relazione alla qualità dei dati: il fallimento di alcuni progetti di data warehouse deriva dalla mancanza di attenzione alla qualità dei dati, che non dipende solo dal dipartimento It ma anche da chi questi dati li crea, gestisce, utilizza.
4. Pensare che sia il vendor It a dover trovare la giusta soluzione, spesso pretendendo di ricorrere a soluzioni di tipo “one-stop shop” e non preoccupandosi delle reali competenze specifiche del vendor stesso.
5. Puntare a progetti singoli, semplici e veloci, pensando che il tutto si esaurisca in tempi ridotti e con ritorni immediati. La Business Intelligence, secondo Gartner, è un sistema in continua evoluzione che richiede un approccio strategico (un approccio esclusivamente tattico alla progettazione e realizzazione, rischia di far fallire il progetto stesso a causa di interventi di modifica e revisione, che spesso risultano anche costosi e inefficienti).
6. Ricorrere all’outsourcing senza un preciso quadro strategico: pensare che l’outsourcing delle proprie applicazioni di BI possa rappresentare la soluzione alla gestione della complessità senza aver prima definito quali sono le applicazioni core che dovrebbero quindi essere mantenute e gestite all’interno dell’azienda potrebbe rivelarsi dannoso.
7. Pensare al dashboard come una panacea: a volte il cruscotto di gestione viene visto come lo strumento principale utile ad avere le informazioni giuste al supporto decisionale. Attenzione! Dovrebbe rappresentare l’anello finale di una corretta strategia di Business Intelligence.
