Il mercato della Business Intelligence (Bi) è in continua crescita e nel 2010 supererà i 10 miliardi di dollari di volume d’affari complessivo. Tutti gli analisti di settore concordano sulle stime di crescita prevista almeno fino al 2013 con tassi vicini alle due cifre (Idc sembra essere la più cauta stimando un + 6,3%). Insieme alla sicurezza, la Bi è ancora una delle voci ai primi posti nelle agende dei Cio, soprattutto oggi in contesti economici instabili. “Ma perché possa produrre effetti diretti e immediati sul business – spiega Antonio Romano, group VP e general manager Southern Europe di Idc durante la conferenza italiana dedicata alla Business Intelligence – deve evolversi verso una visione più globale di intelligence process automation”. Quello cioè che promette la Business Analytics (Ba).
“Siamo dunque a un ritorno al futuro – evidenzia Romano -. Già perché la Ba esiste da tempo ma sembrava relegata a ‘tassello’ di un quadro più ampio (la Bi). Oggi, al contrario, ci si sta rendendo conto che la Business Intelligence non è più sufficiente”.
Ed è qui che la Ba entra in gioco e prende la sua rivincita. Per spiegare come il mercato stia evolvendo in questa direzione, Romano parla di “ritorno alla normalità”: “La crisi economica ha costretto le aziende a focalizzare l’attenzione sulla riduzione degli sprechi e a lavorare sulle inefficienze. Oggi le priorità sono tornate a essere il miglioramento della customer satisfaction e la ricerca della qualità e dell’efficienza (vedi figura 1)”.
Figura 1 – Priorità percentuale attribuita ai diversi obiettivi di business
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Il richiamo alla qualità e la visione customer-centrica riportano all’attenzione il famoso “Sistema Toyota”; nel 1978, prima edizione del libro “Lo spirito Toyota”. L’autore Taiichi Ohno parlava di rivoluzione copernicana nel nuovo rapporto tra produzione e mercato (non è più la fabbrica a dettare le regole, ma è il mercato, con le sue richieste volubili e gli stati d’animo del cliente a influenzare la produzione): “La facoltà di decidere o quantomeno di influenzare le scelte produttive anche nel breve periodo passa a quell’entità astratta, invisibile, che è il cliente, posta esattamente al capo opposto del processo lavorativo, capace di dettare i propri tempi e le condizioni”.
Un richiamo tutt’altro che filosofico e di grandissima attualità dato che, asserisce ironicamente l’analista, dal 1978 poco è stato fatto: “Tanta tecnologia sì, ma evoluzione culturale scarsa”.
“Peccato – aggiunge ancora provocatoriamente Romano – che questo ritorno alla normalità debba scontrarsi con sistemi informativi inadeguati, rigidi e poco intelligenti”.
E allora forse è davvero arrivato il momento di fare il salto, soprattutto se guardiamo ai dati degli ultimi anni. “Nel 2009 le aziende di tutto il mondo hanno speso circa 280 miliardi di dollari in outsourcing o applicazioni finalizzate alla gestione dei processi di business; di questi, solo 3 miliardi (uno scarso 1%) sono stati spesi per gestire la complessità, per rilevare e risolvere problemi a livello di operation piuttosto che per identificare opportunità e spazi di innovazione”, evidenzia Romano.
Intelligence Process Automation: dare concretezza alle opportunità
In questo contesto, le Business Analytics potrebbero rappresentare la via del cambiamento non tanto per la capacità tecnologica delle soluzioni (parliamo comunque di software di ultima generazione che, grazie a sofisticate analisi in real-time su eventi, dati e correlazioni complesse, consentono di prevedere l’impatto delle decisioni prima che vengano prese, per capire dove e come allocare le risorse e come ottenere le migliori performance di business, ritorno degli investimenti compreso), quanto, piuttosto, per la capacità di azione sui processi e l’abilità di costruire modelli di comunicazione efficaci tra It, Lob e business.
“Affinché si possa parlare di Business Analytics efficace – evidenzia Romano – non la si può “confinare” al dipartimento It. Il presupposto fondamentale per godere di risultati concreti è l’integrazione dei processi e dell’informazione (in senso tecnologico senz’altro ma, prima di tutto, organizzativo)”.
In altre parole, la Business Analytics diventa la via per tradurre in efficienza ed efficacia l’opportunità (di business), facendo evolvere la Business Intelligence, come si diceva, verso una visione olistica dell’Intelligence Process Automation.
Concretamente, significa portare la Business Intelligence a una diffusione orizzontale che coinvolga le diverse business unit, calata all’interno di un ambiente dinamico info-centrico che con una forte automazione dei processi, in real time, è in grado di governare dati non strutturati, evidenziare opportunità di business e criticità, velocizzare i tempi di azione-reazione e, dunque, facilitare le decisioni di business.
Ecco perché una soluzione davvero efficiente di Business Analytics dovrebbe poggiare, prima di tutto, su un solida piattaforma di Data Warehouse, sopra la quale costruire un sistema integrato di applicazioni di Performance Management & Analytic che agiscono insieme ai tool di Bi (vedi figura 2).
Figura 2 – Business Analytics software
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Il quadro del mercato
Entrando nel dettaglio dell’attuale mercato Idc offre una fotografia che mostra chiaramente come, tuttavia, il 50% delle implementazioni di strumenti di Business Analytics sia a livello Enterprise (inteso come direzione aziendale, top management), e solo nel 30% dei casi questi strumenti siano a disposizione delle Lob (vedi figura 3).
Figura 3 – Implementazione di strumenti di Business Analytics
Implementazioni che privilegiano soluzioni pacchettizzate dei vendor (65%) sfruttate anche in modalità as a service (14%) (vedi figura 4).
Figura 4 – Diffusione di soluzioni custom o pacchettizzate per le Ba
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E a dimostrazione che stiamo parlando di soluzioni efficaci, Romano conclude con una slide che parla da sola: il risultato più evidente e concreto raggiunto grazie a questi strumenti è la crescita delle vendite (66%). Seguono: riduzione dei costi (55%), miglioramento dei processi di business (42%), e della customer retention (35%) (vedi figura 5).
Figura 5 – Risultati dell'implementazione di strumenti di Ba
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